人工智能和对象存储,能擦出什么样的火花?

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AI与对象存储

在许多人的印象中,AI需要大量的算力,是计算密集型的典型应用。而对象存储大多时候用于海量非结构化数据的存放,备份归档,云存储、企业云盘、文档影像或视频的存储等。从存储特征来看,对象存储的延迟可能较难满足AI的性能需求;从使用习惯来看,大多数AI用户都是采用文件接口。

实际上,有计算,就会有存储,只是或多或少,或快或慢,或过渡或长期保存的区别。

在微信公众号浪潮存储《2020:下一个十年,存储发展的趋势是什么》上篇也即鉴往事篇 一文中,曾提到:

AI所需存储,可以分为准备、训练、推理和归档等阶段,每个阶段的IO特征不一样,对于存储的要求也不一样。例如,在推理阶段,IO的特征是读写混合,并且要求存储的延时低,能快速响应。

下图列出了AI各个阶段的IO特征,及其对存储的要求。

AI各个阶段的IO特征及存储需求

综合考虑用户使用习惯、性价比、性能和容量,如果能够取得一个平衡的话,对象存储能够用在AI的多个不同阶段中,如提取、准备、训练、归档等。

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