人工智能(AI)不再只是存在于讓人們對未來充滿夢想的科幻小說和主題電影中,如今已廣泛應(yīng)用于從生產(chǎn)制造到醫(yī)藥的各個行業(yè)領(lǐng)域。
此外,當(dāng)今社會主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動的。智能手機(jī)和健身追蹤器等工具大量收集個人數(shù)據(jù),而企業(yè)則依靠業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和專業(yè)平臺對業(yè)務(wù)未來發(fā)展做出更明智的決策。
人工智能如何適應(yīng)這個已經(jīng)擁有大量數(shù)據(jù)的世界,將如何帶來影響?隨著人工智能的采用加速,它可能會增加對云計算和數(shù)據(jù)中心容量的需求,因?yàn)槠髽I(yè)將會創(chuàng)建大量數(shù)據(jù),并提供分析數(shù)據(jù)的計算能力。
業(yè)務(wù)采用將帶來更多的人工智能的數(shù)據(jù)存儲
這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)有力地表明,企業(yè)用戶將極大地激發(fā)尋找存儲人工智能數(shù)據(jù)有效方法的需求。
用于人工智能數(shù)據(jù)的技術(shù)必須具有一些優(yōu)良特性來應(yīng)對人工智能存儲和處理。這些特性包括始終可用的充足空間,運(yùn)行存儲系統(tǒng)軟件陣列的錯誤檢查,自動化功能,用戶友好性, 以及更高的性能。
全閃存系統(tǒng)提供這些優(yōu)勢,使其成為滿足人工智能存儲需求的理想選擇。它們比磁盤陣列的存儲速度要快約一千倍。
存儲和處理的需求逐漸增加
關(guān)于人工智能的另一個重要因素是,隨著時間的推移,許多應(yīng)用程序需要更強(qiáng)大的存儲和處理技術(shù)。與此類似地,要求其處理速度不能隨著新數(shù)據(jù)的存儲而變得遲緩,而必須始終保持快速處理。
例如,深度學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集,它涉及隨著數(shù)據(jù)集的增長而變得更加準(zhǔn)確的算法。許多存儲系統(tǒng)都是為了容納大量數(shù)據(jù)而構(gòu)建的,但不能將其傳送到目的地。但是,人工智能需要能夠?qū)?shù)據(jù)發(fā)送到算法位置的存儲技術(shù),從而使智能技術(shù)發(fā)揮作用。
此外,深度學(xué)習(xí)導(dǎo)致2015-2017年的數(shù)據(jù)計算需求增加15%。隨著人們越來越多地使用人工智能,并越來越意識到它的潛力,他們將需要能夠處理人工智能產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的存儲和處理解決方案。必須立即訪問內(nèi)容以幫助人工智能技術(shù)正常工作。
當(dāng)前和未來數(shù)據(jù)密集型人工智能技術(shù)的詳細(xì)信息
預(yù)測顯示,到2025年,人工智能市場規(guī)模將達(dá)到368億美元。分析師表示,只有當(dāng)人們弄清楚如何幫助相關(guān)技術(shù)變得像人類一樣聰明時,其價值和使用案例才會上升。
智能家居技術(shù)市場也將在為人工智能數(shù)據(jù)做出貢獻(xiàn)方面發(fā)揮重要作用。到2023年,研究人員預(yù)計全球智能家居市場規(guī)模將達(dá)到令人難以置信的1506億美元,并相信歐洲將在此期間增長最快。這部分歸功于英國要求2020年每個家庭都將安裝智能電表。
人工智能和智能家居技術(shù)
智能家居市場也包含無數(shù)其他小工具。例如,回答人們問題的智能揚(yáng)聲器,可以控制智能燈光和恒溫器,并幫助用戶通過語音在線購物。
采用人工智能的家庭安全攝像頭可以識別熟悉的人的面孔,并允許用戶從任何地方檢查他們的住所。用戶可以回顧其存儲匯編的視頻,例如,某人希望在其外出度假的那一周看到家中發(fā)生的一切。
在構(gòu)建算法時,程序員依賴于實(shí)驗(yàn)室中的老鼠,將其大腦連接電極。然后研究其大腦皮層對某些刺激的反應(yīng)。
由于采用這種方法,開發(fā)人員說,如果技術(shù)出錯,他們將能夠追蹤發(fā)生在單個文件或進(jìn)程中的事件,從而實(shí)現(xiàn)有針對性的再培訓(xùn)。
人工智能的進(jìn)步取決于高性能數(shù)據(jù)解決方案
從廣義上講,人工智能應(yīng)用程序在獲得大量數(shù)據(jù)編程后即可運(yùn)行。然后,他們中的許多人通過大量的重復(fù)應(yīng)用來學(xué)習(xí),例如當(dāng)居民每周將智能恒溫器設(shè)定在相同的溫度。
在這些流程的所有階段,人工智能都會存儲數(shù)據(jù)并需要快速檢索。相比之下,一些傳統(tǒng)的存儲系統(tǒng)有足夠的空間,但可能無法快速檢索。
除了需要更快的存儲系統(tǒng)外,人工智能還需要更強(qiáng)大的硬件來處理數(shù)據(jù),訓(xùn)練算法,并在自動駕駛等應(yīng)用中做出實(shí)時決策。用于人工智能工作負(fù)載的新硬件正在為每臺設(shè)備提供更多計算能力,從而提高功率密度。因此,數(shù)據(jù)中心需要處理服務(wù)器和機(jī)架或機(jī)柜中的功率以及隨之而來的熱量。這一趨勢正在挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)中心冷卻的傳統(tǒng)做法,并促使數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商采用新的戰(zhàn)略和設(shè)計。
文章來源:中華機(jī)械網(wǎng)