如何选择正确的AI存储方案？要考虑哪些方面？

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　　随着人工智能应用场景的拓展，客户的高性能计算需求日益膨胀，当传统存储无法满足需求时，急需一种新的存储方式来解决问题，而这种新的方式，即AI存储。下面就让小编来为大家介绍下，如何选择正确的AI存储方案？要考虑哪些方面？　　1、可扩展性。人工智能需要大量的数据集，所以存储解决方案需要能够相应地扩展。谷歌的Inception V3模型包含不到2400万个参数，需要大约120万个数据点（在这种情况下，标记的图像）来进行图像分类的训练。如果没有可扩展的存储解决方案，管理如此规模的数据集是不可能的。为了提高可扩展性，IT团队必须利用他们可以轻松部署的模块化存储选项和灵活的存储结构，如基于对象的存储。
　　2、低延迟。由于人工智能需要如此多的数据处理，速度是良好存储的最重要特征。AI存储使用固态硬盘和NVMe闪存的组合，提供超低延迟但密集的存储。这种组合将确保你的训练工作不会因为存储速度而出现瓶颈。
　　3、数据冗余。人工智能应用程序可能会处理PB级的数据，这可能使传统的备份策略面临挑战。尽管如此，数据必须得到保护。组织管理的一种方式是使用对象存储，其设计中内置了冗余。虽然仍然建议对关键任务数据进行异地备份，但对象存储的能力可减轻用户的许多担忧。
　　关于AI存储方案的选择问题，小编就先为大家介绍到这里。DDN是现有最大的私有存储技术提供商，在全球（美国，日本，中国，印度和欧洲）拥有众多客户，可提供切实可行的存储方案。对存储方案还有其他疑问的用户，或者想要进一步了解的用户都可以直接关注其官网。