Cloudian - นำข้อมูลเข้าใกล้ AI มากกว่าที่เคยเป็นมา

ระบบจัดเก็บข้อมูลของ Cloudian ซึ่งร่วมก่อตั้งโดยศิษย์เก่าของ MIT กำลังช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถส่งมอบข้อมูลในปริมาณมากให้กับโมเดลและเอเจนต์ AI ที่ต้องการข้อมูลจำนวนมากได้

ระบบจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้สำหรับธุรกิจ ช่วยให้การไหลเวียนของข้อมูลระหว่างระบบจัดเก็บข้อมูลและโมเดล AI เป็นไปอย่างราบรื่น ภาพ: Midjourney

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ธุรกิจจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูล เนื่องจากระบบจัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับคำสั่งง่ายๆ จากผู้ใช้เพียงไม่กี่คนพร้อมกัน ในขณะที่ระบบ AI ในปัจจุบันที่มีเอเจนต์นับล้านจำเป็นต้องเข้าถึงและประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างต่อเนื่องและพร้อมกัน

ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมในปัจจุบันมีหลายชั้นที่ซับซ้อน ทำให้ AI ทำงานช้าลง เนื่องจากข้อมูลต้องผ่านหลายชั้นก่อนที่จะไปถึง GPU ซึ่งถือเป็น "สมอง" ของ AI

Cloudian – บริษัทที่ร่วมก่อตั้งโดย Michael Tso (จาก MIT) และ Hiroshi Ohta – กำลังช่วยให้การจัดเก็บข้อมูลก้าวทันการปฏิวัติ AI บริษัทได้พัฒนาระบบจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้สำหรับองค์กรต่างๆ ซึ่งช่วยให้การไหลเวียนของข้อมูลระหว่างระบบจัดเก็บข้อมูลและโมเดล AI เป็นไปอย่างราบรื่น

ระบบนี้ช่วยลดความซับซ้อนโดยการประยุกต์ใช้การประมวลผลแบบขนานกับการจัดเก็บข้อมูล โดยรวมฟังก์ชันการทำงานและข้อมูล AI ไว้บนแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบขนานเดียวที่สามารถจัดเก็บ เรียกใช้ และประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ พร้อมการเชื่อมต่อโดยตรงความเร็วสูงระหว่างพื้นที่จัดเก็บข้อมูลและทั้ง GPU และ CPU

แพลตฟอร์มการจัดเก็บและประมวลผลแบบบูรณาการของ Cloudian ช่วยลดความซับซ้อนในการพัฒนาเครื่องมือ AI ระดับเชิงพาณิชย์ ในขณะเดียวกันก็มอบโครงสร้างพื้นฐานด้านการจัดเก็บข้อมูลที่สามารถรองรับการเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI ให้แก่ธุรกิจต่างๆ

“สิ่งหนึ่งที่ผู้คนมักมองข้ามเกี่ยวกับ AI ก็คือ ทุกอย่างล้วนเกี่ยวข้องกับข้อมูล” Tso กล่าว “คุณไม่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของ AI ได้ 10% เพียงแค่มีข้อมูลเพิ่มขึ้น 10% หรือแม้แต่ 10 เท่า คุณต้องมีข้อมูลเพิ่มขึ้นถึง 1,000 เท่า การจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่จัดการได้ง่าย พร้อมกับการฝังการคำนวณไว้ในข้อมูลโดยตรง เพื่อให้สามารถประมวลผลได้ทันทีที่ป้อนข้อมูลเข้ามาโดยไม่ต้องเคลื่อนย้ายข้อมูล นั่นคือทิศทางที่อุตสาหกรรมกำลังมุ่งไป”

การจัดเก็บวัตถุและปัญญาประดิษฐ์

ปัจจุบัน แพลตฟอร์มของ Cloudian ใช้สถาปัตยกรรมจัดเก็บข้อมูลแบบอ็อบเจ็กต์ ซึ่งข้อมูลทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นเอกสาร วิดีโอ หรือข้อมูลจากเซ็นเซอร์ จะถูกจัดเก็บเป็นอ็อบเจ็กต์เดียวพร้อมเมตาเดต้า การจัดเก็บข้อมูลแบบอ็อบเจ็กต์สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลในโครงสร้างแบบแบนราบ เหมาะสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและระบบ AI แต่ก่อนหน้านี้เป็นไปไม่ได้ที่จะส่งข้อมูลไปยังโมเดล AI โดยตรงโดยไม่ต้องคัดลอกไปยังหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ก่อน ซึ่งทำให้เกิดความล่าช้าและสิ้นเปลืองพลังงานสูง

