AI를 위한 데이터 스토리지
AI 데이터 사이클의 6단계 전반에서
대용량, 고성능 데이터 스토리지를 활용하여 인공지능의 가치를 높이십시오.
AI 데이터 사이클 프레임워크 소개
AI 모델은 데이터 소비와 생성이 끊임없이 반복되는 자기 지속적인 루프에서 작동합니다. AI가 성장하고 발전함에 따라, 6가지의 각 단계에서 더 많은 데이터를 생성합니다. AI 데이터 사이클에는 단계마다 특정한 스토리지 요구 사항이 존재합니다.
1
원시 데이터 아카이브 및 컨텐츠 스토리지
2
데이터 준비 및 수집
3
AI 모델 교육
4
인터페이스 및 메시지
5
AI 인터페이스 엔진
6
새로운 컨텐츠 생성
AI 데이터 사이클 전반의 데이터 스토리지 선택 최적화
AI 아키텍처 전반에서 성능을 극대화하고 TCO를 균형 있게 유지할 수 있는 대용량, 고성능, 컴퓨팅 집약적인 엔터프라이즈급 HDD.
ULTRASTAR DC HC690 HDD
핵심 AI 컨텐츠 아카이브로 미래 가치 극대화
TCO 최적화된 최대 32TB 용량1
AI 데이터 사이클 전반의 핵심 포인트에서 빠르게 확장되는 AI 데이터 세트 처리를 위한 대용량 스토리지로 설계되었습니다.
TCO 절감 유지 설계
대용량 데이터 세트를 처리하고 AI 모델 교육 및 성능 개선 준비를 간소화할 수 있도록 설계되었습니다.
AI 아키텍처 지원
빠른 배포를 위한 원활한 자격 및 통합을 제공하며 하이퍼 스케일 클라우드 및 엔터프라이즈 데이터 센터를 위한 이상적인 대용량 데이터 스토리지입니다.
보도 자료
Western Digital, 고객의 AI 가치 극대화를 위해 새로운 AI 데이터 사이클 프레임워크 도입
공개
1. 1GB = 10억 바이트, 1TB = 1조 바이트. 실제 사용자 용량은 운영 환경 및 RAID 구성(해당되는 경우)에 따라 더 적을 수 있습니다.