Fahrzeuge mit künstlicher Intelligenz (KI) verändern die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Daten verwalten und verarbeiten. Herkömmliche Speichersysteme wirken schwerfällig und veraltet, da sie für einfachere Zeiten und eine geringere Nutzerzahl konzipiert wurden. Moderne KI benötigt Echtzeit-Zugriff auf große Datenmengen – etwas, womit alte Speichersysteme einfach nicht Schritt halten können, da sie oft zusätzliche Komplexität mit sich bringen, die die KI-Leistung beeinträchtigt. Daten müssen mehrere Stufen durchlaufen, bevor sie die GPU erreichen, das Herzstück hinter KI-Modellen.
Wenn es darum geht, dieses Dilemma zu lösen, ist das Technologieunternehmen Cloudian der Vorreiter. Die MIT-Absolventen Michael Tso und Hiroshi Ohta sind Mitbegründer des Unternehmens, das für seine skalierbare, KI-freundliche Speicherplattform bekannt ist, die den Datenfluss von der Speicherung zu den Verarbeitungseinheiten rationalisiert. Die Architektur umfasst parallele Berechnungen, die Latenzzeiten und Komplexität effektiv reduzieren und direkte Hochgeschwindigkeitsübertragungen von der Speicherung zur GPU oder CPU ermöglichen. Dieses Design gewährleistet eine nahtlose Skalierbarkeit und vereinfacht gleichzeitig die Entwicklung von KI-Tools im kommerziellen Maßstab.
Tso hat in Sachen KI ein klares Mantra: “Auf die Daten kommt es an.” Wie er zu Recht feststellt, reichen geringfügige Zuwächse an Daten nicht aus, um die Leistung der KI zu verbessern. Wir sprechen hier von einem 1.000-fachen Datenbedarf, wobei die Daten so gespeichert und verarbeitet werden müssen, dass kein Datentransfer erforderlich ist. Die Plattform von Cloudian ermöglicht es auf einzigartige Weise, Daten bereits bei der Erfassung zu verarbeiten, wodurch zeitaufwändige Übertragungen entfallen und somit KI-Vorgänge in Echtzeit möglich werden.
Tso’s Leidenschaft für Daten geht auf seine Zeit am MIT in den 90er Jahren zurück. Dort beschäftigte er sich unter der Leitung von Professor William Dally intensiv mit Parallelberechnungen und arbeitete später gemeinsam mit Associate Professor Greg Papadopoulos an verteilten Netzwerksystemen. Seine berufliche Laufbahn setzte sich bei Intel fort, wo er an Algorithmen zur Datensynchronisation mitwirkte und dazu beitrug, die Branche für den Download von Klingeltönen ins Leben zu rufen. Diese Erfahrungen, gepaart mit seinen Aktivitäten beim Start-up Inktomi und als Mitbegründer von Gemini Mobile Technologies, verschafften ihm die notwendigen Einblicke, um Neuland im Bereich der Datenspeicherung zu erschließen.
Die Geschichte von Cloudian begann ernsthaft mit dem Aufkommen des Cloud-Computing Ende der 2000er Jahre. Tso erkannte einen erheblichen Engpass: Das Datenwachstum überstieg die Geschwindigkeit der Netzwerke. Big Data, so sagt er, sei der Schwerkraft sehr ähnlich: Es lässt sich nur schwer bewegen, was bedeutet, dass die Cloud-Lösung zu den Daten kommen muss. Diese Idee führte 2012 zur Gründung von Cloudian, dessen Hauptaugenmerk auf verteilten, Cloud-kompatiblen Speicherlösungen liegt.
Cloudian hatte KI ursprünglich nicht als Hauptnutzer vorgesehen, doch als KI einen immer größeren Teil des Datenverbrauchs einnahm, erwies sich die Architektur von Cloudian als perfekte Lösung. Die Objektspeicherlösung des Unternehmens eignet sich ideal für die Verarbeitung unstrukturierter Daten. Durch ein umfangreiches Upgrade im Juli wurden Rohdaten in eine Vektorform umgewandelt, die für die sofortige Verarbeitung durch KI-Modelle bereit ist, wodurch Suchmaschinen, Empfehlungssysteme und KI-Assistenten leistungsfähiger wurden.
Im Rahmen einer strategischen Partnerschaft mit NVIDIA hat Cloudian seine Speichersysteme nahtlos in die leistungsstarken GPUs von NVIDIA integriert. “GPUs”, erklärt Tso, “sind nur dann sinnvoll, wenn sie ununterbrochen mit Daten versorgt werden.” Durch die direkte Einbettung von KI-Funktionen in seine Speichersysteme konnte Cloudian Daten näher am Ort ihrer Erfassung verarbeiten, was zu geringeren Latenzzeiten und Energiekosten, schnelleren KI-Berechnungen und einer höheren Effizienz führte.
Heute unterstützt Cloudian rund 1.000 Organisationen weltweit, darunter Automobilhersteller, Gesundheitsdienstleister, Regierungsbehörden und Finanzunternehmen. Die National Library of Medicine und die National Cancer Database nutzen Cloudian zur Speicherung komplexer Datensätze, die für die KI-gestützte Forschung unerlässlich sind. Gleichzeitig setzt ein großer Automobilhersteller sein KI-Modell ein, um vorherzusagen, wann seine Fabrikroboter gewartet werden müssen.
Tso’s Vision für die Zukunft der Datenspeicherung konzentriert sich darauf, die Effizienz von GPUs zu steigern, indem alle Schichten beseitigt werden, die den Datenpfad behindern. Die „AI-first“-Speicherstrategie von Cloudian unterstützt Unternehmen dabei, dieses Ziel zu erreichen, und hilft ihnen, ihre Rohdaten in eine Echtzeit-Ressource umzuwandeln, die die Intelligenz der nächsten Generation vorantreibt.
Den vollständigen Artikel finden Sie im Original unter MIT-Nachrichten.
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