La situación incluso tiene implicaciones fundamentales para el almacenamiento de datos. El almacenamiento tradicional se creó para cargas de trabajo secuenciales y predecibles, como bases de datos y virtualización. La IA cambia radicalmente ese maniquí, con miles de subprocesos de GPU atacando los sistemas existentes con camino paralelo, fortuito y de parada rendimiento.
Los problemas de rendimiento que esto puede crear se multiplican entre los componentes de la infraestructura. Cuando el almacenamiento no puede apoyar el ritmo, las GPU permanecen inactivas, los ciclos de capacitación se estancan y los costos generales se disparan. Cada hora de GPU desnutridas retrasa el retorno de la inversión porque la capacitación es una inversión y las épocas estancadas o ineficientes retrasan el tiempo para difundir valía. Los riesgos se extienden aún más. Si los datos se dañan o se pierden, a menudo es necesario retornar a entrenar modelos completos, lo que genera costos enormes e inesperados. El impacto va más allá de la ineficiencia de la formación. La inferencia es el componente dinamo de ingresos, y los canales de datos lentos o inestables reducen directamente el retorno comercial de las aplicaciones de IA. En respuesta, los proveedores heredados están intentando modernizar las arquitecturas existentes para satisfacer la demanda de IA, pero a pesar de sus mejores esfuerzos, la mayoría de estos diseños aún limitan el rendimiento y la escalabilidad.
Poco tiene que ceder, empezando por el inspección de que la IA requiere sistemas de almacenamiento de parada rendimiento nativos y diseñados específicamente.
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