如何正确选择AI数据存储？需考虑哪些因素？

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　　人工智能（AI）是一项将对现代社会的各个方面产生重大影响的技术，可帮助企业利用其核心数字资产创造竞争优势，企业在选择人工智能数据存储之前需要考虑清楚。下面就让小编来为大家简单介绍下，如何正确选择AI数据存储？需考虑哪些因素？

　　1、成本。对于企业而言，数据存储的价格是关键因素。显然，最高管理层和采购决策人员都希望存储尽可能具有成本效益，并且在许多情况下，这将影响企业的产品选择和策略。

　　2、可扩展性。机器学习算法要求源数据呈指数增长，以实现精确度的线性提高。创建可靠而准确的机器学习模型可能需要数百TB甚至PB的数据，而且这只会随着时间的推移而增加。

　　3、性能。AI数据存储性能包括三个方面：1）延迟性，这定义了软件发出的每个I / O请求的处理速度；2）吞吐量，以及数据写入存储平台或从存储平台读取数据的速度；3）并行访问，机器学习和AI算法会并行处理数据，运行多个任务，这些任务会多次读取同一数据且跨多个并行任务。对象存储擅长并行读取I / O处理，因为不需要管理对象锁定或属性。

　　4、可用性和耐用性。机器学习和AI学习模型需要长时间连续运行，在此期间，存储系统必须保持持续可用，这意味着任何升级、技术更换或扩展都不能停机。

　　关于选择AI数据存储需要考虑的因素，小编就先为大家介绍到这里。DDN致力于HPC和AI市场推广，目前产品已广泛用于知名高校、科研院所、超算中心、能源、制造、生物医药和金融等行业。如果大家对上述问题还有其他疑问，可以通过DDN官网进一步咨询了解。