AI向けのデータストレージ

AIデータサイクルの6つのステージ間で、大容量、ハイパフォーマンスのデータストレージを活用し 人工知能の価値を獲得します。

AIデータサイクルフレームワークの概要

AIモデルは、データの消費と生成を自己永続的に何度も繰り返しながら動作します。AIが成長し進化するにつれて、6つの個々のステージ間でさらに多くのデータが作成されます。AIデータサイクルでは、各ステージに特定のストレージ要件があります。

1

Rawデータアーカイブとコンテンツストレージ

2

データの準備と取り込み

3

AIモデルトレーニング

4

インターフェースとプロンプト

5

AI推論エンジン

6

新しいコンテンツの生成

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独自のAIデータサイクル間で利用するデータストレージを最適化

大容量、ハイパフォーマンス、コンピューティング集中型のエンタープライズクラスのHDDにより、AIアーキテクチャ全体でパフォーマンスを最大化し、総所有コストを最適化できます。

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クリティカルなAIコンテンツをアーカイブして将来の価値を引き出す

総所有コストが最適化された最大32TBの容量1

超大容量で、AIデータサイクル間の主要なポイントで急速に拡大するAIデータセットを処理できるように構築されています。

総所有コストを低く抑える

膨大なデータセットを処理し、AIモデルのトレーニングの準備を効率化しパフォーマンスを高めます。

AIアーキテクチャに対応

ハイパースケールクラウドやエンタープライズデータセンターの大規模なデータストレージに最適で、シームレスな適格性評価と統合で迅速に展開できます。

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プレスリリース

Western Digitalが新しいAIデータサイクルフレームワークを導入しお客様のAIの価値を引き出す

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開示
1. 1GB = 10億バイト、1TB = 1兆バイト。実際の有効容量は、動作環境およびRAID構成（該当する場合）により異なる場合があります。

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