\nWehiku\u0142y sztucznej inteligencji (AI) nap\u0119dzaj\u0105 zmiany w sposobie zarz\u0105dzania i obs\u0142ugi danych przez firmy. Tradycyjne systemy pami\u0119ci masowej wydaj\u0105 si\u0119 niezgrabne i przestarza\u0142e, zbudowane z my\u015bl\u0105 o prostszych czasach i mniejszej liczbie u\u017cytkownik\u00f3w. Nowoczesna sztuczna inteligencja wymaga dost\u0119pu do danych w czasie rzeczywistym na du\u017c\u0105 skal\u0119, czego stare systemy pami\u0119ci masowej po prostu nie s\u0105 w stanie nad\u0105\u017cy\u0107, poniewa\u017c maj\u0105 tendencj\u0119 do dodawania warstw z\u0142o\u017cono\u015bci, kt\u00f3re hamuj\u0105 wydajno\u015b\u0107 sztucznej inteligencji. Dane musz\u0105 przej\u015b\u0107 przez wiele etap\u00f3w, zanim dotr\u0105 do procesora graficznego, kt\u00f3ry jest koniem roboczym modeli sztucznej inteligencji.<\/p>\n
\nJe\u015bli chodzi o rozwi\u0105zanie tego dylematu, firma technologiczna Cloudian jest liderem. Absolwenci MIT, Michael Tso i Hiroshi Ohta, s\u0105 wsp\u00f3\u0142za\u0142o\u017cycielami firmy, znanej ze skalowalnej, przyjaznej dla sztucznej inteligencji platformy pami\u0119ci masowej, kt\u00f3ra usprawnia przep\u0142yw danych z pami\u0119ci masowej do jednostek przetwarzania. Jej architektura obejmuje obliczenia r\u00f3wnoleg\u0142e, kt\u00f3re skutecznie zmniejszaj\u0105 op\u00f3\u017anienia i z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 oraz umo\u017cliwiaj\u0105 bezpo\u015brednie, szybkie transfery z pami\u0119ci masowej do GPU lub CPU. Taka konstrukcja zapewnia p\u0142ynn\u0105 skalowalno\u015b\u0107, jednocze\u015bnie upraszczaj\u0105c rozw\u00f3j narz\u0119dzi AI na skal\u0119 komercyjn\u0105.<\/p>\n
\nMantra Tso, je\u015bli chodzi o sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, jest prosta: \u201cWszystko zale\u017cy od danych\u201d. Jak s\u0142usznie to uj\u0105\u0142, niewielkie przyrosty danych nie wystarcz\u0105, aby poprawi\u0107 wydajno\u015b\u0107 sztucznej inteligencji. M\u00f3wimy o potrzebie 1000 razy wi\u0119cej danych, przechowywanych i przetwarzanych w spos\u00f3b, kt\u00f3ry nie wymaga ich przenoszenia. Platforma Cloudian w wyj\u0105tkowy spos\u00f3b umo\u017cliwia obliczanie danych w miar\u0119 ich pozyskiwania, eliminuj\u0105c potrzeb\u0119 czasoch\u0142onnych transfer\u00f3w, a tym samym umo\u017cliwiaj\u0105c operacje AI w czasie rzeczywistym.<\/p>\n
\nPasja Tso do kana\u0142\u00f3w danych si\u0119ga czas\u00f3w jego studi\u00f3w na MIT w latach 90-tych. Tam, pod okiem profesora Williama Dally'ego, zag\u0142\u0119bi\u0142 si\u0119 w obliczenia r\u00f3wnoleg\u0142e, a p\u00f3\u017aniej pracowa\u0142 nad rozproszonymi systemami sieciowymi z profesorem Gregiem Papadopoulosem. Swoj\u0105 podr\u00f3\u017c kontynuowa\u0142 w firmie Intel, gdzie przyczyni\u0142 si\u0119 do powstania algorytm\u00f3w synchronizacji danych i pom\u00f3g\u0142 zapocz\u0105tkowa\u0107 bran\u017c\u0119 pobierania dzwonk\u00f3w. Te do\u015bwiadczenia, w po\u0142\u0105czeniu z jego przygodami w startupie Inktomi i jako wsp\u00f3\u0142za\u0142o\u017cyciel Gemini Mobile Technologies, wyposa\u017cy\u0142y go w niezb\u0119dn\u0105 wiedz\u0119, aby wytyczy\u0107 nowe terytorium w zakresie przechowywania danych.<\/p>\n
