首页人工智能突破：克服存储瓶颈，提升边缘推理性能
随着人工智能改变企业运营--增强从尖端成像医疗诊断到复杂的欺诈预防系统和环境监测的一切功能--企业面临着越来越大的基础设施挑战：数据存储限制。
在 VentureBeat 的 Transform 2025 会议上，行业领袖 Greg Matson（Solidigm）、Roger Cummings（PEAK:AIO）和 Michael Stewart（M12）探讨了下一代存储解决方案如何释放人工智能在医疗保健应用中的潜力。
医疗界对 MONAI 框架的采用就是这种技术共生的例证。这一开源平台通过提高安全性和效率加速了医学成像的发展。其成功的关键在于先进的存储基础设施，它使研究人员能够维护和处理海量数据集，例如 PEAK:AIO 和 Solidigm 在单个存储节点上启用的 200 万次全身 CT 扫描。
为人工智能工作流程优化存储
"Matson 解释说："人工智能基础设施要求在整个数据管道中采用专门的存储解决方案。"大容量固态硬盘适用于边缘计算和训练数据存储，而推理操作则需要超高性能和卓越的 I/O 能力。这种专业化正在重塑我们的产品开发和软件集成战略，尤其是针对检索增强一代系统。"
边缘计算要求
成功的边缘人工智能部署需要最大限度地减少硬件占用空间，同时消除内存限制。通过将存储直接集成到计算架构中，企业可以使数据在物理上更接近处理单元，从而实现更快的处理速度。
"Matson 指出："目前，主要的人工智能部署都是围绕 GPU 相邻的存储架构来设计整个数据中心的。"我们现在正在将同样的原理--PB 级高速固态存储--引入规模较小的边缘环境和企业数据中心。
最大化人工智能投资的企业越来越需要全固态解决方案，将海量存储容量与适合分布式部署的紧凑外形结合起来。
存储技术路线图
"Cummings 表示："我们的使命是以 PB 级规模提供开放式架构、内存速度解决方案。"业界将继续看到符合技术要求和经济现实的存储创新。
未来的硬件必须满足整个人工智能生命周期的不同需求--从超大容量的高能效解决方案到接近内存性能水平的存储模块。
"我们正在向1PB固态硬盘迈进，这种固态硬盘功耗极低，同时可以取代多个传统硬盘，"Matson预测道。"存储架构将越来越多地与 GPU 高带宽内存相辅相成，创造出专门的解决方案，而不是通用设备--这一趋势将在未来十年内加速发展。"
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评论 (1)
0/500
![ThomasRoberts]()
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