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