Какие Новые Репозитории Предложат Для Систем Искусственного Интеллекта И Машинного Обучения

MAX Data будет объединена с Optane DC для эффективной работы с системами искусственного интеллекта и машинного обучения.



Какие новые репозитории предложат для систем искусственного интеллекта и машинного обучения

Фото - Хитеш Чоудхари — Unsplash К данные Согласно исследованию MIT Sloan Management Review и The Boston Consulting Group, 85% из трех тысяч опрошенных менеджеров считают, что системы искусственного интеллекта помогут их компаниям получить конкурентное преимущество на рынке.

Однако лишь 39% компаний пытались реализовать нечто подобное на практике.

Одна из причин такой ситуации заключается в том, что эффективная работа с данными и оптимизация использования мощности для задач машинного обучения — непростая задача.

В ИДЦ примечание , что новая технология, основанная на постоянной памяти (Persistent Memory, PMEM), может разрешить ситуацию.

Эту технологию предложили NetApp и Intel. объединяющий NetApp Memory Accelerated (MAX) Data и Intel Optane DC Persistent Memory для локального продукта постоянного хранения данных.



Как это работает

MAX Data — это серверная технология, которая повышает производительность приложений за счет использования PMEM или DRAM, но не требует изменения архитектуры программного обеспечения.

В нем реализованы принципы автоматизированного многоуровневого хранения, распределения данных по уровням и хранения в зависимости от частоты использования — для «холодных» данных используется более доступное хранилище, а часто используемые данные находятся «под рукой» — в постоянной памяти, которая минимизирует задержку при работе с такими данными.

Версия 1.1 использует память DRAM и NVDIMM .

Обе реализации имеют свои недостатки — относительную потерю эффективности и высокие затраты памяти соответственно — по сравнению с Optane DCPMM. Представлена диаграмма, дающая сравнительную оценку задержки.

Здесь (стр.

4).

Технологии поддерживает И ПОСИКС и работа с семантикой блочных или файловых систем.

Защита и восстановление данных на уровне хранилища реализованы с помощью MAX Snap и MAX Recovery. Эти технологии используют снимки, инструмент SnapMirror и другие механизмы безопасности ONTAP. Схематично реализация выглядит так:

Какие новые репозитории предложат для систем искусственного интеллекта и машинного обучения

PMEM на этой схеме пока нет, но разработчики обещают добавить поддержку этого типа памяти к концу года.

Пока что Max Data работает с DRAM и DIMM.

Потенциал решения

В ИДЦ требовать , что в ближайшие годы таких разработок, как MAX Data, будет больше, поскольку объем корпоративных данных постоянно растет, а компаниям не хватает мощностей для их эффективной обработки.

Технологии Может быть полезно в крупномасштабной облачной среде и для работы с ресурсоемкими задачами, такими как обучение нейронных сетей.

Он найдет применение на торговых площадках, системах информационной безопасности и любых других программных продуктах, требующих постоянного и быстрого доступа к большим объемам информации.

Также есть вероятность, что технология не сразу приживется на рынке.

Как мы отмечали выше, только треть компаний во всем мире работают с системами ИИ в той или иной форме.

С этой точки зрения многие могут посчитать появление MAX Data преждевременным и сосредоточат свое внимание на более доступной инфраструктуре, позволяющей решать текущие проблемы.




Другие наши материалы об ИТ-инфраструктуре: Теги: #Хранилища данных #ИТ-инфраструктура #Хранение данных #Администрирование серверов #хранилище данных #itglobal.com
Вместе с данным постом часто просматривают:

Автор Статьи


Зарегистрирован: 2019-12-10 15:07:06
Баллов опыта: 0
Всего постов на сайте: 0
Всего комментарий на сайте: 0
Dima Manisha

Dima Manisha

Эксперт Wmlog. Профессиональный веб-мастер, SEO-специалист, дизайнер, маркетолог и интернет-предприниматель.