01.01.2010

Российские ИТ-менеджеры узнали, как задачи ИИ изменили требования к ИТ-инфраструктуре

Компания Pure Storage рассказала участникам и гостям 15-го юбилейного форума IT Management Forum о специфике задач искусственного интеллекта с точки зрения ИТ-инфраструктуры.

Компания Pure Storage, производитель платформы хранения данных all flash для компаний-инноваторов, которые с помощью данных делают мир лучше, приняла участие в 15-м юбилейном форуме IT Management Forum (ITMF 2018) — ключевом мероприятии для российских ИТ-руководителей, посвященном широкому спектру вопросов управления ИТ, где рассказала участникам и гостям форума о специфике задач искусственного интеллекта (ИИ) с точки зрения ИТ-инфраструктуры.

Состоявшийся 22 мая 2018 года форум ITMF 2018, прошедший под девизом «Стратегия и практика управления ИТ. В ответе за цифровое предприятие», собрал более 400 представителей предприятий и организаций из разных отраслей. Представители Pure Storage напомнили участникам форума, что ИИ является наиболее перспективным методом для достижения преимуществ в эпоху цифрового бизнеса. Более того, бизнес, который раньше других подготовит конкретный план шагов по эффективному использованию огромных объемов неструктурированных данных, получит серьезное конкурентное преимущество.

Ключевая причина нынешнего смещения парадигмы вычислений кроется в том, что традиционная инфраструктура плохо справляется с вычислениями, применяемыми в алгоритмах ИИ. Для решения задач ИИ необходима специализированная инфраструктура, обеспечивающая сочетание несочетаемых, казалось бы, возможностей: хранения и обработки не только больших объемов данных, но и большого числа маленьких файлов с произвольным доступом. Те, кто уже пытался создать инфраструктуру для решения задач ИИ, уже столкнулись с тем, что это трудная задача.

Весной нынешнего года Pure Storage совместно с NVidia анонсировали AIRI — первую готовую инфраструктуру «из коробки» для решения задач ИИ. Ключевое преимущество AIRI в том, что это решение позволяет сократить сроки начала выполнения задач ИИ с нескольких недель или месяцев до считанных часов, обеспечивая при этом необходимую производительность при работе с большими объемами данных.