Desmintiendo cuatro mitos sobre IA, ML y almacenamiento de datos para un funcionamiento efectivo
Curtis Anderson, arquitecto de software en Panasas y copresidente del grupo de trabajo de almacenamiento de MLCommons, recientemente puso de manifiesto la importancia del almacenamiento de datos en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/ML). Enfatizó que la infraestructura de almacenamiento adecuada es crucial para el funcionamiento efectivo de las aplicaciones de IA/ML.
La creciente influencia de la IA/ML
La IA/ML, en su núcleo, se trata de reconocimiento de patrones. Puede revolucionar los procesos empresariales, los resultados corporativos y la vida de las personas. IDC predice que el mercado global de IA, que incluye software, hardware y servicios, alcanzará los 900.000 millones de dólares para 2026, con una CAGR del 18,6% de 2022 a 2026.
A medida que aumenta la adopción de la IA/ML, los equipos de TI deben centrarse en construir y gestionar una infraestructura que pueda admitir estas capacidades y escalar para el crecimiento futuro. Un componente a menudo subestimado y malentendido en este proceso es la infraestructura de almacenamiento de datos necesaria para estas aplicaciones emergentes.
Desmintiendo cuatro mitos comunes sobre el almacenamiento de IA/ML
Mito 1: La IA/ML se trata únicamente de la GPU
Si bien las GPU con alto poder computacional han sido instrumentales para dar vida a las aplicaciones de IA/ML y las redes neuronales, no son el único componente crítico. El almacenamiento y la red, que garantizan la disponibilidad de datos para el acelerador, son igualmente importantes. La elección de la infraestructura de almacenamiento y red debe considerarse con tanto cuidado como la GPU.
Mito 2: La IA/ML requiere almacenamiento flash de alto IOPs
Contrariamente a la creencia popular, el almacenamiento de IA/ML no se trata solo de velocidad. Los sistemas de almacenamiento flash de alto IOPs pueden no siempre ser la mejor opción. El rendimiento de los aceleradores y las aplicaciones de IA/ML varía, y en algunos casos, un sistema híbrido podría funcionar tan bien como una solución todo-NVMe pero a un costo menor. Los benchmarks independientes como MLPerf pueden guiar a los equipos de TI para encontrar el equilibrio óptimo entre aceleradores de cómputo, cargas de trabajo de IA/ML y opciones de almacenamiento.
Mito 3: La segmentación de almacenamiento reducirá los costos de IA/ML
Si bien el almacenamiento en capas es una estrategia común para optimizar los recursos de almacenamiento y minimizar los costos, no se aplica a las aplicaciones de IA/ML. En la IA/ML, todos los datos de entrenamiento se utilizan en cada ejecución de entrenamiento, lo que hace que todos los datos sean «calientes». Por lo tanto, las soluciones de almacenamiento de IA/ML deben garantizar que todos los datos estén siempre disponibles. Además, la precisión de las cargas de trabajo de IA/ML mejora con el volumen de datos de entrenamiento, lo que requiere una infraestructura de almacenamiento que pueda escalar linealmente a medida que crecen los volúmenes de datos.
Mito 4: La IA/ML puede utilizar un sistema de almacenamiento dedicado de un solo uso
La IA/ML es más valiosa cuando se aplica a los datos centrales de una organización. Para muchas empresas, la IA/ML ha pasado de ser un proyecto lateral experimental a ser integral para sus operaciones. Por lo tanto, estas aplicaciones deben consolidarse en la infraestructura de TI central y la solución de almacenamiento de la organización.
Se espera que las innovaciones en IA/ML impulsen transformaciones significativas en las empresas, impactando casi todos los aspectos de una organización. Según el ciclo de hype de Gartner, se predice que tecnologías como la IA en el borde, la inteligencia de decisiones y el aprendizaje profundo alcanzarán la adopción generalizada en los próximos dos a cinco años. A medida que las organizaciones emprenden su viaje de IA/ML, la elección de la infraestructura de almacenamiento subyacente jugará un papel fundamental para maximizar el potencial de estas aplicaciones.
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Editah Patrick
Editah es una analista fintech versátil con un profundo conocimiento de los dominios blockchain. Tanto si la tecnología la fascina, encuentra fascinante la intersección entre tecnología y finanzas. Su interés particular en las billeteras digitales y blockchain beneficia a su audiencia.
