人工智能正逐步发展，3点因素决定人工智能平台存储的选择

本文中，小编将对人工智能予以介绍，如果你想对人工智能的详细情况有所认识，或者想要增进对它的了解程度，不妨请看以下内容哦。

一、人工智能

人工智能产业化发展进程技术能力创新、应用规模突破、产业地位跨越随着2016年AlphaGo战胜人类棋手，开启了新一波人工智能浪潮，人工智能技术及产业进入加速发展期;2021年DeepMind团队开源AlphaFold2数据集，其利用人工智能技术解决蛋白质结构预测问题，供全世界科研人员使用。AI技术应用于生物领域取得的前瞻性进展有力推动了生命科学发展，也代表随着AI算力提升及算法的不断突破创新，AI技术在各行业领域的增量式技术改进、系统性前瞻性研发等重要产业改造环节提供价值。人工智能产业化进程发展至今，已逐步从AI技术与各行业典型应用场景融合赋能阶段向效率化、工业化生产的成熟阶段演进。

数字经济下的人工智能产业升级AI成为数字经济时代的核心生产力，驱动数字经济纵深发展2021年3月我国十四五规划纲要出台，提出“打造数字经济新优势”的建设方针并强调了人工智能等新兴数字产业在提高国家竞争力上的重要价值。规划纲要指出要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，以数据驱动生产过程优化，催生新产业、新业态、新模式。数字经济的高速发展为人工智能发展创造了良好的经济与技术环境，且人工智能作为关键性的新型信息基础设施，也被视为拉动我国数字经济发展的新动能。随着新基础设施计划的实施、消费互联网的升级和产业互联网的发展，人工智能科技产业开始步入全面融合发展的新阶段。

二、企业为AI平台选择存储需考虑3点

在这部分，我们主要来了解一下企业为AI平台选择存储需要考虑的3点因素。

1、可用性和耐久性。机器学习和AI模型可以长时间连续运行。通过训练开发算法可能需要几天或几周的时间。在此期间，存储系统必须保持启动并持续可用。这意味着任何升级、技术替换或系统扩展都需要在不停机的情况下进行。

在大型系统中，组件故障是常见的。这意味着任何用于AI工作的平台都应该能够从设备(如硬盘或SSD)和节点或服务器故障中恢复。对象存储使用擦除编码在许多节点上广泛分布数据，并最小化组件故障的影响。有一些擦除编码技术可以用在横向扩展文件系统，以提供同等水平的弹性。擦除编码方案的效率非常重要，因为它直接关系到读写I/O的性能，特别是对于小文件而言。

由于多数大规模对象存储都太大，无法定期备份，因此可靠地擦除编码成为AI存储平台的一个基本特性。

2、公有云。开发机器学习和AI算法需要高性能存储和高性能计算。许多AI系统都是基于GPU的，比如Nvidia DGX，它可以用于开发精确算法所涉及的许多复杂数学计算。

公有云服务提供商已经开始提供GPU加速的虚拟实例，可用于机器学习。在公有云中运行机器学习工具降低了构建机器学习开发基础设施的资本成本，同时提供了扩展开发机器学习模型所需的基础设施的能力。

3、集成。在本文中，我们将机器学习和AI的数据存储与计算分开来看。构建AI数据存储可能很困难，因为必须考虑存储网络和调优存储以及与机器学习应用程序协同工作的其他因素。

以上便是小编此次想要和大家共同分享的有关人工智能的内容，如果你对本文内容感到满意，不妨持续关注我们网站哟。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!