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Western Digital facilita el almacenamiento de datos para impulsar el desarrollo de la IA

La explosión de datos impulsa el creciente auge de la inteligencia artificial

La ingente cantidad de datos que se están creando y consumiendo por los modelos de Inteligencia Artificial (IA) está alimentando el masivo crecimiento de esta tecnología. Cuantos más datos se generan, mejor se entrena la IA, lo que lleva a almacenar más información en esos modelos. En la actualidad, la mayor parte de la IA se utiliza para producir textos, vídeos, imágenes y muchas otras cosas interesantes creadas mediante estas poderosas herramientas.

Todo ello implica que el almacenamiento se está convirtiendo en un factor cada vez más importante para el futuro desarrollo y evolución de la inteligencia artificial.

Western Digital: soluciones de almacenamiento para todas las etapas del ciclo de datos de la IA

Si bien la IA está transformando vidas e inspirando un mundo de nuevas aplicaciones, en su esencia se trata fundamentalmente de la utilización y generación de datos. A medida que los sistemas de IA procesan y analizan los datos existentes, crean nuevos datos, muchos de los cuales se almacenarán porque resultan útiles o entretenidos. También hacen que los repositorios existentes y las fuentes de datos adicionales sean más valiosos para el contexto y el entrenamiento de modelos, impulsando un ciclo en el que la mayor generación de datos alimenta una mayor necesidad de almacenamiento de datos, lo que a su vez fomenta una mayor generación de datos.

Según los estudios de mercado, se espera que en 2028 se generen 394ZB de datos, lo que representa un CAGR del 24% entre 2023 y 2028.

Un ciclo perpetuo de mayor generación de datos

Este bucle continuo de generación y consumo de datos no solo está aumentando la necesidad de soluciones de almacenamiento de datos escalables, sino también de soluciones eficientes y seguras que puedan seguir el ritmo de los rápidos avances en la tecnología de IA. Cada vez más, las tecnologías de almacenamiento orientadas al rendimiento y escalables se están volviendo cruciales para gestionar grandes conjuntos de datos de IA y refactorizar datos complejos de manera eficiente.

El ciclo de datos de la IA: un marco que define la combinación óptima de almacenamiento para cargas de trabajo de IA a gran escala

1. Archivos de datos en bruto, almacenamiento de contenido

Los datos en bruto se recopilan y almacenan de forma segura y eficiente desde diversas fuentes. La calidad y diversidad de los datos recopilados son fundamentales, ya que sientan las bases de todo lo que sigue.

2. Preparación e ingesta de datos

Los datos se procesan, depuran y transforman para su entrada en el entrenamiento de modelos. Los propietarios de centros de datos están implementando una infraestructura de almacenamiento mejorada, como lagos de datos más rápidos, para respaldar la preparación e ingesta.

3. Entrenamiento de modelos de IA

Es durante esta etapa donde los modelos de IA se entrenan de forma iterativa para hacer predicciones precisas basadas en los datos de entrenamiento. Específicamente, los modelos se entrenan en supercomputadoras de alto rendimiento que requieren un almacenamiento especializado y de alto rendimiento para operar de manera eficiente.

4. Interfaz y solicitud

Esta etapa implica crear interfaces amigables para los modelos de IA, incluyendo APIs, paneles y herramientas que combinan datos específicos del contexto con solicitudes de usuarios finales. Los modelos de IA se integrarán en las aplicaciones de internet y cliente existentes, mejorándolas sin reemplazar los sistemas actuales. Esto significa mantener los sistemas actuales junto con la nueva computación de IA, por lo que se potencian aún más las necesidades de almacenamiento.

5. Motor de inferencia de IA

La etapa 5 es donde ocurre la magia en tiempo real. Esta etapa implica desplegar los modelos entrenados en entornos de producción donde pueden analizar nuevos datos y proporcionar predicciones en tiempo real o generar nuevo contenido. La eficiencia del motor de inferencia es crucial para obtener respuestas de IA oportunas y precisas, lo que requiere un análisis de datos completo y un rendimiento de almacenamiento significativo.

6. Generación de nuevo contenido

La etapa final es donde se crea nuevo contenido. Las ideas producidas por los modelos de IA a menudo generan nuevos datos, que se almacenan porque resultan valiosos o atractivos. Si bien esta etapa cierra el ciclo, también realimenta el ciclo de datos, impulsando la mejora continua y la innovación al aumentar el valor de los datos para el entrenamiento o el análisis de modelos futuros.

 

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