人工智能存储面临的挑战有哪些？

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　　现如今，人工智能已经深入医疗、教育、工业到能源、金融等各个领域，但人工智能技术的数据管理对存储系统有着较高的性能要求。接下就让小编来为大家简单介绍下，人工智能存储面临的挑战有哪些？如何才能有效地解决？

　　来到大模型时代，AI不仅加速赋能千行百业，更对IT基础设施提出了新诉求。比如算力升级，为了加强算力，有更适合AI的GPU、加速器持续更新，数据中心与算力网络构建也在快速推进。但值得关注的是，面对AI大模型中更复杂的数据归集、预处理、训练、推理等过程，存力也迫切需要优化升级，避免数据存储成为系统瓶颈和算力资源闲置、浪费等局面。

　　DDN 人工智能存储的并行架构支持所有的GPU服务器访问存储，这使 GPU 服务器快速检索大型数据集（包含数千万个图像）成为可能，从而支持了高速分布式学习。带客户端压缩的 DDN EXAScaler® 并行文件系统能够通过网络流量交换更多可用计算资源的方式提高性能。

　　总的来说，DDN全新、效率高的 QLC 存储平台是实现生成式AI管理的上佳解决方案。事实上EXAscaler并行文件系统的性能只是完整的AI存储的一部分，它在安全性，稳定性，用户和数据管理方面也具有无与伦比的能力，其设计可应对当前任意规模下严苛的AI端到端要求。

　　关于人工智能存储面临的挑战以及解决方法，小编就先为大家简单介绍到这里。在人工智能领域中，作为 AI 和多云数据管理解决方案的领军企业，DDN 可以为用户提供诸多产品及针对性服务，如果对产品或者服务方面还有其他疑问，可以通过其官网进一步咨询了解详细内容。