人工智能的革命彻底改变了数据存储的格局。 一个新时代正在到来， 需要能够实时管理大量数据的系统。传统方法的遗产已无法满足先进技术日益增长的需求。 现代存储系统的复杂性 阻碍了人工智能解决方案的性能。
企业必须迅速适应，以利用人工智能的优势，采用灵活和可扩展的基础设施。 存储与数据处理之间的最佳协同 现在对于创新和保持竞争力至关重要。
适应人工智能革命
人工智能（AI）的革命改变了企业管理数据的方式。传统的存储系统设计用于处理简单的请求，在面对现代人工智能系统的需求时显示出它们的局限性。这些系统围绕数百万个代理运作，要求对大量数据进行同时访问和处理。
存储系统的复杂性
传统的存储解决方案常常被复杂性所困扰。每个数据在到达图形处理单元（GPU）之前，都需要经过多个层次，这对人工智能系统的性能至关重要。这一过程会造成延迟，影响数据的快速处理。
Cloudian及其回应需求
Cloudian，由Michael Tso和Hiroshi Ohta共同创立，提供适合这一革命的存储架构。他们的可扩展系统允许存储与人工智能模型之间的数据流动。通过并行计算技术，Cloudian大大简化了企业的数据管理。他们的解决方案使得存储、GPU和中央处理单元（CPU）之间的直接快速传输成为可能。
人工智能性能优化
在数据存储方面取得的进展直接影响到人工智能工具的效率。Cloudian提供的存储基础设施与Tso所推崇的“网络效应”一致。增加数据量并不足够；必须优化存储方法，以使其接近计算能力。将计算功能整合到存储系统中是满足人工智能工具性能要求的一个重要优势。
实践的演变
在数据管理领域，新的实践正在出现。作为专家，Tso强调数据的生成分布在不同点上，每个源都对时间和资源造成成本。当前的架构更分散，要求将云移动到数据生成的地方，从而带来前所未有的效率。
Cloudian的实际应用
Cloudian平台的多功能性体现在近1000家全球客户中，从大型制造商到政府机构。例如，某大汽车制造商利用人工智能来确定其生产机器人维护的最佳时机。与国家医学图书馆和国家癌症数据库等机构的合作使得存储对医学研究至关重要的数据集成为可能。
向量数据库的优势
Cloudian最近通过向量数据库扩大了其产品线。这一基础设施允许以人工智能模型可以立即利用的形式存储数据。平台实时将数据转换为向量，同时执行至关重要的计算，以支持推荐引擎或虚拟助手等高级工具。
与NVIDIA的战略合作
Cloudian与NVIDIA之间的战略合作使得存储系统能够直接与GPU集成。这一合作确保了前所未有的操作流畅性，显著降低了计算成本。Tso强调了一项显著趋势：将人工智能移动到数据上变得更为实用，而不是反过来。这表明了减轻存储与计算之间流程的基础设施的重要性。
Cloudian将人工智能视为数据的终极用途。 存储成为最大化各行业人工智能潜力的必要杠杆。
Cloudian在数据处理方面的新能力回应了对创新的日益增长的需求，而人工智能则确立为企业解决方案的未来。
适合人工智能的存储解决方案将成为优化性能的标准，无论哪个行业。Cloudian作为一个关键参与者在人工智能时代重新定义数据管理。
关于数据存储适应人工智能革命的常见问题
传统数据存储系统如何应对人工智能的要求？
传统的数据存储系统通常过于缓慢和复杂，无法处理人工智能系统生成的大量数据，因为它们是为简单的查询设计的。这在数据需要经过多个层次才能到达图形处理单元（GPU）时，会造成瓶颈。
Cloudian提供哪些解决方案来改善数据存储以适应人工智能时代？
Cloudian提供可扩展的存储平台，通过集成并行计算降低复杂性。这使得数据集的管理更加高效，同时便利了存储与人工智能模型之间的数据流动。
为什么有效存储数据对人工智能至关重要？
有效的存储至关重要，因为人工智能需要大量的数据才能最优运行。如果无法快速流畅地访问数据，人工智能系统的性能可能会停滞，从而限制它们的学习和改进能力。
对象存储与传统存储系统的区别有哪些？
对象存储能够更高效地管理大量非结构化数据，通过为每个文件分配唯一的元数据。与需要在处理前将数据复制到内存中的传统存储系统不同，这简化了数据对人工智能系统的处理。
Cloudian如何简化GPU在人工智能操作中的集成？
Cloudian开发了一种直接与GPU协作的存储系统，从而方便了以高速处理数据。这优化了GPU的使用，确保它们始终可以从数据流中获得稳定的输入。
这种数据存储演变在企业中的实际应用是什么？
企业，例如大型制造商或健康组织，使用先进的存储解决方案来执行各种任务，如机器人的预测性维护、基因序列管理用于研究，以及对大量数据的分析以获得战略性见解。
在数据存储领域适应人工智能的趋势有哪些？
趋势包括向分布式云基础设施的过渡、集成向量数据库以实现快速数据访问，以及使用使数据能够在收集点附近预处理的存储解决方案。
