Die gegenwärtigen Einflüsse von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) auf unsere Lebensweise und die Wirtschaft erscheinen immer deutlicher.
Als diese Technologien erstmals diskutiert wurden, blieb ihre tatsächliche Wirkung oft abstrakt. Doch mit dem nahtlosen Einzug von ChatGPT in unseren Alltag scheinen die einstigen Prognosen zur KI nun konkrete Realität zu werden. Es ist unbestreitbar, dass KI und ML das Leben grundlegend verändern. Dank der Verarbeitung riesiger Datenmengen können mithilfe von KI-Tools repetitive Aufgaben beschleunigt und automatisiert werden. Der Prozess des Deep Learnings durchläuft typischerweise drei Stufen: Datenaufbereitung, Modelltraining und Schlussfolgerung.
Daten bilden das Fundament für KI. Der vermehrte Einsatz von KI-Anwendungen wird zweifellos zu einer exponentiellen Zunahme von Daten führen. Branchenexperten prognostizieren, dass sich unstrukturierte Datenmengen in den kommenden Jahren verdoppeln oder sogar verdreifachen werden, massgeblich beeinflusst durch KI, ML und Deep Learning.
Herausforderungen für die Datenverwaltung
Die Entwickler von Machine-Learning-Technologien im Bereich autonomes Fahren erzeugen in kürzester Zeit immense Datenmengen, da diese Technologie auf Bild- und Videodaten basiert. Diese Datenmengen werden aufgrund der Fortschritte in KI und ML in den nächsten Jahren noch weiter anwachsen.
Anpassungen in der Speicherinfrastruktur
Die Anforderungen durch Deep-Learning-Anwendungen stellen die herkömmliche Speicherinfrastruktur vor grosse Herausforderungen. Konventionelle festplattenbasierte Systeme können nicht mehr die geforderten niedrigen Latenzzeiten und hohe Leistung erbringen. Unternehmen setzen vermehrt auf neue verteilte Architekturen, die auf NVMe und RDMA basieren. Diese haben eine verbesserte Leistung zu geringeren Kosten.
Dringender Bedarf an Leistungssteigerungen
Die Speicherung und Verarbeitung der Daten erfolgt meist ausserhalb des Rechenzentrums. Daher sind Datentransport und -management über den gesamten Lebenszyklus hinweg von entscheidender Bedeutung für die IT-Infrastruktur, da diese Daten und Modelle über Jahrzehnte hinweg gespeichert werden müssen.
NVMe und RDMA als zukunftsweisende Speicherlösungen
Traditionelle Speicherinfrastrukturen stossen an ihre Grenzen. Für Anwendungen im Bereich KI, ML und Deep Learning sind innovative Speicherlösungen wie NVMe und RDMA unerlässlich, um die Produktivität von Fachkräften zu gewährleisten. Hier ist Quantum mit ihrem Protfolio stark vertreten.
Kontaktieren Sie Nicole, um herauszufinden, wie Sie sich mit Quantum für die Zukunft rüsten können:
Nicole Gassmann
Senior Sales Consultant
E-Mail: info@datastore.ch