آنچه در این مقاله می‌خوانید
چطور می‌توان اعتماد جامعه به هوش مصنوعی را جلب کرد؟ و چطور می‌توان از ترکیب هوش مصنوعی و ذخیره‌سازی داده بیشترین بهره را برد؟ هر تصمیم، پیش‌بینی یا تحلیلی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی ارائه می‌کنند، وابسته به میزان دسترسی و کیفیت داده‌هاست. برای اینکه بتوان از تمام ظرفیت‌های هوش مصنوعی بهره برد، باید داده‌ها به شکلی کارآمد و مؤثر ذخیره شوند. به عبارتی، داده‌ها ستون فقرات هوش مصنوعی هستند و ذخیره‌سازی نیز پشتیبان داده‌هاست. این رابطه‌ای دوطرفه است؛ هوش مصنوعی هم به نوبه خود پیشرفتهای حوزه ذخیره‌سازی را تقویت می‌کند تا نیازهایش بهتر برآورده شود.
نقش هوش مصنوعی و ذخیره‌سازی در چرخه بی‌پایان داده‌ها
برای درک اینکه هوش مصنوعی چگونه به توسعه بهتر راهکارهای ذخیره‌سازی کمک می‌کند، ابتدا باید به رابطه آن با داده‌ها بپردازیم. داده‌های مرتبط با هوش مصنوعی در چرخه‌ای از تولید و مصرف قرار دارند؛ جایی که داده‌های ورودی متنوع‌تر و باکیفیت‌تر، به مدل‌های هوشمندتر و نتایج دقیق‌تر منجر می‌شوند.
در این چرخه، خود هوش مصنوعی به عاملی برای افزایش تولید داده تبدیل می‌شود و در نتیجه، نیاز به راهکارهای ذخیره‌سازی با ظرفیت بالا به طور قابل توجهی افزایش می‌یابد. با این حال، هنوز نوعی ناهماهنگی وجود دارد.
ناهماهنگی بین رشد داده‌ها و توسعه زیرساخت‌های ذخیره‌سازی
طبق تحلیل شرکت Seagate بر اساس پژوهش Global DataSphere در سال ۲۰۲۴، انتظار می‌رود بین سال‌های ۲۰۲۴ تا ۲۰۲۸ حجم داده‌ها سالانه ۲۵ درصد رشد کند، در حالی که ظرفیت نصب‌شده ذخیره‌سازی تنها با نرخ سالانه ۱۷ درصد افزایش خواهد یافت.
این ناهماهنگی پیامدهای مهمی برای کسب‌وکارها دارد: سازمان‌ها باید برنامه‌های بلندمدتی برای ظرفیت ذخیره‌سازی خود تدوین کنند تا مطمئن شوند زیرساخت‌های‌شان برای بهره‌برداری از فرصت‌های آینده آماده است.
نوآوری‌های تکنولوژیک در بهینه‌سازی هوش مصنوعی و ذخیره‌سازی
پیشرفت‌ها در زمینه افزایش چگالی ذخیره‌سازی باعث شده بدون اشغال فضای فیزیکی زیاد و با حداقل فشار به منابع، پاسخگویی به نیاز فزاینده ذخیره‌سازی داده‌های هوش مصنوعی در مقیاس وسیع آسان‌تر شود. برای نمونه، پیشرفت‌ها در افزایش چگالی سطحی باعث شده‌اند دیسک‌هایی ساخته شوند که هر پلاتر آن‌ها بیش از ۳ ترابایت ظرفیت دارد؛ این پیشرفت‌ها نه تنها بهره‌وری انرژی را بهبود داده، بلکه میزان کربن تولیدشده به ازای هر ترابایت را نیز کاهش داده است.
فضای ذخیره سازی ابرآمد استفاده و دستیابی به اطلاعات را تسهیل می‌کند و بستری فراهم می کند تا با آسودگی خیال اطلاعات و فایل‌های خود را بر بستر ابر نگهداری کنید و در هر شرایطی به آن‌ها دسترسی داشته باشید.
هوش مصنوعی هم علت و هم معلول این نوآوری‌هاست و باعث بهبود طراحی ذخیره‌سازی داده می‌شود و در مقابل، این پیشرفت‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا در پردازش‌های هوش مصنوعی، بیشترین ارزش را از داده‌های خود استخراج کنند. برای نمونه، شرکت Seagate از فناوری‌های NVIDIA برای پاسخگویی به نیاز روزافزون ذخیره‌سازی داده‌های هوش مصنوعی و توسعه نسل‌های آینده هارد دیسک‌های Mozaic خود استفاده می‌کند.
نمونه‌ای از کاربرد فناوری در توسعه ذخیره‌سازی داده‌های هوش مصنوعی
Seagate در همکاری با NVIDIA، جریان‌های کاری (workflows) خود را بهینه‌سازی کرده و بهره‌وری، عملکرد و مقیاس‌پذیری را بهبود داده است. این همکاری بخش‌های مختلفی از جریان‌های شبیه‌سازی را پوشش می‌دهد، از جمله ساخت مدل‌ها، طراحی الگوریتم‌های حل مسئله، پردازش نتایج، و تجسم داده‌ها.
