具備未來性並加速 AI 成果。

解鎖 AI 措施的完整潛力——更加快速。使用 Pure Storage 平台，AI 不再是成長壓力，而是成就功績。

促進 AI 創新

80%

CIO 與 IT 領導者憂心，若企業未能盡快加速支援 AI 技術，可能會落於人後。¹

為 AI 資料成長做好準備

81%

CIO 與 IT 領導者認為 AI 生成資料的成長規模可能會超出組織內部現有的資料中心負載。¹

實現永續擴展性

88%

基礎架構持有者同意，若 IT 基礎架構未為 AI 支援做好準備，將不可能達成 ESG 目標。²

全球 AI 領導者信賴選用。解鎖 AI 完整潛能。

選用 AI-Ready 平台，AI 不再是成長壓力，而是成就功績。

最大化效能與效率。

一致、可預測效能，加速 AI 渠道；更快的資料處理速度，高達 85% 的能源量節省。

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整合 AI 資料，加速訓練、推論與深度資訊。

破除資料孤島、整合多樣化資料源，並在單一平台簡化完整專案。

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加速並簡化 AI 採用。

能源節省量與空間效益增加

85%

降低營運成本

AI 架構再也不需要自己來

實證有效的 AI-Ready 基礎架構設計能夠加速 AI 部署，排除不確定性與決策疲乏。

下載經過驗證的 AI 設計

專為 GenAI RAG 設計，相較直接附加 SSD 更快速

36%

FlashBlade//S™ 搭配 NVIDIA NeMo™ Retriever 微服務，實現高度平行讀寫作業。

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使用 AIOps 軟體即服務，可減少管理儲存設備所需的工具數量，使您的儲存裝置更加簡單易用。

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CoreWeave 與 Pure Storage 加速大規模 AI 雲端服務的創新。

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什麼是 AI 儲存？

AI 儲存是一種儲存基礎設施與解決方案，設計及最佳化宗旨為支援人工智慧 (AI) 應用程式和 AI 開發工作流程的需求。AI 涉及大型資料集的處理及複雜模型的訓練，需要大量的儲存容量、高速的資料存取，以及高效率的資料管理。

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常見問題:

1. 什麼是生成式 AI？

生成式 AI 是機器學習演算法的應用程式，可運用大型資料集生成內容，例如文字、圖片、音訊與影像。常見的 GenAI 工具包括 ChatGPT、DALL-E、Bard 和 Midjourney。

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2. 什麼是檢索增強生成 (RAG)？

檢索增強生成會在原始訓練資料以外諮詢權威性知識庫，以最佳化大型語言模型 (LLM) 的輸出內容，隨後再生成回應，以高效拓展原始訓練資料的能力。RAG 是符合成本效益的好方法，只要運用專利、客製資料的內部資料庫，即可為特定網域改善 LLM 輸出內容。

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3. AI 儲存設備有哪些重要考量？

AI 儲存設備最重要的特性便是效能靈活性。AI 儲存設備必須能夠從數百 GB 的容量成長到 PB 等級，在迅速變動的混合式工作負載之下仍運作良好、在專案期全程同時為訓練及生產客戶提供資料，並支援專案工具使用的資料模型。理想的 AI 儲存解決方案還需要有以下特點：容量彈性、可用性與資料耐用性、空間與能源效率、支援資料模型、安全性，以及運作簡易性。

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¹ 2024 Pure Storage 與 Vanson Bourne 市場研究調查了 1,500 多位相關決策者。
² 2023 Pure Storage 與 Wakefield Research 市場研究調查了 500 位相關 IT 買家決策者。