gambar untuk pelajaran 70.png
Sistem penyimpanan yang dapat diskalakan untuk bisnis, memungkinkan aliran data yang lancar antara penyimpanan dan model AI. Foto: Midjourney

Kecerdasan buatan mengubah cara bisnis menyimpan dan mengakses data. Hal ini karena sistem penyimpanan data tradisional dirancang untuk menangani perintah sederhana dari beberapa pengguna secara bersamaan, sedangkan sistem AI saat ini dengan jutaan agen perlu mengakses dan memproses sejumlah besar data secara terus menerus dan paralel.

Sistem penyimpanan tradisional saat ini memiliki banyak lapisan yang kompleks, memperlambat AI karena data harus melewati beberapa lapisan sebelum mencapai GPU—prosesor grafis, yang dianggap sebagai "otak" AI.

Cloudian – yang didirikan bersama oleh Michael Tso (dari MIT) dan Hiroshi Ohta – membantu penyimpanan data agar tetap sejalan dengan revolusi AI. Perusahaan ini telah mengembangkan sistem penyimpanan yang skalabel untuk perusahaan, memungkinkan aliran data yang lancar antara penyimpanan dan model AI.

Sistem ini mengurangi kompleksitas dengan menerapkan komputasi paralel pada penyimpanan, mengkonsolidasikan fungsionalitas AI dan data pada satu platform pemrosesan paralel yang mampu menyimpan, mengambil, dan memproses kumpulan data skala besar, dengan konektivitas langsung berkecepatan tinggi antara penyimpanan dan GPU serta CPU.

Platform penyimpanan dan komputasi terintegrasi Cloudian menyederhanakan pengembangan alat AI skala komersial sekaligus menyediakan infrastruktur penyimpanan bagi bisnis yang mampu mengimbangi perkembangan pesat AI.

“Satu hal yang sering diabaikan orang tentang AI adalah bahwa semuanya tentang data,” kata Tso. “Anda tidak dapat meningkatkan kinerja AI sebesar 10% hanya dengan memiliki 10% lebih banyak data, bahkan tidak sampai 10 kali lipat data—Anda membutuhkan 1.000 kali lipat data. Menyimpan data dengan cara yang mudah dikelola, sambil menyematkan komputasi langsung di dalamnya sehingga dapat diproses segera setelah dimasukkan tanpa harus memindahkannya—itulah arah yang dituju industri ini.”

Penyimpanan objek dan AI

Saat ini, platform Cloudian menggunakan arsitektur penyimpanan objek, di mana semua jenis data—dokumen, video , data sensor—disimpan sebagai objek tunggal dengan metadata. Penyimpanan objek dapat mengelola sejumlah besar data dalam struktur datar, ideal untuk data tidak terstruktur dan sistem AI, tetapi sebelumnya tidak mungkin untuk mengirim data langsung ke model AI tanpa terlebih dahulu menyalinnya ke memori komputer—menyebabkan latensi dan konsumsi daya yang tinggi.

Juli lalu, Cloudian mengumumkan telah memperluas sistem penyimpanan objeknya dengan basis data vektor, menyimpan data dalam format yang siap untuk digunakan AI secara langsung. Setelah data dimuat, Cloudian melakukan komputasi vektor secara real-time pada data tersebut untuk mendukung alat AI seperti mesin rekomendasi, mesin pencari, dan asisten AI.

Cloudian juga mengumumkan kemitraan dengan NVIDIA untuk mengembangkan sistem penyimpanan yang bekerja langsung dengan GPU perusahaan tersebut. Cloudian mengatakan sistem baru ini memungkinkan pemrosesan AI yang lebih cepat dan mengurangi biaya komputasi.

“NVIDIA menghubungi kami sekitar 1,5 tahun yang lalu karena GPU hanya berguna ketika ada aliran data terus menerus yang ‘memberi makan’ mereka,” kata Tso. “Sekarang orang menyadari bahwa lebih mudah untuk menerapkan AI pada data daripada memindahkan blok data yang sangat besar. Sistem penyimpanan kami mengintegrasikan banyak fungsi AI, sehingga kami dapat melakukan pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan data di dekat tempat kami mengumpulkan dan menyimpannya.”

Penyimpanan yang diutamakan AI

Cloudian membantu sekitar 1.000 bisnis di seluruh dunia untuk memaksimalkan nilai data mereka, termasuk produsen besar, lembaga keuangan, fasilitas perawatan kesehatan , dan lembaga pemerintah.

Sebagai contoh, platform penyimpanan Cloudian mendukung produsen mobil besar yang menggunakan AI untuk menentukan kapan perawatan diperlukan pada masing-masing robot produksi. Cloudian juga berkolaborasi dengan Perpustakaan Kedokteran Nasional AS untuk menyimpan makalah penelitian dan paten, serta dengan Basis Data Kanker Nasional untuk menyimpan sekuens DNA tumor—kumpulan data yang kaya yang dapat diproses oleh AI untuk mendukung penelitian tentang pengobatan atau penemuan baru.

“GPU adalah kekuatan pendorong yang fantastis,” kata Tso. “Hukum Moore menggandakan daya komputasi setiap dua tahun, tetapi GPU dapat memparalelkan tugas pada sebuah chip, menghubungkan beberapa GPU bersama-sama, dan melampaui Hukum Moore. Skala ini mendorong AI ke tingkat kecerdasan baru, tetapi satu-satunya cara agar GPU dapat bekerja dengan kapasitas penuh adalah dengan mengirimkan data dengan kecepatan yang sesuai dengan daya komputasinya – dan satu-satunya cara untuk melakukan itu adalah dengan menghilangkan semua lapisan perantara antara GPU dan data Anda.”

(Menurut MIT)

Sumber: https://vietnamnet.vn/cloudian-dua-du-lieu-den-gan-ai-hon-bao-gio-het-2433241.html