AI 数据存储
在 AI 数据周期的六个阶段中使用高容量、高性能的数据存储
挖掘人工智能的价值。
隆重推出 AI 数据周期框架
AI 模型的自动运行是一个持续的循环，在这个过程中会不断生成和消耗数据。随着 AI 的发展和演变，它在六个不同阶段创建了更多的数据，每个阶段都有具有特定存储要求的 AI 数据周期。
1
原始数据存档和内容存储
2
数据准备和采集
3
AI 模型训练
4
界面和提示
5
AI 推理引擎
6
新内容生成
在您自己的 AI 数据周期中优化数据存储选择
高容量、高性能、计算密集型的企业级 HDD，可帮助您最大限度地提高性能，并平衡整个 AI 架构的总体拥有成本。
ULTRASTAR DC HC690 HDD
存档重要 AI 内容，挖掘未来潜在价值
总体拥有成本优化容量高达 32TB1
海量容量，专为处理 AI 数据周期中各个关键点上快速扩展的 AI 数据集而构建。
专为减低总体拥有成本而生
旨在处理海量数据集,简化训练 AI 模型和改进性能的准备工作。
随时可用于 AI 架构要求
适用于超大规模云和企业数据中心的海量数据存储，具有无缝认证和集成，可快速部署。
新闻稿
Western Digital 推出全新 AI 数据周期框架，帮助客户获取 AI 价值
披露
1. 1GB = 10 亿字节，1TB = 1 万亿字节。根据操作环境和 RAID 配置（如适用），用户的实际使用容量可能稍小。