Impulse sus cargas de trabajo de IA en todas partes
La IA impone exigencias extenuantes al almacenamiento, algo que la está frenando. De hecho, si bien casi TODOS los datos no están estructurados, la mayoría de los datos que se utilizan para la IA no están estructurados. no, y eso está frenando a la industria.
~ 90%
de todos los datos que hay desestructurado
28%
de los datos que impulsan los modelos de IA desestructurado
31%
de las empresas dicen que la falta de canales listos para la producción frena los planes de IA
Más datos, más usuarios, más en juego
Una infracción puede costarle a una organización millones en pagos de rescate, pérdida de ingresos y costos de remediación, sin mencionar el daño a la reputación a largo plazo.
Hay tres desafíos de almacenamiento comunes asociados con el almacenamiento de datos de IA.
Los ecosistemas de datos y de IA están desconectados
Los datos utilizados para la IA se generan en el borde o en el centro de datos. Piense en los datos de IoT provenientes de fábricas o de automóviles autónomos. Pero el ecosistema de IA vive en la nube (servicios de IA, consultas de expertos, etc.).
Las empresas deben encontrar una manera de acercar esos datos valiosos a su ecosistema de IA en la nube.
Colocar todos sus datos no estructurados de IA es difícil hoy en día
En primer lugar, es tremendamente caro. En segundo lugar, cualquier aplicación que dependa de esos datos debe cambiarse de plataforma para que funcione con datos de objetos, ya que esa es la única opción real en la nube en la actualidad. Esto debe cambiar para que la IA despegue.
Las soluciones heredadas aceleran los motores de IA
Los flujos de trabajo de IA de subprocesos paralelos masivos basados en GPU modernos pueden generar fácilmente decenas de miles de lecturas simultáneas, pero muchas soluciones heredadas limitan las lecturas simultáneas a una fracción de eso. Esto acelera la construcción de modelos.
Esto debe solucionarse para que la IA se vuelva muy ágil.
Cómo Qumulo habilita la IA
Construimos Qumulo para volar estos obstáculos. Así es cómo . . .
Scale Anywhere™ con Qumulo
La escala de Qumulo en cualquier lugar™ La plataforma se ejecuta en el borde, el núcleo y la nube. Y, dado que Qumulo es una solución 100% solo de software, puede ejecutar el hardware que elija o en la nube que desee. Esto hace que sea trivialmente fácil colocar sus valiosos datos no estructurados muy cerca de su ecosistema de inteligencia artificial basado en la nube.
A todo gas, sin excusas, lecturas simultáneas
Qumulo nunca ha puesto límites a la cantidad de lecturas simultáneas que puede realizar. Libere las herramientas y modelos de GPU Nvidia más novedosos, sin límites, desde su plataforma de datos de archivos.
Mantenga sus datos altamente seguros
La IA a menudo se basa en conjuntos de datos masivos, que a veces pueden incluir información confidencial. Las violaciones de datos pueden tener graves consecuencias legales, financieras y de reputación. Qumulo protege y mantiene todos sus datos vinculados al entrenamiento con AES Basado en software de 256 bits cifrado e instantáneas inmutables.
Casos de uso
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Fabricación moderna
Las cámaras de la planta ubicadas en todas partes capturan todo tipo de información en operaciones de fabricación automatizadas en tiempo real. Todo esto se agrega continuamente en el almacenamiento local. Para objetivos avanzados (por ejemplo, detección automatizada de fallas), las operaciones combinan datos de todas las líneas de fabricación para convertirse en la fuente de los modelos de capacitación. A medida que los modelos maduran, se devuelven a cada fábrica para optimizar las operaciones.
Vehículos autónomos
Los vehículos autónomos capturan continuamente vídeos de alta definición y multiespectro del mundo real. Esto comienza con cientos de vehículos de prueba, luego miles de vehículos experimentales y, finalmente, con millones de vehículos normales. Los autos cargan estos videos en una ubicación central para entrenar a los modelos para ayudar a los conductores, habilitar el piloto automático y hacer realidad los autos sin conductor. Los modelos de inferencia derivados de lo anterior se devuelven a los vehículos de producción. Luego, los modelos procesan datos en tiempo real para optimizar la conducción autónoma.
Ciberseguridad asistida por IA
Los profesionales de Network SecOps consolidan registros de actividad de cientos de miles de dispositivos de red (desde la nube, locales o ambos). Esto forma el conjunto de datos de entrenamiento para que los modelos detecten intrusiones no autorizadas en la red. Los modelos de inferencia resultantes se introducen en dispositivos de red modernos, que analizan eventos observados en tiempo real para detectar intrusiones no autorizadas.
Recursos adicionales
