怎样才是最具性价比的AI数据存储方案?

科技   2024-09-26 10:19   北京  


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| 编者按:

在众多企业推出 AI 项目之际,计算能力与网络功能往往备受关注,被视为项目推进的关键所在。计算能力犹如强劲的“引擎”,决定着模型训练和推理速度;网络功能恰似“信息高速公路”,保障着数据的顺畅传输。然而,不可忽视的是,在面对海量数据时,充足的存储空间才是重中之重。它就如同一个庞大的“数据仓库”,更是项目得以成功的“基石”。倘若没有足够的空间,数据将无处存储,调取和查询难以施行,随时产生的新数据更是无处安置。

对于企业领导者而言,仅仅满足数据需求远远不够,只有高效且可持续地将数据能力最大化,企业才能在竞争中脱颖而出。众多人工智能企业在数据存储方面遭遇难题,在不断尝试更高效存储方案时,也面临价格方面的困扰。

鉴于存储,特别是硬盘在 AI 创新及释放数据价值方面发挥关键作用,企业领导者应在 AI 规划中优先考量规划存储战略。

希捷对 IDC《2023 年云基础设施指数》的分析表明,全球最大数据中心 90%的数据由硬盘存储。此外,90%的企业 EB 级数据工作负载(包括 AI 数据保留、分析和备份)需要高容量和适度的数据处理速度,而硬盘因其单 TB 成本优势,非常适合此类需求,故而企业为充分挖掘 AI 潜力,需要具备成本效益且可扩展的硬盘解决方案,以实现数据长期保留和访问,积极规划存储容量以及开展长期战略采购正是释放 AI 数据价值的关键所在。



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PB级存储平台:可靠新选择

数字化转型公司 AHEAD 公司的现场首席技术官 Priyanka Karan指出,PB 级存储平台是一种可选择的方案。其设计的初衷在于“减少数据迁移的挑战,使数据无需从—存储位置迁移到其他地方,就能直接用于人工智能训练”,她强调,市场上的存储方案丰富多样,存储的数量和类型取决于具体的人工智能项目。“企业必须评估项目的特定需求,涵盖性能、成本和可扩展性等方面,以挑选出最适合其人工智能计划的存储解决方案”,Karan 总结道。

随着各位业内人士的探讨不断深入,我们不难发现,AI 算法模型愈发复杂,数据量呈现出爆炸性增长的态势,如何高效、安全地存储这些数据,已成为制约人工智能技术进一步发展的瓶颈。传统的存储方案在应对如此庞大的数据处理需求时显得捉襟见肘,无法满足人工智能应用对高性能、高可靠性和低成本的综合要求。

正是在这样的背景之下,希捷推出了最新的魔彩盒( Mozaic 3+)技术平台,为数据存储领域带来了具有革命性的突破。希捷魔彩盒( Mozaic 3+)不仅展现了希捷在数据存储技术方面的深厚积累,更是对人工智能时代数据存储需求的精准把控与积极响应。



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Mozaic 3+平台:AI智能存储解决方案

在“大容量”需求层面,希捷魔彩盒( Mozaic 3+)平台实施了重大变革,存储密度大幅提升!

在 HAMR 技术的支撑下,通过缩小磁性颗粒的尺寸并维持其热稳定性,显著提高了存储密度,单碟片面密度达到 3TB 以上,实现了重大突破。

基于 Mozaic 3+技术的希捷银河 Exos 系列硬盘已经推出 30TB 及以上容量的产品,未来还有望支持 40TB 乃至 50TB 的硬盘,为数据中心和企业级应用提供强有力的存储保障。对于 AI 项目而言,海量的数据需要巨大的存储空间来容纳,希捷魔彩盒( Mozaic 3+)的大容量无疑能够满足这一关键需求。

同时,希捷魔彩盒( Mozaic 3+)极具性价比。

从 10TB 的垂直磁记录(PMR)硬盘升级到 30TB 的 Mozaic 3+硬盘,每 TB 的功耗降低了 60%。这不仅降低了能耗成本,也有助于企业达成可持续发展的目标。在 AI 领域,大规模的模型训练和数据处理需要考虑成本效益,Mozaic 3+在保障大容量存储的同时,有效地控制了成本,其优势十分显著。


Mozaic 3+在性能方面也进行了出色的优化。

采用了 12nm 集成控制器,性能提升了 3 倍,数据读写速度更快,系统响应更为迅速。平台运用了量子技术读取器,确保数据的高准确度读取。HAMR(热辅助磁记录)技术不仅保证了数据的有效写入,还显著提升了存储介质的长期稳定性,确保数据的持久保存和可靠访问。对于 AI 项目不间断的训练和持续的数据积累而言,长期存储和稳定访问至关重要,Mozaic 3+的长期稳定性能够为 AI 项目提供可靠的存储保障。

此外,希捷还能够依据不同的AI需求定制化存储方案。不管是小型的 AI 开发项目,还是大型的数据中心级 AI 应用,都能够寻找到最为适宜的存储解决方案,满足多样化的 AI 存储需求。


综上所述,希捷魔彩盒( Mozaic 3+)产品通过集成 HAMR 等创新技术,在存储密度、性能、成本效益和可持续性等方面均表现卓越,无疑为人工智能时代的数据存储问题提供了全新的解决方案。

它不仅满足了人工智能企业对高性能、高可靠性和低成本的综合需求,更为人工智能技术的进一步发展筑牢了根基。




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