با حل چالش‌های مهمی که در فرآیند طراحی هارد دیسک‌های ذخیره‌سازی – به دلیل شبیه‌سازی‌های مبتنی بر CPU و جریان‌های کاری دست‌وپاگیر – وجود داشت، این تیم توانسته است فرآیند طراحی هارد دیسک‌ها را سرعت ببخشد.
با استفاده از شتاب‌دهی رایانشی GPU در شبیه‌سازی‌های الکترومغناطیسی، اهدافی مانند کوتاه‌تر کردن چرخه طراحی ذخیره‌سازی، تسریع ورود محصولات به بازار و هم‌راستا شدن با اهداف پایداری نیز محقق شده‌اند.
تأثیر بهینه‌سازی طراحی بر عملکرد هوش مصنوعی و ذخیره‌سازی
با مدل‌سازی بهتر محصولات از ابتدا و بهینه‌سازی طراحی، شرکت‌ها می‌توانند مدل‌های پیچیده‌تری را مدیریت کنند، تعداد نمونه‌سازی‌ها و تست‌های فیزیکی را کاهش دهند، مصرف انرژی در فرآیند طراحی را پایین بیاورند و راهکارهای ذخیره‌سازی کارآمدتری از نظر مصرف انرژی توسعه دهند.
مزایای مستقیم برای مشتریان و شرکای تجاری
مزایای این رویکرد فقط به خود شرکت‌ها محدود نمی‌شود؛ بلکه به همه ذینفعان نیز سود می‌رساند. برای مثال، مشتریان سریع‌تر به نوآوری‌های نسل جدید هارد دیسک‌ها دست پیدا می‌کنند، زودتر عملیاتشان را بهینه می‌کنند و سریع‌تر به بازگشت سرمایه می‌رسند. شرکای تجاری هم از همکاری‌های پویا، دسترسی سریع‌تر به بازار و بهره‌وری بهتر منابع بهره‌مند می‌شوند.
با افزایش تقاضا برای ذخیره‌سازی داده‌ها به دنبال رشد هوش مصنوعی، همکاری‌های فناورانه کمک می‌کند تا این صنعت با ارائه راهکارهای سریع‌تر و کم‌مصرف‌تر، پاسخگوی نیازهای جدید باشد.
سابقه صنعت در استفاده از هوش مصنوعی و ذخیره‌سازی برای بهبود تولید
صنعت هارد دیسک‌ها با این نوع نوآوری‌ها بیگانه نیست. طی چندین دهه، این صنعت پیشگام به‌کارگیری فناوری‌های پیشرفتهای چون هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و سایر تکنولوژی‌های نوین در توسعه محصولات و فرآیندهای تولید بوده است. این تعهد را می‌توان در راهکارهای متعدد هوش مصنوعی مشاهده کرد که در خطوط تولید مستقر شده‌اند؛ راهکارهایی که هم کارایی نیروی کار را بالا برده‌اند و هم باعث شده‌اند مشکلات سریع‌تر شناسایی و رفع شوند.
با گسترش مرزهای ذخیره‌سازی داده، صنعت فناوری آماده است تا نسل بعدی راهکارهای ذخیره‌سازی سریع‌تر، پرظرفیت‌تر و کم‌مصرف‌تر را بپذیرد. این نوآوری‌ها به نیاز روزافزون ذخیره‌سازی داده در عصر هوش مصنوعی پاسخ خواهند داد. رهبران فناوری با هر پیشرفت جدید، نه تنها همگام با نیازهای امروزی حرکت می‌کنند، بلکه به آینده صنایع خود نیز شکل می‌دهند.
منبع
- چرا ذخیره‌سازی داده برای توسعه هوش مصنوعی اهمیت دارد؟
هوش مصنوعی برای تحلیل و تصمیم‌گیری به حجم عظیمی از داده‌های باکیفیت نیاز دارد. این داده‌ها باید به شکلی مؤثر و ایمن ذخیره شوند تا همیشه در دسترس باشند. ذخیره‌سازی نه‌تنها زیرساخت اصلی تأمین داده برای الگوریتم‌هاست، بلکه نقش مهمی در پایداری، سرعت و دقت سیستم‌های هوش مصنوعی ایفا می‌کند.
- چگونه هوش مصنوعی به توسعه فناوری‌های ذخیره‌سازی کمک می‌کند؟
هوش مصنوعی با بهینه‌سازی طراحی، شبیه‌سازی و فرآیندهای تولید، باعث تولید هارد دیسک‌هایی با ظرفیت بیشتر، مصرف انرژی کمتر و طراحی سریع‌تر می‌شود. برای مثال، استفاده از GPU برای شبیه‌سازی‌های پیچیده به شرکت‌هایی مثل Seagate کمک کرده تا محصولاتشان را سریع‌تر به بازار عرضه کنند.
- چه چالشی میان رشد داده‌ها و زیرساخت‌های ذخیره‌سازی وجود دارد؟
طبق پیش‌بینی‌ها، رشد داده‌ها تا سال ۲۰۲۸ سالانه ۲۵٪ خواهد بود، در حالی که ظرفیت نصب‌شده ذخیره‌سازی فقط با نرخ ۱۷٪ رشد می‌کند. این ناهماهنگی به این معنی است که اگر زیرساخت‌های ذخیره‌سازی به‌موقع توسعه نیابند، ممکن است کسب‌وکارها نتوانند از فرصت‌های مرتبط با هوش مصنوعی به‌خوبی استفاده کنند.
این مقاله را به اشتراک بگذارید
