Rozwiązanie wąskiego gardła pamięci masowej AI: Nowa era wnioskowania krawędziowego

Analiza ukrytej przeszkody stojącej za przełomowymi osiągnięciami sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja może i kradnie nagłówki w świecie technologii dzięki przełomowym osiągnięciom we wszystkich dziedzinach – od chatbotów po analizę danych w czasie rzeczywistym – ale istnieje mniej efektowny problem, który po cichu zagraża jej dynamice rozwoju: przechowywanie danych. Wszyscy mówią o tym, jak trudno jest trenować modele, ale w rzeczywistości modele te są tak dobre, jak góry danych, do których mają dostęp i które potrafią przetwarzać — a przechowywanie wszystkich tych informacji staje się coraz trudniejsze w bardzo szybkim tempie.

Współczesna sztuczna inteligencja nie tylko potrzebuje ogromnych ilości danych, ale musi mieć do nich dostęp z błyskawiczną szybkością. Niezależnie od tego, czy chodzi o analizę ludzkich nastrojów, przeglądanie transakcji biznesowych, czy interpretowanie zapytań wyszukiwarkowych w czasie rzeczywistym – liczy się każda milisekunda. Starsze systemy pamięci masowej, zaprojektowane z myślą o wolniejszych i prostszych zadaniach, po prostu nie nadążają za tymi oczekiwaniami. Gdy pamięć masowa zwalnia, zwalnia również sztuczna inteligencja — a to hamuje rozwój i innowacje, zanim jeszcze zdążą one wyjść z fazy początkowej.

Dlaczego “Edge AI” ujawnia słabe punkty

Jest jeszcze jeden zwrot akcji: rozwój “inferencji brzegowej”, w ramach której modele sztucznej inteligencji są uruchamiane bezpośrednio na telefonie, inteligentnej kamerze lub sprzęcie fabrycznym, zamiast wysyłać wszystkie dane do chmury. Brzmi to idealnie — większa prywatność, mniejsze opóźnienia, natychmiastowa informacja zwrotna — jednak urządzenia brzegowe mają ograniczenia dotyczące pamięci i przepustowości. Wprowadzenie zaawansowanej sztucznej inteligencji w te ograniczone przestrzenie oznacza, że firmy od podstaw przemyślają sposób przechowywania, przesyłania i przetwarzania danych.

To sprawia, że firmy poszukują rozwiązań pamięci masowej nowej generacji. Badają technologie o wysokiej wydajności, takie jak NVMe, eksperymentują z nowymi systemami plików dostosowanymi specjalnie do potrzeb sztucznej inteligencji lub dzielą pamięć masową na “warstwy”, tak aby najważniejsze dane były zawsze pod ręką. Cel? Sprawić, by sztuczna inteligencja działała tak szybko i wydajnie, jak to tylko możliwe, niezależnie od tego, gdzie musi funkcjonować.

Budowanie prawdziwych fundamentów przyszłości sztucznej inteligencji

Najważniejsza lekcja płynąca z tego jest taka, że sukces sztucznej inteligencji nie polega wyłącznie na inteligentniejszych algorytmach — wymaga on lepszej infrastruktury, począwszy od pamięci masowej. Traktowanie wąskiego gardła danych jako kwestii drugorzędnej nie wchodzi już w grę. Przyszłościowo myślące organizacje, które już dziś inwestują w zaawansowane rozwiązania pamięci masowej, przygotowują się do pełnego wykorzystania przyszłych przełomów w dziedzinie sztucznej inteligencji, zarówno w centrach danych, jak i w świecie rzeczywistym, bezpośrednio na obrzeżach sieci.

Przeczytaj pełny artykuł na stronie VentureBeat.