Lưu trữ đám mây cho cơ sở hạ tầng AI và học máy

Khi các tập dữ liệu học máy phát triển theo cấp số nhân, việc chọn nền tảng lưu trữ đúng là quan trọng để ngăn chặn các tắc nghẽn hiệu suất trong cơ sở hạ tầng AI. Hiểu cách sắp xếp các tùy chọn lưu trữ với các giai đoạn khác nhau của chu kỳ học máy đảm bảo các đường ống dữ liệu của bạn vẫn nhanh và hiệu quả về chi phí. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua kiến trúc lưu trữ đám mây được thiết kế cho AI và các khối lượng công việc tính toán hiệu suất cao (HPC). Bạn sẽ học cách đánh giá các đặc điểm hiệu suất lưu trữ, quản lý việc hấp thụ dữ liệu tốc độ cao, và cấu hình hệ thống lưu trệ để tăng tốc đào tạo mô hình. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các yêu cầu lưu trữ cơ bản cho AI, học máy và các khối lượng công việc tính toán hiệu suất cao (HPC); Phân tích các tùy chọn lưu trệ trong chu kỳ sống học máy, từ hấp thụ dữ liệu đến huấn luyện mô hình hoạt động; Ứng dụng các chiến lược tối ưu hóa I / O để ngăn ngừa tắc nghẽn trong huấn Luyện mô phỏng học sâu; So sánh lưu trữ đối tượng hiện đại, lưu trệu khối, và giải pháp lưu trương file cho các workload tải lượng cao; Tìm hiểu xu hướng kiến trúc dữ liệu hiện đại bao gồm cơ sở dữ kiện vector cho việc tăng khả năng lấy lại và hồ dữ lượng; Cấu hình các chính sách chu kỳ sống dữ khoản hiệu quả về chi phí để cân bằng hiệu suất và ngân sách lưu trạc. Chương trình bắt đầu với các khái niệm lưu trữ cơ bản và chỉ số hiệu suất trước khi khám phá các loại lưu trện đám mây cụ thể và các giai đoạn chu kỳ sống. Sau đó bạn sẽ nghiên cứu các mô hình kiến trúc thế giới thực và các kỹ thuật tối ưu hóa thông qua các giải thích văn bản toàn diện và các tình huống có cấu trúc. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu trong cơ sở hạ tầng đám mây, kỹ thuật dữ liệu hoặc học máy muốn xây dựng một nền tảng vững chắc trong lưu trữ AI, mà không cần kinh nghiệm trước đó trong quản lý cơ sở vật chất tiên tiến. Bắt đầu đọc hôm nay để thiết kế kiến trúc lưu trữ hiệu quả về chi phí và hiệu suất cao cho các sáng kiến AI của bạn.