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怎樣才是最具性價比的AI數據存儲方案?

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| 編者按:

在眾多企業推出 AI 項目之際,計算能力與網絡功能往往備受關注,被視為項目推進的關鍵所在。計算能力猶如強勁的“引擎”,決定著模型訓練和推理速度;網絡功能恰似“信息高速公路”,保障著數據的順暢傳輸。然而,不可忽視的是,在面對海量數據時,充足的存儲空間才是重中之重。它就如同一個龐大的“數據倉庫”,更是項目得以成功的“基石”。倘若沒有足夠的空間,數據將無處存儲,調取和查詢難以施行,隨時產生的新數據更是無處安置。



對于企業領導者而言,僅僅滿足數據需求遠遠不夠,只有高效且可持續地將數據能力最大化,企業才能在競爭中脫穎而出。眾多人工智能企業在數據存儲方面遭遇難題,在不斷嘗試更高效存儲方案時,也面臨價格方面的困擾。

鑒于存儲,特別是硬盤在 AI 創新及釋放數據價值方面發揮關鍵作用,企業領導者應在 AI 規劃中優先考量規劃存儲戰略。

希捷對 IDC《2023 年云基礎設施指數》的分析表明,全球最大數據中心 90%的數據由硬盤存儲。此外,90%的企業 EB 級數據工作負載(包括 AI 數據保留、分析和備份)需要高容量和適度的數據處理速度,而硬盤因其單 TB 成本優勢,非常適合此類需求,故而企業為充分挖掘 AI 潛力,需要具備成本效益且可擴展的硬盤解決方案,以實現數據長期保留和訪問,積極規劃存儲容量以及開展長期戰略采購正是釋放 AI 數據價值的關鍵所在。

PB級存儲平臺:可靠新選擇

數字化轉型公司 AHEAD 公司的現場首席技術官 Priyanka Karan指出,PB 級存儲平臺是一種可選擇的方案。其設計的初衷在于“減少數據遷移的挑戰,使數據無需從—存儲位置遷移到其他地方,就能直接用于人工智能訓練”,她強調,市場上的存儲方案豐富多樣,存儲的數量和類型取決于具體的人工智能項目。“企業必須評估項目的特定需求,涵蓋性能、成本和可擴展性等方面,以挑選出最適合其人工智能計劃的存儲解決方案”,Karan 總結道。



隨著各位業內人士的探討不斷深入,我們不難發現,AI 算法模型愈發復雜,數據量呈現出爆炸性增長的態勢,如何高效、安全地存儲這些數據,已成為制約人工智能技術進一步發展的瓶頸。傳統的存儲方案在應對如此龐大的數據處理需求時顯得捉襟見肘,無法滿足人工智能應用對高性能、高可靠性和低成本的綜合要求。

正是在這樣的背景之下,希捷推出了最新的魔彩盒( Mozaic 3+)技術平臺,為數據存儲領域帶來了具有革命性的突破。希捷魔彩盒( Mozaic 3+)不僅展現了希捷在數據存儲技術方面的深厚積累,更是對人工智能時代數據存儲需求的精準把控與積極響應。



Mozaic 3+平臺:AI智能存儲解決方案

在“大容量”需求層面,希捷魔彩盒( Mozaic 3+)平臺實施了重大變革,存儲密度大幅提升!

在 HAMR 技術的支撐下,通過縮小磁性顆粒的尺寸并維持其熱穩定性,顯著提高了存儲密度,單碟片面密度達到 3TB 以上,實現了重大突破。

基于 Mozaic 3+技術的希捷銀河 Exos 系列硬盤已經推出 30TB 及以上容量的產品,未來還有望支持 40TB 乃至 50TB 的硬盤,為數據中心和企業級應用提供強有力的存儲保障。對于 AI 項目而言,海量的數據需要巨大的存儲空間來容納,希捷魔彩盒( Mozaic 3+)的大容量無疑能夠滿足這一關鍵需求。



同時,希捷魔彩盒( Mozaic 3+)極具性價比。

從 10TB 的垂直磁記錄(PMR)硬盤升級到 30TB 的 Mozaic 3+硬盤,每 TB 的功耗降低了 60%。這不僅降低了能耗成本,也有助于企業達成可持續發展的目標。在 AI 領域,大規模的模型訓練和數據處理需要考慮成本效益,Mozaic 3+在保障大容量存儲的同時,有效地控制了成本,其優勢十分顯著。

Mozaic 3+在性能方面也進行了出色的優化。

采用了 12nm 集成控制器,性能提升了 3 倍,數據讀寫速度更快,系統響應更為迅速。平臺運用了量子技術讀取器,確保數據的高準確度讀取。HAMR(熱輔助磁記錄)技術不僅保證了數據的有效寫入,還顯著提升了存儲介質的長期穩定性,確保數據的持久保存和可靠訪問。對于 AI 項目不間斷的訓練和持續的數據積累而言,長期存儲和穩定訪問至關重要,Mozaic 3+的長期穩定性能夠為 AI 項目提供可靠的存儲保障。

此外,希捷還能夠依據不同的 AI 需求定制化存儲方案。不管是小型的 AI 開發項目,還是大型的數據中心級 AI 應用,都能夠尋找到最為適宜的存儲解決方案,滿足多樣化的 AI 存儲需求。

綜上所述,希捷魔彩盒( Mozaic 3+)產品通過集成 HAMR 等創新技術,在存儲密度、性能、成本效益和可持續性等方面均表現卓越,無疑為人工智能時代的數據存儲問題提供了全新的解決方案。

它不僅滿足了人工智能企業對高性能、高可靠性和低成本的綜合需求,更為人工智能技術的進一步發展筑牢了根基。

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