\nPodr\u00f3\u017c Cloudian rozpocz\u0119\u0142a si\u0119 na dobre wraz z rozwojem chmury obliczeniowej pod koniec 2000 roku. Tso zaobserwowa\u0142 znacz\u0105ce w\u0105skie gard\u0142o: wzrost ilo\u015bci danych przekroczy\u0142 tempo pr\u0119dko\u015bci sieci. Wed\u0142ug niego du\u017ce zbiory danych s\u0105 jak grawitacja: trudno je przenie\u015b\u0107, co oznacza, \u017ce rozwi\u0105zanie chmurowe musi do nich dotrze\u0107. Pomys\u0142 ten doprowadzi\u0142 do za\u0142o\u017cenia firmy Cloudian w 2012 roku, kt\u00f3rej g\u0142\u00f3wnym celem s\u0105 rozproszone, kompatybilne z chmur\u0105 rozwi\u0105zania pami\u0119ci masowej.<\/p>\n
\nCloudian pocz\u0105tkowo nie postrzega\u0142 sztucznej inteligencji jako g\u0142\u00f3wnego konsumenta, ale gdy sztuczna inteligencja zacz\u0119\u0142a zajmowa\u0107 wi\u0119cej miejsca na wykorzystanie danych, architektura Cloudian okaza\u0142a si\u0119 idealnym rozwi\u0105zaniem. Rozwi\u0105zanie obiektowej pami\u0119ci masowej firmy jest idealne do obs\u0142ugi nieustrukturyzowanych danych. Znacz\u0105ca aktualizacja w lipcu przekszta\u0142ci\u0142a surowe dane w form\u0119 wektorow\u0105, gotow\u0105 do natychmiastowego dzia\u0142ania przez modele AI, dzi\u0119ki czemu silniki wyszukiwania, rekomendacji i asystent\u00f3w AI sta\u0142y si\u0119 silniejsze.<\/p>\n
\nW ramach strategicznego partnerstwa z firm\u0105 NVIDIA, Cloudian p\u0142ynnie zintegrowa\u0142 swoje systemy pami\u0119ci masowej z pot\u0119\u017cnymi procesorami graficznymi NVIDIA. \u201cUk\u0142ady GPU\u201d, wyja\u015bnia Tso, \u201cs\u0105 praktyczne tylko wtedy, gdy s\u0105 zasilane danymi non-stop\u201d. Dzi\u0119ki osadzeniu funkcji AI bezpo\u015brednio w pami\u0119ci masowej, Cloudian by\u0142 w stanie przetwarza\u0107 dane bli\u017cej miejsca ich gromadzenia, co prze\u0142o\u017cy\u0142o si\u0119 na ni\u017csze op\u00f3\u017anienia i koszty energii, szybsze obliczenia AI i lepsz\u0105 wydajno\u015b\u0107.<\/p>\n
\nObecnie Cloudian wspiera oko\u0142o 1000 organizacji na ca\u0142ym \u015bwiecie, w tym producent\u00f3w samochod\u00f3w, dostawc\u00f3w opieki zdrowotnej, agencje rz\u0105dowe i firmy finansowe. National Library of Medicine i National Cancer Database wykorzystuj\u0105 Cloudian do przechowywania skomplikowanych zbior\u00f3w danych, niezb\u0119dnych do bada\u0144 opartych na sztucznej inteligencji. Jednocze\u015bnie du\u017cy producent samochod\u00f3w wykorzystuje sw\u00f3j model sztucznej inteligencji do przewidywania, kiedy roboty fabryczne wymagaj\u0105 konserwacji.<\/p>\n
\nWizja Tso dotycz\u0105ca przysz\u0142o\u015bci przechowywania danych koncentruje si\u0119 na zwi\u0119kszeniu wydajno\u015bci procesor\u00f3w graficznych poprzez usuni\u0119cie wszelkich warstw utrudniaj\u0105cych \u015bcie\u017ck\u0119 danych. Strategia pami\u0119ci masowej Cloudian oparta na sztucznej inteligencji pomaga firmom w osi\u0105gni\u0119ciu tego celu, pomagaj\u0105c przekszta\u0142ci\u0107 ich surowe dane w zasoby czasu rzeczywistego, rozwijaj\u0105c inteligencj\u0119 nowej generacji.<\/p>\n