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Inteligencia artificial

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Infraestructura de AI a prueba de futuro
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Gane opciones para sus cargas de trabajo de AI.
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Cisco y Pure Storage simplifican la infraestructura para una AI eficiente y accesible.

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"Pure es simple. Funciona. Si necesita escalar, puede hacerlo. La sencillez y robustez de la solución funcionan bien para nosotros”.
Greg Johnston
Jefe Global de servicios de comercio electrónico, JPMC
Greg Johnston
Jefe Global de servicios de comercio electrónico, JPMC
Cargas de trabajo de secuenciación genómica en minutos en lugar de días
Hexágonos naranjas en capas sobre un fondo de lienzo de colores
“Con el rendimiento de Pure Storage FlashBlade, estamos allanando el camino hacia un mejor entorno de desarrollo de AI que ha ayudado a muchas empresas locales a lograr resultados comerciales significativos”.
Cheol-hong Kim
Estrategia Digital, líder de equipo, Chungbuk Technopark
Cheol-hong Kim
Estrategia Digital, líder de equipo, Chungbuk Technopark

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*Se espera la certificación de NVIDIA DGX SuperPOD para fines de 2024

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¿Qué es el almacenamiento con AI?

El almacenamiento con AI es una infraestructura y solución de almacenamiento diseñado y optimizado para asistir a las necesidades de las aplicaciones y los flujos de trabajo de desarrollo de la inteligencia artificial (AI). La AI implica el procesamiento de grandes conjuntos de datos y la capacitación de modelos complejos, lo que requiere una gran capacidad de almacenamiento, un acceso rápido a los datos y una administración eficiente de los datos.

Las personas también preguntan:

1. ¿Qué es la AI generativa?

La inteligencia artificial generativa (GenAI) es la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a grandes conjuntos de datos para generar contenido, como texto, imágenes, audio y video. Entre las herramientas de GenAI más populares se encuentran ChatGPT, DALL-E, Bard y Midjourney.

2. ¿Qué es la generación aumentada con recuperación (RAG)?

La generación aumentada con recuperación optimiza la salida de modelos de lenguaje grandes (LLM) al consultar una base de conocimiento autoritativa fuera de sus datos de capacitación originales antes de generar una respuesta, extendiendo así efectivamente sus capacidades más allá de sus datos de capacitación originales. RAG es una forma rentable de mejorar las salidas de LLM para dominios específicos, ya que aprovecha una base de datos interna de datos personalizados y exclusivos.

3. ¿Cuáles son las consideraciones fundamentales del almacenamiento con AI?

El atributo más importante del almacenamiento con AI es la agilidad de rendimiento. El almacenamiento con AI debe tener la capacidad de crecer desde unos pocos cientos de gigabytes hasta petabytes, desempeñarse bien con cargas de trabajo combinadas y en rápido cambio, servir datos a clientes de capacitación y producción simultáneamente durante toda la vida de un proyecto, y asistir los modelos de datos utilizados por las herramientas del proyecto. Los atributos adicionales de una solución de almacenamiento de AI ideal son: flexibilidad de capacidad, disponibilidad y durabilidad de los datos, eficiencia en espacio y energía, asistencia para modelos de datos, seguridad y sencillez operativa.

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