Storage für künstliche Intelligenz (KI): Was kennzeichnet geeignete Speichertechnologien?

QLC-Flash, Storage Class Memory (SCM), Filesystem-Software und
hochparallele Speicher-I/O-Architekturen für KI-Infrastrukturen.
Zum Inhalt des Podcast: Moderne Speichertechnologien leisten in
Bezug auf ihre Leistung, Skalierbarkeit und Kapazität viel mehr als
noch vor drei bis fünf Jahren, was sich wiederum auf alle
wesentlichen Aspekte von KI-Projekten wie Datenpflege und
-Management bis hin zum Datenbanken-Design positiv auswirken kann.
Ein Beispiel: Bei Deep Learning (DL) Projekten bedeutet ein
langsamer Speicher immer eine langsamere maschinelle Lernleistung,
denn das Deep Neural Network stellt ein Abbild eines massiv
parallelen vernetzten Modells dar, bei dem bis zu Milliarden von
Neuronen lose miteinander verbunden werden, um ein einziges Problem
zu lösen. GPUs wiederum sind massiv parallele Prozessoren, bei
denen jeder einzelne aus Tausenden von lose gekoppelten
Rechenkernen besteht, um 100x höhere Leistungswerte und mehr als
eine Standard CPU zu erzielen...