全球人工智能(AI)和多云数据管理解决方案的领先者DDN®宣布在2023年的前四个月内销售的AI存储设备数量超过了2022年全年的销售量。对生成式人工智能所呈现的商业机会的广泛热情导致了对AI和AI基础设施的持续投资增加。
基于语言的AI应用程序，如ChatGPT，引起了广泛关注，但还有许多其他AI应用案例在即将实现重大突破。游戏中的逼真3D和沉浸式宇宙、药物研发中复杂的蛋白质和分子设计、自动驾驶和太空探索等领域，都需要大规模数据处理来推动创新。
“生成式人工智能所需的数万亿数据对象和参数，需要一个极具可扩展性和高性能的数据存储系统来满足，”DDN的产品高级副总裁James Coomer博士解释道。”DDN一直是NASA、佛罗里达大学和Naver等机构选择的解决方案。
无论是在游戏、自动驾驶还是自然语言处理领域，从各种数据源策划的大规模数据集是生成式人工智能和机器学习应用的核心。然而，要正常运行，它们需要非常高水平的写入和读取数据性能，极高的成本效益数据容量规模，以及在本地和云上的灵活交付，同时还需要最高的效率和最小的能源消耗。
“团队正在快速采用生成式人工智能，并需要高性能和可扩展的数据平台才能取得成功，” DDN的客户和解决方案合作伙伴Lambda的HPC负责人David Hall表示。”Lambda在大规模GPU集群方面拥有深厚的专业知识，结合DDN的尖端数据平台，帮助客户实现这一目标-在我们的云端、本地或机房数据中心灵活部署AI。”
DDN专门为这些企业级AI应用构建了AI400X2设备，可在数据中心和云端的本地部署。它以每秒可持续写入和读取性能的TB级别数据交付，提供的效率比传统存储系统高33倍，能耗却只有一小部分。
尽管生成式人工智能应用程序能够生成类似人类文本或数字图像的内容，引起了公众的广泛关注，但药物设计、材料科学、芯片设计和工业制造等领域也都将从这项技术中受益。对于企业来说，在实现价值的过程中，降低风险至关重要。凭借领先的人工智能技术和专业知识，DDN提供了经过验证的解决方案，加速客户的战略性人工智能之旅。
