આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) ઉદ્યોગ સતત પરિપક્વ થતો જાય છે, તેને મોડલને તાલીમ આપવા અને સેવાઓ પહોંચાડવા માટે મજબૂત ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરના વિકાસની જરૂર પડે છે – જે ડેટા સ્ટોરેજ અને મેનેજમેન્ટને ખૂબ અસર કરે છે. આનાથી જનરેટ થયેલ ડેટાની માત્રા અને સૌથી અગત્યનું, આ આંતરદૃષ્ટિને કેવી રીતે અને ક્યાં સંગ્રહિત કરવી તેના માટે નોંધપાત્ર અસરો છે.
AI સાધનોની સતત વૃદ્ધિ અને વિકાસને કારણે ડેટાની આવશ્યકતાઓ ઝડપથી વધી રહી હોવાથી આ ડેટાને અસરકારક રીતે સંચાલિત કરવાની ક્ષમતા મહત્વપૂર્ણ બની રહી છે. તેથી, આ સિસ્ટમોને ટેકો આપવા માટે જરૂરી સ્ટોરેજ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર એઆઈ એપ્લીકેશન્સ અને ક્ષમતાઓમાં ઝડપી પ્રગતિ સાથે સમાંતર માપન કરવામાં સક્ષમ હોવું જોઈએ.
AI નવા ડેટા બનાવે છે અને હાલના ડેટાને વધુ મૂલ્યવાન બનાવે છે, એક ચક્ર ઝડપથી ઉભરી આવે છે, જ્યાં ડેટા જનરેશનમાં વધારો થવાથી વિસ્તૃત સ્ટોરેજ જરૂરિયાતો તરફ દોરી જાય છે. આનાથી વધુ ડેટા જનરેશન થાય છે – “સદ્ગુણ AI ડેટા સાયકલ” બનાવે છે જે AI વિકાસને આગળ ધપાવે છે. AI ની સંભવિતતાનો સંપૂર્ણ લાભ લેવા માટે, સંસ્થાઓએ માત્ર આ ચક્રને જ સમજવું જોઈએ નહીં, પરંતુ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અને સંસાધન વ્યવસ્થાપન માટે તેની અસરોને સંપૂર્ણ રીતે સમજવી જોઈએ.
પીટર હેલ્સ
સામાજિક લિંક્સ નેવિગેશન
પીટર હેલ્સ, પ્રોડક્ટ માર્કેટિંગ મેનેજર HDD, વેસ્ટર્ન ડિજિટલ.
છ તબક્કાનું AI ડેટા ચક્ર
AI ડેટા સાયકલમાં છ-તબક્કાના ફ્રેમવર્કનો સમાવેશ થાય છે જે ડેટા હેન્ડલિંગ અને સ્ટોરેજને સુવ્યવસ્થિત કરવા માટે રચાયેલ છે. પ્રથમ તબક્કો હાલના કાચા ડેટા અને સંગ્રહ એકત્ર કરવા પર કેન્દ્રિત છે. અહીં ડેટા વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી એકત્રિત અને સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે, અને એકત્રિત ડેટાની ગુણવત્તા અને વિવિધતાનું વિશ્લેષણ મહત્વપૂર્ણ છે – આગલા તબક્કા માટે આધાર સેટ કરે છે. ચક્રના આ તબક્કા માટે, ક્ષમતા એન્ટરપ્રાઇઝ હાર્ડ ડિસ્ક ડ્રાઇવ્સ (eHDDs) ની ભલામણ કરવામાં આવે છે, કારણ કે તે ડ્રાઇવ દીઠ સૌથી વધુ ક્ષમતા અને બીટ દીઠ સૌથી ઓછી કિંમત આપે છે.
આગળનો તબક્કો એ છે કે જ્યાં માહિતી લેવા માટે તૈયાર કરવામાં આવે છે અને અગાઉના તબક્કાનું મૂલ્યાંકન પ્રશિક્ષણ હેતુઓ માટે સંચાલિત, તૈયાર અને રૂપાંતરિત કરવામાં આવે છે. આ તબક્કાને સમાવવા માટે, ડેટાસેન્ટર્સ અપગ્રેડેડ સ્ટોરેજ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર – જેમ કે ફાસ્ટ ડેટા લેક – તૈયાર કરવા અને લેવા માટે ડેટાને સમર્થન આપવા માટે – લાગુ કરી રહ્યાં છે. અહીં, હાલના HDD સ્ટોરેજને વધારવા અથવા નવી ઓલ-ફ્લેશ સ્ટોરેજ સિસ્ટમ બનાવવા માટે ઉચ્ચ-ક્ષમતા ધરાવતા SSD ની જરૂર છે. આ સંગઠિત અને તૈયાર ડેટાની ઝડપી ઍક્સેસની ખાતરી કરે છે.
