让社会信任 AI 需要什么条件?每一个由 AI 算法产生的决策、预测和洞察都取决于数据的可用性和质量。为了充分发挥 AI 的潜力,数据必须被有效且高效地存储。换句话说,数据支撑着 AI,而存储则支撑着数据。这种赋能是相互的:AI 也在强化当今的存储创新以满足其需求。
要理解 AI 如何帮助创造更好的存储解决方案,我们首先要研究它与数据的关系。AI 数据存在于数据生成和消费的循环中,更多高质量、多样化的输入数据会带来更智能的模型和更好的结果。在这个循环中,AI 成为数据创造的倍增器,对大容量存储解决方案的需求也在显著增长。
然而,差距依然存在。基于 IDC 2024 全球数据圈研究的希捷分析显示,2024 年至 2028 年间,数据将以 25% 的速度增长,而存储设备的安装基数预计增长较慢,年复合增长率为 17%。
希捷描绘的数据生成和消费的无限数据循环。
这种差距对企业有商业影响:组织需要制定长期容量规划,确保其数据存储基础设施已准备好将未来的机遇转化为价值。
存储密度的进步使得在规模上满足 AI 数据存储不断增长的需求成为可能,同时最大限度地减少占地面积扩张和资源影响。例如,面密度的进步已经带来了每碟超过 3TB 存储容量的硬盘,提高了能源效率,并降低了每 TB 的碳排放。
AI 在这项创新中既是原因也是结果:AI 推动了数据存储设计的改进,这反过来又帮助组织在 AI 处理中最大化利用他们的数据价值。
例如,希捷正在使用 NVIDIA 技术来满足不断增长的 AI 存储需求,并开发下一代 Mozaic 硬盘。通过与 NVIDIA 合作,希捷优化工作流程,提高效率、性能和可扩展性。这种合作专注于模拟工作流程的各个方面,包括模型构建、解决方案算法、后处理和可视化任务。
通过解决传统 CPU 模拟和繁琐工作流程导致的存储硬盘设计流程中的重大挑战,团队能够加快硬盘设计速度。通过 GPU 加速计算加快电磁模拟,还实现了缩短数据存储设计生命周期、改善上市时间和符合可持续发展目标的目标。
通过更多前期产品建模和设计优化,公司可以处理更复杂的模型,减少原型制作和物理测试,降低设计过程中的能源消耗,并开发更节能的存储解决方案。
这种方法的好处也延伸到利益相关者,例如为所有人培养敏捷性和竞争力。客户可以更快地获得下一代硬盘创新,更早优化运营,并实现更快的投资回报。合作伙伴受益于动态协作、加速市场覆盖和提高资源效率。随着 AI 的兴起导致数据存储需求增长,技术合作伙伴关系有助于确保行业能以更快、更节能的解决方案引领发展,并满足 AI 的存储需求。
硬盘行业对这些创新并不陌生。几十年来,它一直走在将 AI、机器学习 (ML) 和其他先进技术整合到产品开发和制造过程的前沿。这种投入在当前部署在生产线上的众多 AI 解决方案中得到了证明。这些解决方案不仅提高了一线工作人员的效率,还实现了更快的问题解决。
随着数据存储的边界不断被推动,科技行业正准备采用下一代更快、容量更大和更节能的存储解决方案。这些创新将满足 AI 时代对数据存储不断增长的需求。通过这些新进展,技术领导者不仅跟上了当今的数据存储需求,还在塑造其行业的未来。
好文章,需要你的鼓励
Inova健康系统是弗吉尼亚州最大的医疗系统,致力于满足城市人口日益增长的医疗需求。首席信息与数字官马修·库尔负责传统IT职能及人工智能、分析和流程改进等数字化项目。他的愿景是创建一个“数据流畅的组织”,确保所有决策都有坚实的证据支持。Inova通过与临床医生的合作,推动前沿研究,特别是在女性健康领域,同时重视数据隐私和安全,利用人工智能减轻行政负担,提升患者护理效率。
量子计算长期以来承诺带来革命性突破,但进展一直较为缓慢。近期,Google 发布了其最新的超导芯片 Willow。现在,Microsoft 也推出了 Majorana 1 芯片,这是其打造可扩展、容错量子计算机的答案。
随着人工智能(AI)渗透到连接生产和工程的世界,AI的成熟度和创建强大AI模型的能力推动工业部门进入一个基于经验代理和生成经济的新纪元。
IBM 公司今天推出了新的 Granite AI 模型系列,具备实验性推理、视觉和预测能力,旨在在企业人工智能市场中占据一席之地。所有 Granite 模型均在 Apache 2.0 开源许可证下开放,现已在 Hugging Face 和 IBM watson.ai 等平台上提供。新系列的旗舰产品是 Granite 3.2 Instruct 变体,支持文本处理,能够执行摘要、问题解决和代码生成等任务,并设计为遵循指令。