Jak Cloudian rewolucjonizuje przechowywanie danych w erze sztucznej inteligencji

Nowe spojrzenie na przechowywanie danych w erze sztucznej inteligencji i stojący za nim pionierzy

Wehikuły sztucznej inteligencji (AI) napędzają zmiany w sposobie zarządzania i obsługi danych przez firmy. Tradycyjne systemy pamięci masowej wydają się niezgrabne i przestarzałe, zbudowane z myślą o prostszych czasach i mniejszej liczbie użytkowników. Nowoczesna sztuczna inteligencja wymaga dostępu do danych w czasie rzeczywistym na dużą skalę, czego stare systemy pamięci masowej po prostu nie są w stanie nadążyć, ponieważ mają tendencję do dodawania warstw złożoności, które hamują wydajność sztucznej inteligencji. Dane muszą przejść przez wiele etapów, zanim dotrą do procesora graficznego, który jest koniem roboczym modeli sztucznej inteligencji.

Cloudian: Innowator w dziedzinie przechowywania danych

Jeśli chodzi o rozwiązanie tego dylematu, firma technologiczna Cloudian jest liderem. Absolwenci MIT, Michael Tso i Hiroshi Ohta, są współzałożycielami firmy, znanej ze skalowalnej, przyjaznej dla sztucznej inteligencji platformy pamięci masowej, która usprawnia przepływ danych z pamięci masowej do jednostek przetwarzania. Jej architektura obejmuje obliczenia równoległe, które skutecznie zmniejszają opóźnienia i złożoność oraz umożliwiają bezpośrednie, szybkie transfery z pamięci masowej do GPU lub CPU. Taka konstrukcja zapewnia płynną skalowalność, jednocześnie upraszczając rozwój narzędzi AI na skalę komercyjną.

Mantra Tso, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, jest prosta: “Wszystko zależy od danych”. Jak słusznie to ujął, niewielkie przyrosty danych nie wystarczą, aby poprawić wydajność sztucznej inteligencji. Mówimy o potrzebie 1000 razy więcej danych, przechowywanych i przetwarzanych w sposób, który nie wymaga ich przenoszenia. Platforma Cloudian w wyjątkowy sposób umożliwia obliczanie danych w miarę ich pozyskiwania, eliminując potrzebę czasochłonnych transferów, a tym samym umożliwiając operacje AI w czasie rzeczywistym.

Pasja Tso do kanałów danych sięga czasów jego studiów na MIT w latach 90-tych. Tam, pod okiem profesora Williama Dally'ego, zagłębił się w obliczenia równoległe, a później pracował nad rozproszonymi systemami sieciowymi z profesorem Gregiem Papadopoulosem. Swoją podróż kontynuował w firmie Intel, gdzie przyczynił się do powstania algorytmów synchronizacji danych i pomógł zapoczątkować branżę pobierania dzwonków. Te doświadczenia, w połączeniu z jego przygodami w startupie Inktomi i jako współzałożyciel Gemini Mobile Technologies, wyposażyły go w niezbędną wiedzę, aby wytyczyć nowe terytorium w zakresie przechowywania danych.

Podróż Cloudian rozpoczęła się na dobre wraz z rozwojem chmury obliczeniowej pod koniec 2000 roku. Tso zaobserwował znaczące wąskie gardło: wzrost ilości danych przekroczył tempo prędkości sieci. Według niego duże zbiory danych są jak grawitacja: trudno je przenieść, co oznacza, że rozwiązanie chmurowe musi do nich dotrzeć. Pomysł ten doprowadził do założenia firmy Cloudian w 2012 roku, której głównym celem są rozproszone, kompatybilne z chmurą rozwiązania pamięci masowej.

Wpływ Cloudian na krajobraz sztucznej inteligencji i jego przyszłość

Cloudian początkowo nie postrzegał sztucznej inteligencji jako głównego konsumenta, ale gdy sztuczna inteligencja zaczęła zajmować więcej miejsca na wykorzystanie danych, architektura Cloudian okazała się idealnym rozwiązaniem. Rozwiązanie obiektowej pamięci masowej firmy jest idealne do obsługi nieustrukturyzowanych danych. Znacząca aktualizacja w lipcu przekształciła surowe dane w formę wektorową, gotową do natychmiastowego działania przez modele AI, dzięki czemu silniki wyszukiwania, rekomendacji i asystentów AI stały się silniejsze.

W ramach strategicznego partnerstwa z firmą NVIDIA, Cloudian płynnie zintegrował swoje systemy pamięci masowej z potężnymi procesorami graficznymi NVIDIA. “Układy GPU”, wyjaśnia Tso, “są praktyczne tylko wtedy, gdy są zasilane danymi non-stop”. Dzięki osadzeniu funkcji AI bezpośrednio w pamięci masowej, Cloudian był w stanie przetwarzać dane bliżej miejsca ich gromadzenia, co przełożyło się na niższe opóźnienia i koszty energii, szybsze obliczenia AI i lepszą wydajność.

Obecnie Cloudian wspiera około 1000 organizacji na całym świecie, w tym producentów samochodów, dostawców opieki zdrowotnej, agencje rządowe i firmy finansowe. National Library of Medicine i National Cancer Database wykorzystują Cloudian do przechowywania skomplikowanych zbiorów danych, niezbędnych do badań opartych na sztucznej inteligencji. Jednocześnie duży producent samochodów wykorzystuje swój model sztucznej inteligencji do przewidywania, kiedy roboty fabryczne wymagają konserwacji.

Wizja Tso dotycząca przyszłości przechowywania danych koncentruje się na zwiększeniu wydajności procesorów graficznych poprzez usunięcie wszelkich warstw utrudniających ścieżkę danych. Strategia pamięci masowej Cloudian oparta na sztucznej inteligencji pomaga firmom w osiągnięciu tego celu, pomagając przekształcić ich surowe dane w zasoby czasu rzeczywistego, rozwijając inteligencję nowej generacji.

Pełną historię można znaleźć w oryginalnym artykule na stronie MIT News.