ત્યારબાદ તાલીમ ડેટા સાથે સચોટ અંદાજો બનાવવા માટે AI મોડલ્સની તાલીમનો આગલો તબક્કો આવે છે. આ તબક્કો સામાન્ય રીતે ઉચ્ચ-પ્રદર્શન સુપરકોમ્પ્યુટર્સ પર થાય છે – શક્ય તેટલી અસરકારક રીતે કાર્ય કરવા માટે ચોક્કસ અને ઉચ્ચ-પ્રદર્શન સ્ટોરેજ સોલ્યુશન્સ જરૂરી છે. અહીં, ઉચ્ચ-બેન્ડવિડ્થ ફ્લેશ સ્ટોરેજ અને ઓછી વિલંબિત ઉન્નત eSSDs આ તબક્કાની ચોક્કસ જરૂરિયાતોને પહોંચી વળવા માટે બનાવવામાં આવે છે, જરૂરી ઝડપ અને ચોકસાઇ પ્રદાન કરે છે.
આગળ, તાલીમ પછી, અનુમાન અને પ્રોમ્પ્ટિંગ સ્ટેજ એઆઈ મોડલ્સ માટે વપરાશકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ ઈન્ટરફેસ બનાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. આ તબક્કામાં એપ્લીકેશન પ્રોગ્રામિંગ ઈન્ટરફેસ (API), ડેશબોર્ડ્સ અને ટૂલ્સનો ઉપયોગ સામેલ છે જે અંતિમ-વપરાશકર્તા પ્રોમ્પ્ટ સાથે ચોક્કસ ડેટા સાથે સંદર્ભને જોડે છે. તે પછી, AI મોડલ્સ વર્તમાન સિસ્ટમોને બદલવાની જરૂર વગર ઇન્ટરનેટ અને ક્લાયંટ એપ્લિકેશન્સમાં એકીકૃત થશે. આનો અર્થ એ છે કે નવી AI કમ્પ્યુટિંગની સાથે વર્તમાન સિસ્ટમોને જાળવી રાખવા માટે વધુ સ્ટોરેજની જરૂર પડશે.
અહીં, કમ્પ્યુટર્સમાં AI અપગ્રેડ માટે મોટા અને ઝડપી SSDs આવશ્યક છે, અને વાસ્તવિક-વિશ્વ એપ્લિકેશન્સમાં સીમલેસ કાર્યક્ષમતા જાળવવા માટે સ્માર્ટફોન અને IoT સિસ્ટમ્સ માટે ઉચ્ચ-ક્ષમતા ધરાવતા એમ્બેડેડ ફ્લેશ ઉપકરણોની જરૂર છે.
AI અનુમાન એન્જિન સ્ટેજ અનુસરે છે, જ્યાં પ્રશિક્ષિત મોડલ નવા ડેટાની તપાસ કરવા, નવી સામગ્રી ઉત્પન્ન કરવા અથવા વાસ્તવિક સમયની આગાહીઓ પ્રદાન કરવા માટે ઉત્પાદન વાતાવરણમાં સ્થાન પામે છે. આ તબક્કે, ઝડપી અને સચોટ AI પ્રતિભાવો પ્રાપ્ત કરવા માટે એન્જિનની કાર્યક્ષમતાનું સ્તર મહત્વપૂર્ણ છે. તેથી, વ્યાપક ડેટા વિશ્લેષણની ખાતરી કરવા માટે, નોંધપાત્ર સંગ્રહ પ્રદર્શન આવશ્યક છે. આ તબક્કાને ટેકો આપવા માટે, ઉચ્ચ-ક્ષમતા ધરાવતા SSD નો ઉપયોગ સ્ટ્રીમિંગ માટે અથવા સ્કેલ અથવા પ્રતિસાદ સમયની જરૂરિયાતોને આધારે અનુમાન સર્વર્સમાં ડેટાને મોડેલ કરવા માટે કરી શકાય છે, જ્યારે ઉચ્ચ-પ્રદર્શન SSD નો ઉપયોગ કેશીંગ માટે થઈ શકે છે.
