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Risultati più rapidi dall'AI, anche in futuro.

Il meglio dell'AI, subito nelle tue mani. A chi fa paura l'AI? A chi non usa la piattaforma Pure Storage.

Diffondi l'AI

80%

dei CIO e leader IT temono che la loro azienda possa rimanere indietro se l’infrastruttura non sarà in grado di supportare l’AI con la velocità necessaria¹.
Preparati per la crescita dei dati generati dall'AI

81%

dei CIO e leader IT ritengono che i dati generati dall'AI cresceranno a tal punto da superare la capacità dei data center attuali della loro organizzazione¹.
Passa a una scalabilità sostenibile

88%

dei proprietari di infrastrutture concorda sul fatto che sia necessario preparare l'infrastruttura IT per l'AI per raggiungere gli obiettivi ESG².

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grazie a capacità di lettura e scrittura parallela su FlashBlade//S™ con microservizi NVIDIA NeMo™ Retriever.
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Le funzionalità per l'AI di Pure Storage nel mondo reale.

Che cos'è lo storage per la AI?

Lo storage per la AI è un'infrastruttura e una soluzione di storage progettata e ottimizzata per supportare le esigenze delle applicazioni di intelligenza artificiale (AI) e dei workflow di sviluppo dell'AI. L'AI comporta l'elaborazione di dataset di grandi dimensioni e l'addestramento di modelli complessi, il che richiede una notevole capacità di storage, un accesso ad alta velocità ai dati e una gestione efficiente dei dati.

Altre domande frequenti:

1. Che cos'è l'AI generativa?

L'AI generativa (GenAI) è l'applicazione di algoritmi di machine learning a grandi set di dati per generare contenuti, come testo, immagini, audio e video. Alcuni degli strumenti GenAI più diffusi sono ChatGPT, DALL-E, Bard e Midjourney.

2. Che cos'è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

La Retrieval-Augmented Generation ottimizza l'output dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) consultando una knowledge base autorevole al di fuori dei propri dati di addestramento originali prima di generare una risposta, estendendo di fatto le sue funzionalità oltre tali dati. RAG è un modo conveniente per migliorare i risultati degli LLM per domini specifici, sfruttando un database interno di dati proprietari e personalizzati.

3. Quali sono le considerazioni critiche sullo storage per l'AI?

L'attributo più importante per lo storage per la AI è l'agilità delle performance. Lo storage per la AI deve essere scalabile da poche centinaia di gigabyte a petabyte, di funzionare bene con workload misti che cambiano velocemente, di fornire dati ai client di addestramento e produzione simultaneamente per tutta la durata del progetto, e di supportare i modelli di dati utilizzati dagli strumenti del progetto. Gli ulteriori attributi di una soluzione di storage per l'AI sono: flessibilità della capacità, disponibilità e durata dei dati, efficienza energetica e di spazio, supporto per i modelli di dati, sicurezza e semplicità operativa.

1 Dati basati su una ricerca di mercato del 2024 condotta da Pure Storage e Vanson Bourne su oltre 1.500 decision maker esperti.
2 Dati basati su una ricerca di mercato del 2023 condotta da Pure Storage e Wakefield su 500 responsabili degli acquisti IT esperti.

I nostri consigli per i passaggi successivi.
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