以ChatGPT为代表的生成式人工智能(AI)领域正在经历飞速的发展,这凸显了数据的巨大价值:数据集越完整,模型规模越大,从人工智能中获得的结果就会越好。在生成式AI时代,如何高效地处理和存储海量数据,变得尤为重要。 集中式存储vs 分布式存储 集中式存储指的是传统的SAN或NAS磁盘阵列,其架构以双控制(四控或8控)为主...
Metis人工智能系统 极道人工智能系统Metis集成了包括深度学习在内的多种机器学习算法,涵盖了数据预处理、模型定义、模型训练、模型部署的完整流程;在应用中能根据实际需求自动进行智能算法推荐,构建模型,整合硬件资源,优化模型训练等作业,是面向多业务场景的门槛低、易操作、高性能、可扩展的综合平台。 应用范围广 Metis集...
1、大数据时代来临,数据量和数据价值陡升,催生存储需求 随着半导体和云计算的发展解决计算成本和计算能力问题,神经网络和深度学习在算法效率上实现突破,以人工智能、物联网等为代表的万物智能应用将使各行各业的数据量以远超摩尔定律的速率爆发增长。 目前近六成的企业已成立数据分析相关部门,超过 1/3 的企业已实际...
但是，人工智能的飞速发展离不开壮大的数字根底设备撑持，此中数据存力尤为关键。在这个信息爆炸的期间，若何高效、平安地存储和治理海量数据，成为推进人工智能提高的中心题目。散布式存储系统以其杰出的可扩大性和高牢靠性，在这一范畴饰演着至关紧要的脚色。起首，散布式存储可能提供大范围的存储空间，知足AI使用...
在处理小型数据集和简单算法时,传统的机器学习模型可以存储在独立机器或本地硬盘驱动器上。然而,随着深度学习的发展,团队在处理更大的数据集和更复杂的算法时越来越多地遇到存储瓶颈。 这凸显了分布式存储在人工智能(AI)领域的重要性。JuiceFS 是一个开源、高性能的分布式文件系统,为这个问题提供了解决方案。
传统的机器学习模型,数据集比较小,模型的算法也比较简单,使用单机存储,或者本地硬盘就足够了,像 JuiceFS 这样的分布式存储并不是必需品。 随着近几年深度学习的蓬勃发展,越来越多的团队开始遇到了单机存储的瓶颈,分布式存储在 AI 领域的重要性不断凸显。AI 团队通常会面临以下几种问题: ...
随着ChatGPT等人工智能(AI)大模型的推出,让人们认识到AI技术的巨大潜力,并促使更多AI技术用于大数据分析及高性能计算等场景。例如,在大数据分析场景,使用AI模型将用户基于自然语言的输入直接转换为准确的SQL语句并替代传统的Spark SQL输入,将有效提升大数据分析效率。AI与大数据以及HPC的融合,使得新趋势下的高性能数据分析...
从应用上来看看,随着5G、物联网和人工智能的快速发展,企业对于分布式系统的需求将持续增加,分布式存储成为多云环境的首选平台。 分布式存储发展未来:数据永生 根据科技数据分析师调查显示: 2019年9月,美国亚马逊网络服务中心一个数据中心发生断电,一个半小时后,备份...
随着智能时代的到来，数据是重要的生产要素，分布式存储将成为数字经济的基石。人工智能、云计算、物联网、大数据等新技术推动包括工业、农业、服务业等许多行业、产业进行大规模的数字化变革，金融、交通、电信、能源、医疗等行业已经走在前列，全社会都在致力于生产要素数字化、生产过程数字化以及产品的数字化，助力企业...
究其原因，以大数据、AI为代表的新应用场景兴起是关键所在。这些新应用、新场景均需要大量应用到非结构化数据。Gartner预测，到2025年，人工智能将成为推动基础架构决策的最主要因素之一，这将导致基础架构需求增长10倍。如果说过去十年里，AI应用的兴起首先带来了算力的革命，让多元异构算力成为大势所趋，智算中心成为...