IBM专家的意见：如果Deptseeks使用IBM AI存储

随着新一代开放资源（例如DeepSeek）的发布，AI变得更聪明，使用更少的资源可以创造更高的应用程序数量。越来越多的公司从内部（从浅层到深处）倾倒各种AI应用程序。从更大的角度来看，市场不确定性进一步加剧了企业的“计算强度焦虑”。如何在现有的计算源和开放的内部数据中生存已成为CIO和CTO的头等大事。在今年1月的CES会议上，NVIDIA等技术公司认为AI至今已成立，需要新的法律来描述各种资源调整如何影响，包括扩大培训，扩大后培训和扩大的测试时间（也称为长期）。在刺激性研究，模型TUN和AI推理模型的使用阶段，企业可以使用较小的计算能力来获得更智能，更强大的AI。为了避免数据泄漏的风险，mOST用户使用本地部署的AI基础架构进行应用和调整开发，并通过思考链条和多模型矩阵来优化AI推断的影响。这些计算功率簇不仅需要相应的高性能分布式存储，而且需要现代数据访问和管理服务以匹配它们。为什么AI存储业务需要？ When we asked Deepseek “what kind of storageRequired during AI ", it gave the following answer: Certainly in real business application situations, many AI storage solutions need to meet the following challenges: · Excellent GPU resources: Many users have invested large amounts of money to buy all machines and computing power platforms, and the solutions to the storage time will need to shorten the time of development, Inference Applications, and get the necessary results;Parent accessing data on various AI申请； ·增加存储成本：随着数据量的增加，企业需要消除Inate数据孤岛，实现生命周期的周期，以较低的成本获得更高的性能数据访问和更大的维护能力数据，并通过智能数据分层减少整体开销； ·确保符合数据安全性：随着数据成为主要生产因素，企业需要更安全的方式和更严格的法规来打击安全风险，自然灾害和人类错误，并确保数据可用；同时，在网络安全方面达到稳定性，在勒索软件攻击和其他事件后快速恢复数据，以确保销售业务。 AI期间企业需要哪种数据存储？ DeepSeek代表的“小而美丽”的开放资源模型通过算法的优化实现了巨大的“成本降低和提高效率”。那么，基础设施级别的优化能否满足上述需求并带来更多好处？答案是肯定的。多亏了高表象中的长期积累E计算和并行计算领域，IBM数据存储解决方案可以提供优化的数据基础结构。在：·加速AI Discovery和GPU数据访问：IBM存储量表软件可以访问排队的全局数据（例如，支持容器，对象，文件，POSIX等），支持NVIDIAGPUDIRECT®以改善KAGPU数据访问，并为各种AI和Microservice应用程序提供提高的性能，并通过“数据访问数据访问数据容器”; · Improved partnership based on distributed/cloud data: The global IBM data platform can realize the skills of storing and acceleration, combine data distributed data with a source of data, realize automatic data acceleration and transparent remote access to data, and global data access to the data, and global data access to the data, and global access to data, and global data access to the data, and global access to data, and global data access to the data, and global access to data, and global data access to the数据和全局访问数据，以及对数据的全局数据访问以及对数据的全局数据访问，以及对数据的全局数据访问，以及对数据的全局访问，以及对数据的全局访问，以及对数据的全局访问，以及对数据的全局访问以及全局数据 - 访问-Accessions -accessions cloud或现有的存储资源，以帮助删除数据孤岛； ·节省绿色能源和降低成本：通过IBM，定义的存储数据调度软件的强大技能，集成高性能存储，对象存储（例如CEPH）和存储Thetape以实现基于策略的层次结构，可以优化AI应用程序数据存储的性能和成本； ·实现数据安全性弹性：为AI管理提供一个集成的数据目录，为网络安全弹性提供快速恢复和保留的副本（不变的副本），并通过良好的数据保护机制提供多达6 9的存在。上述技术将为BU创建一个更好，安全的存储平台释放数据量并应对AI期间的数据挑战的智慧。常见方案包括：·AI调整，推理和培训：其中，用于调整和推理的系统经常采用集装箱扩展，这需要数据管理功能和Interfaces，并在业务级别提供安全级别以支持业务连续性；用于培训的系统需要支持大规模GPU群集操作所需的读写性能和可扩展性。使用良好的数据存储可以实现数据加速并提高应用效率。以IBM watsonx.aai平台为例，IBM配备了AI多合一的IBM Fusion HCI。它的背景使用由高性能存储定义的IBM软件，可以满足各种量表的大规模部署的需求，同时确保保持稳定的令牌输出速度，以满足最终访问下的识别应用程序的服务水平数十个甚至数百个用户。 In the lanaranAs for the AI ​​training, many major Kicavanka clusters around the world use IBM's AI storage, such as Jupiter who is deployed at the Uric Supercomputing Center in Germany, Spain, and Blue Vela used by IBM to train Granite models, etc. To train the same model, the 4 hours of diversity training using the IBM SSS 6000 high-performance in parallel storage is a complete twice as short as NAS基于整个NVME。为了希望投资十亿甚至数亿美元的基础设施，这意味着经济成本巨大的节省。在中国，IBM存储系统已被选为智能驾驶应用程序中的领先业务，领先的私募股权基金和一所大学的冷冻电子显微镜项目，在多云环境中创建了一个统一的全球平台，同时迅速响应了数据调整需求，并实现了良好的发展和实现良好的开发和系统管理人员的响应t发展。 · AI Data Lake Warehouse with rapid development of AI applications, businesses need to extract views from rapidly growing unoccupied data and use them for understanding, and continue to expand application scenarios such as obtaining a generation of enhancement (RAG), AI Inference, etc. Getting a car making as an example, customers of the car company can collect and organize data on the vehicle sensors in real time through the Internet of Vehicles to generate smarter models and use this data to provide users of better服务。基于对IBM全局数据平台的支持和容器容器的应用接口的强大能力，以及多批次和多群集的多租赁支持功能，用户可以将现有数据存储结合在一起，并开发出良好的AI数据数据管道的数据管道。今年，IBM还开发了新一代存储内容的内容，以增强获得ENHA一代的功能ncecement（RAG）帮助用户加速各种理解应用程序。 ·深入的数据档案以及扩展AI应用程序，数据安全性的业务需求，可靠性和合规性也在上升，并且需要更安全和较低的成本存储以大大降低数据维护成本。通过IBM软件定义的存储技术，IBM磁带库可以提供S3接口，该插件允许企业以与对象存储或公共云存储相同的方式实现数据档案。大容量和磁带成本低的优势可以降低维护PB级数据的长期成本。例如，在IBM Diamondback的深入档案中，维护27％数据的10年成本比公共云存储低约90％。 IBM写在2024年魔术象限中，用于Gartner发布的对象的共享文件和存储，这是第九次被任命为领导者，并且在财务上有大量全球领导者，AutomotiC，电子和其他行业采用了IBM AI存储解决方案。通过与全球AI技术的领导者合作，IBM将继续改变，以提供现代，开放和安全的数据基础架构，可帮助客户在AI期间解锁更多的业务价值。 。金融服务，电信和医疗保健等基本基础设施领域有4000多个政府和商业实体依靠IBM和Red Hat Hat Hat Hathift Openshift的混合云平台来快速，有效，安全地实现数字化转型。 IBM落在人工智能，数量计算，行业和商业服务的云解决方案方面的创新，为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对公司诚信，透明度管理，社会责任以及服务的文化和精神的长期承诺是IBM业务发展的基础。有关更多信息，请访问：https：//www.ibm.com/cn-zh