Pojazdy wyposażone w sztuczną inteligencję (AI) zmieniają sposób, w jaki firmy zarządzają danymi i je przetwarzają. Tradycyjne systemy przechowywania danych wydają się nieporęczne i przestarzałe – zostały stworzone z myślą o prostszych czasach i mniejszej liczbie użytkowników. Nowoczesna sztuczna inteligencja wymaga dostępu do danych w czasie rzeczywistym i na dużą skalę, a stare systemy przechowywania danych po prostu nie są w stanie za tym nadążyć, ponieważ często wprowadzają dodatkowe warstwy złożoności, które ograniczają wydajność AI. Dane muszą przejść przez wiele etapów, zanim dotrą do procesora graficznego (GPU) – serca modeli opartych na sztucznej inteligencji.
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 dotycząca sztucznej inteligencji jest prosta: “Wszystko sprowadza się do danych”. Jak słusznie zauważa, niewielki wzrost ilości danych nie wystarczy, by poprawić wydajność sztucznej inteligencji. Mówimy tu o potrzebie posiadania 1000 razy większej ilości danych, przechowywanych i przetwarzanych w sposób, który nie wymaga ich przenoszenia. Platforma Cloudian w wyjątkowy sposób umożliwia przetwarzanie danych już w momencie ich pozyskiwania, eliminując konieczność czasochłonnych transferów, a tym samym umożliwiając działanie sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym.
Zainteresowanie Tso danymi sięga czasów, gdy studiował na MIT w latach 90. Tam, pod kierunkiem profesora Williama Dally’ego, zgłębiał zagadnienia obliczeń równoległych, a później pracował nad rozproszonymi systemami sieciowymi wraz z profesorem nadzwyczajnym Gregiem Papadopoulosem. Jego kariera była kontynuowana w firmie Intel, gdzie przyczynił się do rozwoju algorytmów synchronizacji danych i pomógł zapoczątkować branżę pobierania dzwonków. Te doświadczenia, w połączeniu z jego przygodami w startupie Inktomi oraz jako współzałożyciela Gemini Mobile Technologies, wyposażyły go w niezbędną wiedzę, by wytyczać nowe szlaki w dziedzinie przechowywania danych.
Historia firmy Cloudian rozpoczęła się na dobre wraz z rozwojem chmury obliczeniowej pod koniec pierwszej dekady XXI wieku. Tso dostrzegł poważne wąskie gardło: tempo wzrostu ilości danych przewyższało prędkość sieci. Jak twierdzi, duże zbiory danych przypominają grawitację: trudno je przenieść, co oznacza, że to rozwiązanie chmurowe musi do nich dotrzeć. Ta idea doprowadziła do założenia firmy Cloudian w 2012 roku, której głównym celem stały się rozproszone rozwiązania pamięci masowej zgodne z chmurą.
Firma Cloudian początkowo nie przewidywała, że sztuczna inteligencja stanie się jej głównym odbiorcą, ale gdy sztuczna inteligencja zaczęła zajmować coraz większą część przestrzeni przeznaczonej na dane, architektura Cloudian okazała się idealnym rozwiązaniem. Rozwiązanie firmy w zakresie pamięci obiektowej idealnie nadaje się do obsługi danych nieustrukturyzowanych. Znacząca aktualizacja wprowadzona w lipcu przekształciła surowe dane w formę wektorową, gotową do natychmiastowego wykorzystania przez modele sztucznej inteligencji, dzięki czemu silniki wyszukiwania, rekomendacji i asystenci AI stały się bardziej wydajne.
W ramach strategicznego partnerstwa z firmą NVIDIA firma Cloudian płynnie zintegrowała swoje systemy pamięci masowej z wydajnymi procesorami graficznymi (GPU) firmy NVIDIA. “Procesory graficzne” – wyjaśnia Tso – “są praktyczne tylko wtedy, gdy są nieustannie zasilane danymi”. Dzięki wbudowaniu funkcji sztucznej inteligencji bezpośrednio w swoje systemy pamięci masowej firma Cloudian była w stanie przetwarzać dane bliżej miejsca ich gromadzenia, co zaowocowało mniejszym opóźnieniem i niższymi kosztami energii, szybszymi obliczeniami sztucznej inteligencji oraz większą wydajnością.
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 efektywności procesorów graficznych (GPU) poprzez wyeliminowanie wszelkich warstw utrudniających przepływ danych. Strategia firmy Cloudian, stawiająca na pierwszym miejscu sztuczną inteligencję, wspiera przedsiębiorstwa w realizacji tego celu, pomagając im przekształcić surowe dane w zasób działający w czasie rzeczywistym, który przyczynia się do rozwoju inteligencji nowej generacji.
Pełną historię można znaleźć w oryginalnym artykule na stronie MIT News.
Ta strona używa plików cookie.