Western Digital analiza que el almacenamiento se convierte en el nuevo cuello de botella de la infraestructura de IA

Western Digital señala que, a medida que la escala de las aplicaciones de inteligencia artificial se expande rápidamente, la construcción de centros de datos de IA está pasando de la competencia en potencia de cálculo de GPU a la competencia en capacidad de almacenamiento de datos, convirtiendo la planificación del almacenamiento en un aspecto central de la infraestructura de IA. IDC predice que para 2030, la cantidad de datos nuevos generados anualmente a nivel mundial alcanzará los 718ZB. Los datos generados por los sistemas de IA continúan acumulándose incluso después de que se completan las tareas de cálculo, incluyendo datos de entrenamiento, puntos de control de modelos, registros de inferencia, entre otros. Actualmente, muchas planificaciones de infraestructura de IA se centran excesivamente en la tasa de utilización de GPU, ignorando la importancia de la sedimentación de datos. Los datos generados durante los procesos de entrenamiento e inferencia se convertirán en activos importantes para la iteración de modelos y la evaluación de calidad, y los costos de almacenamiento afectarán directamente la eficiencia operativa a largo plazo de los sistemas de IA. A medida que la escala de datos alcanza niveles de PB e incluso EB, una única arquitectura de almacenamiento resulta insuficiente para satisfacer la demanda; las empresas deben adoptar estrategias de almacenamiento jerárquico, utilizando memoria flash de alto rendimiento para el entrenamiento y la inferencia en tiempo real, y HDD de alta capacidad y almacenamiento de objetos para la conservación a largo plazo de datos. El análisis sugiere que los indicadores clave de competencia en la infraestructura de IA en el futuro incluirán el costo de almacenamiento de datos por PB, el consumo de energía y la capacidad de gestión del ciclo de vida de los datos. Si las empresas continúan considerando el almacenamiento como un aspecto secundario, podrían enfrentar problemas como el descontrol de los costos de datos y la disminución de la eficiencia en la iteración de modelos.

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