เมื่อเดือนกรกฎาคมปีที่แล้ว Cloudian ประกาศว่าได้ขยายระบบจัดเก็บข้อมูลแบบอ็อบเจ็กต์ด้วยฐานข้อมูลเวกเตอร์ ซึ่งจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่พร้อมใช้งานสำหรับ AI ได้ทันที เมื่อโหลดข้อมูลแล้ว Cloudian จะทำการคำนวณเวกเตอร์แบบเรียลไทม์เพื่อสนับสนุนเครื่องมือ AI เช่น ระบบแนะนำสินค้า เครื่องมือค้นหา และผู้ช่วย AI

นอกจากนี้ Cloudian ยังประกาศความร่วมมือกับ NVIDIA เพื่อพัฒนาระบบจัดเก็บข้อมูลที่ทำงานร่วมกับ GPU ของบริษัทโดยตรง Cloudian กล่าวว่าระบบใหม่นี้ช่วยให้การประมวลผล AI เร็วขึ้นและลดต้นทุนการคำนวณ

“NVIDIA ติดต่อเราเมื่อประมาณ 1 ปีครึ่งที่แล้ว เพราะ GPU จะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อมีข้อมูลไหลเข้ามาอย่างต่อเนื่อง” Tso กล่าว “ตอนนี้ผู้คนตระหนักแล้วว่าการนำ AI มาใช้กับข้อมูลนั้นง่ายกว่าการเคลื่อนย้ายบล็อกข้อมูลขนาดใหญ่ ระบบจัดเก็บข้อมูลของเราผสานรวมฟังก์ชัน AI หลายอย่างไว้ด้วยกัน ทำให้เราสามารถประมวลผลข้อมูลก่อนและหลังการประมวลผลได้ใกล้กับจุดที่เราเก็บรวบรวมและจัดเก็บข้อมูล”

พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่ AI ชื่นชอบ

Cloudian กำลังช่วยเหลือธุรกิจประมาณ 1,000 แห่งทั่วโลกในการเพิ่มมูลค่าสูงสุดให้กับข้อมูลของพวกเขา ซึ่งรวมถึงผู้ผลิตรายใหญ่ สถาบันการเงิน สถาน พยาบาล และหน่วยงานภาครัฐ

ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มจัดเก็บข้อมูลของ Cloudian กำลังสนับสนุนผู้ผลิตรถยนต์รายใหญ่รายหนึ่ง โดยใช้ AI ในการพิจารณาว่าเมื่อใดควรทำการบำรุงรักษาหุ่นยนต์ผลิตแต่ละตัว นอกจากนี้ Cloudian ยังร่วมมือกับหอสมุดแห่งชาติสหรัฐอเมริกาในการจัดเก็บเอกสารงานวิจัยและสิทธิบัตร และร่วมมือกับฐานข้อมูลมะเร็งแห่งชาติในการจัดเก็บลำดับดีเอ็นเอของเนื้องอก ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่หลากหลายที่ AI สามารถประมวลผลเพื่อสนับสนุนการวิจัยเกี่ยวกับการรักษาหรือการค้นพบใหม่ๆ

“GPU เป็นแรงขับเคลื่อนที่ยอดเยี่ยม” Tso กล่าว “กฎของมัวร์ทำให้กำลังการประมวลผลเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกๆ สองปี แต่ GPU สามารถประมวลผลแบบขนานบนชิป เชื่อมต่อ GPU หลายตัวเข้าด้วยกัน และก้าวไปไกลกว่ากฎของมัวร์มาก ขนาดนี้กำลังผลักดัน AI ไปสู่ระดับความฉลาดใหม่ๆ แต่หนทางเดียวที่จะทำให้ GPU ทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพคือการส่งข้อมูลด้วยความเร็วที่ตรงกับกำลังการประมวลผลของมัน และวิธีเดียวที่จะทำได้คือการกำจัดชั้นกลางทั้งหมดระหว่าง GPU กับข้อมูลของคุณ”

(อ้างอิงจาก MIT)

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