અંતિમ તબક્કો એ છે કે જ્યાં નવી સામગ્રી બનાવવામાં આવે છે, જેમાં AI મોડલ્સ દ્વારા ઉત્પાદિત આંતરદૃષ્ટિ અને પછી સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે. આ તબક્કો ભાવિ મોડલ તાલીમ અને વિશ્લેષણ માટે ડેટા મૂલ્યને સતત વધારીને ડેટા ચક્રને પૂર્ણ કરે છે. જનરેટ કરેલ સામગ્રીને ડેટાસેન્ટર આર્કાઇવ હેતુઓ માટે એન્ટરપ્રાઇઝ હાર્ડ ડ્રાઇવ્સ પર અને ઉચ્ચ-ક્ષમતા ધરાવતા SSD અને AI એજ ઉપકરણો માટે એમ્બેડેડ ફ્લેશ ઉપકરણો બંનેમાં સંગ્રહિત કરવામાં આવશે, જે તેને ભવિષ્યના વિશ્લેષણ માટે સરળતાથી ઉપલબ્ધ બનાવે છે.
એક સ્વ-ટકાઉ ડેટા જનરેશન ચક્ર
AI ડેટા સાયકલના છ તબક્કાઓને સંપૂર્ણ રીતે સમજીને અને દરેક તબક્કાને સમર્થન આપવા માટે યોગ્ય સંગ્રહ સાધનોનો ઉપયોગ કરીને, વ્યવસાયો AI ટેક્નોલોજીને અસરકારક રીતે ટકાવી શકે છે, તેમની આંતરિક કામગીરીને સુવ્યવસ્થિત કરી શકે છે અને તેમના AI રોકાણના લાભોને મહત્તમ કરી શકે છે.
આજની AI એપ્લીકેશનો ટેક્સ્ટ, વિડિયો, ઈમેજીસ અને અન્ય વિવિધ પ્રકારની રસપ્રદ સામગ્રી બનાવવા માટે ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે. ડેટા વપરાશ અને જનરેશનનો આ સતત લૂપ મોટા AI ડેટાસેટ્સનું સંચાલન કરવા અને જટિલ ડેટાને કાર્યક્ષમ રીતે રિ-ફેક્ટરિંગ કરવા માટે પરફોર્મન્સ-આધારિત અને સ્કેલેબલ સ્ટોરેજ ટેક્નોલોજીની જરૂરિયાતને વેગ આપે છે, વધુ નવીનતાને આગળ ધપાવે છે.
યોગ્ય સ્ટોરેજ સોલ્યુશન્સની માંગ સમય જતાં નોંધપાત્ર રીતે વધશે કારણ કે સમગ્ર કામગીરીમાં AI ની ભૂમિકા વધુ પ્રચલિત અને અભિન્ન બની જશે. પરિણામે, ડેટાની ઍક્સેસ, AI મોડલ્સની કાર્યક્ષમતા અને સચોટતા અને મોટા, ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટાસેટ્સ પણ વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ બનશે. વધુમાં, AI લગભગ દરેક ઉદ્યોગમાં એમ્બેડ થઈ જાય છે, ભાગીદારો અને ગ્રાહકો સ્ટોરેજ કમ્પોનન્ટ પ્રદાતાઓ તેમના ઉત્પાદનોને અનુરૂપ બનાવે છે તે જોવાની અપેક્ષા રાખી શકે છે જેથી AI ડેટા ચક્રના દરેક તબક્કે યોગ્ય ઉકેલ મળે.
અમે શ્રેષ્ઠ ડેટા પુનઃપ્રાપ્તિ સેવા દર્શાવી છે.
આ લેખ TechRadarPro ની નિષ્ણાત આંતરદૃષ્ટિ ચેનલના ભાગ રૂપે બનાવવામાં આવ્યો હતો જ્યાં અમે આજે ટેક્નોલોજી ઉદ્યોગમાં શ્રેષ્ઠ અને તેજસ્વી દિમાગ દર્શાવીએ છીએ. અહીં વ્યક્ત કરાયેલા મંતવ્યો લેખકના છે અને જરૂરી નથી કે તે TechRadarPro અથવા Future plcના હોય. જો તમને યોગદાન આપવામાં રસ હોય તો અહીં વધુ જાણો: https://www..com/news/submit-your-story-to–pro