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AI 時代，為何需要 AI 原生數據基礎設施

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傳統存儲系統無法滿足現代 AI 工作負載的需求

在當今數據驅動的世界中，人工智能（AI）已經成為跨行業的變革力量，徹底改變了企業運營、創新和價值交付的方式。然而，要實現 AI 的全部潛力，需要一個強大、現代化的數據堆棧，專門為滿足 AI 工作負載的獨特 IO 模式和性能需求而設計。這些工作負載在數據規模和速度方面都面臨著獨特的挑戰。而傳統存儲系統無法滿足現代 AI 工作負載的需求， 原因在于以下幾點：


首先，AI 處理的數據規模已經達到了前所未有的水平，模型可處理數萬億個參數和 PB 級別的數據集。傳統的存儲系統，專為傳統數據處理任務而設計，很難有效地管理和訪問如此海量的數據。


其次，隨著 AI 算法和基礎設施的進步，數據處理速度也顯著提升。盡管網絡速度和 GPU 性能有了數量級的提高，但傳統存儲系統沒有跟上步伐，缺乏支持 AI 應用快速數據訪問需求的吞吐量和延遲特性。


此外，從訓練到推理的過渡加劇了這些挑戰。在推理場景中，AI 模型實時進行預測和決策，快速訪問數據的需求變得更加關鍵。傳統存儲系統可能沒有經過優化，無法處理推理工作負載的即時數據檢索需求，導致性能瓶頸和決策過程中的延遲。


此外，AI 技術的不斷發展，如擴展上下文窗口和采用高級模型如檢索增強生成（RAG），進一步加劇了傳統存儲系統的壓力。這些技術需要靈活、可擴展的存儲解決方案，能夠適應 AI 工作流的不斷變化的需求，而傳統存儲架構可能難以提供。


傳統存儲系統在滿足現代 AI 工作負載的規模、速度和靈活性要求方面的局限性，突顯需要針對 AI 應用的獨特需求定制專門的 AI 原生數據基礎設施的迫切需求。

什么是 AI 原生？

“AI 原生”的出現是人們認識到傳統技術基礎設施不足以支持 AI 系統需求的回應。在 AI 原生的概念中，“原生”意味著技術或基礎設施專門設計和定制，以滿足 AI 應用的需求。這包括可擴展性、靈活性、效率以及與 AI 工作流中常用的算法和流程的兼容性等方面的考慮。


當應用于數據基礎設施時，“AI原生”不僅意味著能夠運行 AI 工作負載，還意味著徹底改變數據的收集、存儲和處理方式，使各種類型的 AI 工作負載能夠以合理的成本高效地大規模運行。

理解 AI 原生數據基礎設施

AI 原生數據基礎設施是指能夠明確支持所有類型 AI 應用廣泛要求的系統。雖然 AI 是一個概括性術語，但各種類型的工作負載（自然語言處理、計算機視覺和其他類型的 AI 模型開發）對數據的需求可能截然不同。傳統數據基礎設施可能難以應對 AI 工作負載復雜性，而 AI 原生的基礎設施則不同，它是專門為處理海量數據、多樣化數據類型、可變 IO 配置文件和高計算需求而構建的。

要成為 AI 原生數據基礎設施需具備5個關鍵能力

可擴展性

可擴展性

AI 原生數據基礎設施旨在水平擴展/橫向擴展，能輕松應對 AI 應用產生的不斷增長的數據量。這種擴展不僅僅針對數據容量，還包括線性擴展大量文件、元數據和客戶端等方面的需求。

靈活性

靈活性

深諳 AI 數據的多樣性，AI 原生數據基礎設施可以靈活處理不同的 IO 需求，并支持多種數據攝入、存儲、預處理、轉換和訓練所需的各種協議，這對AI工作流十分重要。

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性能

AI 原生數據基礎設施通過優化的計算資源確保高性能，為 AI 模型的訓練和推理任務提供關鍵支持。此外，它還提供低延遲，確保 AI 應用能夠實時提供見解和響應，這對于實現預測分析和異常檢測等應用至關重要。

成本和能源效率

成本和能源效率

AI 原生數據基礎設施提供了經濟高效的解決方案，使企業有效地管理 AI工作負載的同時，不必承擔過高的基礎設施成本。同時，它還有助于降低與 AI 數據管道相關的能源和冷卻成本。

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推動 AI 創新

通過為 AI 開發和部署提供堅實的基礎，AI 原生數據基礎設施使企業能夠在各個領域充分釋放 AI 的全部潛力。無論是提升客戶體驗、優化運營還是推動戰略決策，AI 原生基礎設施都是 AI 驅動創新的中堅力量。

WEKA Data Platform

WEKA? Data Platform AI 原生數據平臺

WEKA 的 AI 原生數據平臺采用了全新的設計理念，完全符合AI原生的標準。自2013年以來，我們從一張白紙開始，懷揣著一個愿景，希望打造一款產品，既消除過去的種種不足，又能夠推動未來的發展。WEKA? Data Platform 專為大規模 AI 而設計，無論是在本地還是多云環境中。其先進的架構提供了卓越的性能、領先的易用性、簡便的擴展性和無縫的數據共享，讓您可以充分利用企業的 AI 工作負載，在任何地點都能夠實現高效運作。

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WEKA 的第一個客戶部署了 WEKA 進行大規模 AI 培訓，并持續使用至今。自那時起，我們持續幫助許多客戶取得了他們的“AI 勝利”。近年來，隨著生成式 AI 的廣泛應用，越來越多的客戶，如 Innoviz、ElevenLabs、Upstage、Stability AI、Midjourney、Samsung Labs、Cerence和 Adept AI 紛紛采用 WEKA 來開發各種 LLM、潛在擴散（Latent Diffusion）和其他 GenAI 模型。此外，我們還有許多客戶為其他客戶托管生成式和預測性 AI 模型的開發；這包括 GPU 云提供商 Applied Digital、IREN（前身為 Iris Energy）、NexGen Cloud、Sustainable Metal Cloud 和 Yotta Data Systems。

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隨著 AI 的不斷發展并滲透到我們生活的方方面面，AI 原生數據基礎設施的重要性不言而喻。擁抱 AI 原生基礎設施，企業能夠充分利用 AI 的力量，在這個以數據為中心的世界驅動增長、提升競爭力并創造更多價值。我們的云端和 AI 原生 WEKA? Data Platform 數據平臺軟件，內置可擴展性、靈活性、高性能、可持續性和成本效益等核心特性，正在幫助企業構建現代化數據基礎設施，推動智能洞察和 AI 創新的新浪潮。