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四大優勢助陣 NVMe讓AI更聰明

文‧Ulrich Hansen 發布日期:2019/01/03 關鍵字:人工智慧NVMe機器學習記憶體儲存

透過人工智慧(AI)來達成下一階段技術的突破,需要大量的資料運算,但要做到這一點,並不是單純把TB單位的原始數據量傳送給機器再等待結果這麼簡單。資料必須先經過收集、整理、對應的規範,才能進行下一步工作。接著,研究人員須要投入大量的時間、透過來回往復的交互過程,設計出最適當的AI架構,而這些被整理過的TB單位量的數據,才能開始進行人工神經網路訓練。

上述這些AI生命週期的步驟若運用NVMe,都可受益於其效能而呈指數型的成長。有鑒於此,本文將深入探討如何善用現代式的NVMe介面儲存方案,從而促進更快速的周轉效率,來實現下一階段的AI突破。

各行各業正在將機器學習技術導入其商業流程,旨在為客戶提供更好的產品,並為股東帶來更好的獲利。不過,若要有效地部署AI,就需要客製化的機器學習模式、大量運算及無法估量的數據。未來從最小的物聯網設備到最大的城市級數據,都驅使我們必須處理PB單位的資料量,而這將對在傳統上以MB單位量及毫秒運算時代所設計的儲存技術帶來很大的挑戰。

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