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Percée de l'IA : Surmonter les goulets d'étranglement du stockage pour améliorer les performances de l'inférence Edge
Alors que l'intelligence artificielle transforme les opérations des entreprises - améliorant tout, des diagnostics médicaux avec l'imagerie de pointe aux systèmes sophistiqués de prévention de la fraude et à la surveillance de l'environnement - les organisations sont confrontées à un défi d'infrastructure croissant : les limites du stockage des données.
Lors de la conférence Transform 2025 de VentureBeat, les leaders de l'industrie Greg Matson (Solidigm), Roger Cummings (PEAK:AIO) et Michael Stewart (M12) ont exploré comment les solutions de stockage de nouvelle génération libèrent le potentiel de l'IA dans les applications de soins de santé.
L'adoption du cadre MONAI par la communauté médicale illustre cette symbiose technologique. Cette plateforme open-source accélère le développement de l'imagerie médicale grâce à une sécurité et une efficacité accrues. Son succès repose sur une infrastructure de stockage avancée qui permet aux chercheurs de conserver et de traiter des ensembles de données massifs, comme les deux millions de scans CT du corps entier que PEAK:AIO et Solidigm ont permis de réaliser sur un seul nœud de stockage.
Optimiser le stockage pour les flux de travail d'IA
"L'infrastructure d'IA exige des solutions de stockage spécialisées tout au long du pipeline de données ", explique Matson. "Les disques SSD de grande capacité sont parfaits pour l'edge computing et le stockage des données d'entraînement, tandis que les opérations d'inférence requièrent des performances ultra-élevées avec des capacités d'E/S exceptionnelles. Cette spécialisation redéfinit nos stratégies de développement de produits et d'intégration de logiciels, en particulier pour les systèmes de génération améliorée par récupération."
Exigences en matière d'informatique de pointe
Pour réussir les déploiements d'IA en périphérie, il faut minimiser l'empreinte matérielle tout en éliminant les contraintes de mémoire. En intégrant le stockage directement dans l'architecture informatique, les entreprises obtiennent un traitement plus rapide en rapprochant physiquement les données des unités de traitement.
"Les principaux déploiements d'IA conçoivent actuellement des centres de données entiers autour d'architectures de stockage adjacentes au GPU", a noté Matson. " Nous apportons maintenant ce même principe - un stockage à semi-conducteurs à grande vitesse à l'échelle du pétaoctet - aux environnements périphériques et aux centres de données d'entreprise à plus petite échelle. "
Les entreprises qui optimisent leurs investissements dans l'IA exigent de plus en plus des solutions à semi-conducteurs qui associent une capacité de stockage massive à des facteurs de forme compacts adaptés aux déploiements distribués.
Feuille de route pour les technologies de stockage
"Notre mission est centrée sur la fourniture de solutions à architecture ouverte et à vitesse mémoire à l'échelle du pétaoctet", a déclaré Cummings. "L'industrie continuera à voir des innovations en matière de stockage qui répondent à la fois aux exigences techniques et aux réalités économiques.
Le matériel futur devra répondre à des besoins divergents tout au long du cycle de vie de l'intelligence artificielle, depuis les solutions à très haute capacité et à faible consommation d'énergie jusqu'aux modules de stockage approchant les niveaux de performance de la mémoire.
"Nous nous dirigeons vers des disques SSD de 1 Po qui consomment un minimum d'énergie tout en remplaçant plusieurs disques conventionnels", prévoit M. Matson. "L'architecture de stockage complétera de plus en plus la mémoire GPU à large bande passante, créant des solutions spécialisées plutôt que des dispositifs polyvalents - une tendance qui s'accélérera au cours de la prochaine décennie."
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commentaires (1)
![ThomasRoberts]()
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