人工智能存储方案的要求主要有哪些？

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　　随着数据量的不断增加，用户面临着越来越复杂的数据管理任务，此时就需要一个更为稳妥的存储方案。而如今人工智能技术的快速发展，就给存储方案提供了更多的可能性。下面就让小编来为大家介绍下，人工智能存储方案的要求主要有哪些？
　　1、可扩展性。人工智能需要大量的数据集，所以存储解决方案需要能够相应地扩展。如果没有可扩展的存储解决方案，管理如此规模的数据集是不可能的。为了提高可扩展性，IT团队必须利用他们可以轻松部署的模块化存储选项和灵活的存储结构，如基于对象的存储。
　　2、低延迟。由于人工智能需很多数据处理，速度是良好存储的最重要特征。人工智能存储使用固态硬盘和NVMe闪存的组合，提供超低延迟但密集的存储。这种组合将确保你的训练工作不会因为存储速度而出现瓶颈。
　　3、数据冗余。人工智能应用程序可能会处理PB级的数据，这可能使传统的备份策略面临挑战。尽管如此，数据必须得到保护。组织管理的一种方式是使用对象存储，其设计中内置了冗余。虽然仍然建议对关键任务数据进行异地备份，但对象存储的能力可减轻许多担忧。
　　4、灵活的存储。数据集有不同的性能要求，人工智能存储解决方案必须足够灵活，以满足用户需求。团队不采用一刀切的方法，而是尽最大努力用混合架构定制解决方案，帮助他们实现项目目标。灵活的系统混合了存储驱动器的类型，使团队能够为工作优化存储而不失时机。
　　关于人工智能存储方案的要求，小编就先为大家介绍到这里。DDN是全球性大型私人控股的存储公司，如果大家对上文提及到的存储方案还有其他疑问，或者想要了解更多方案详情，都可以通过DDN公司的官网进一步咨询了解，十分便捷！