Storage und HBM Memory im KI-Daten-Lebenszyklus

Im Schnittpunkt zwischen künstlicher Intelligenz und leistungshungrigen Anwendungen stehen immer mehr Daten, während potentielle Infrastruktur-Engpässe bei der Verarbeitung auf der Netzwerk-, Server- und Speicherseite auftreten können. Beim Einsatz und Betrieb von KI-Projekten hat sich die Nachfrage nach geeignetem Arbeitsspeicher und Storagekapazitäten für die Unterstützung von Trainingssätzen und Inferenz-Engines erhöht. Vermehrt steht zudem die Verarbeitung aller Arten von Daten, einschließlich Text und Bilder sowie Audio- und Videoinhalte im Mittelpunkt und die Speicherung semi- und unstrukturierter Daten spielt dabei eine zentrale Rolle im gesamten KI-Lebenszyklus. Auf der Speicherebene hat GDDR5 inzwischen Schwierigkeiten, mit dem GPU-Leistungswachstum mitzuhalten, besonders in Bezug auf Kriterien wie Strom-/Energieverbrauch, Integration und Packungsdichte der verschiedenen eingesetzten Komponenten. High-Bandwidth-Memory HBM Produkte versprechen hier Leistungsvorteile... Diese und weitere Aspekte zu dem komplexen Themenkreis "Storage, Datenverwaltung und KI" werden in dieser Podcast-Episode kurz angerissen. Weitere Information dazu finden Sie auch unter www.storageconsortium.de