Volle Computing & Storage Power für tiefgehendes Lernen
Warum Deep Learning so wichtig ist, was bei einem KI-basierten Lern- & Trainingssystem wirklich zählt und was dabei die Kombination aus All-Flash Data & Storage-Plattform und Multi-GPU-Großrechnersystem in Praxis bringt, lesen Sie hier.
Inhalt des Downloads- Lebenszyklus von Daten im Zusammenhang mit KI
- Skalierbare Datensätze als Push für Deep Learning
- Storage-Architektur für Big Data, KI und Deep Learning
- Features des integrierten Computing & Storage Clusters
- Autor / Herausgeber
- Pure Storage
- Format
- Seiten
- 21
- Sprache
- englisch
Künstliche Intelligenz, künstliche neuronale Netze, Machine Learning – das sind die Schlagworte der anbrechenden Big Data-Zukunft. Die rasanten Fortschritte bei Deep Learning sorgen in puncto Lernalgorithmen nunmehr für neue, weitreichende Möglichkeiten. Was dafür unverzichtbar ist: die passende starke Data & Storage-Architektur.
Dieses Whitepaper befasst sich mit den technischen Anforderungen eines KI-basierten End-to-End Lern- & Trainingssystems. Es diskutiert die Merkmale einer zukunftssicheren Deep Learning Pipeline unter Praxisbedingungen anhand folgender Konfiguration: Einsatz einer All-Flash Data & Storage-Plattform, die speziell für komplexe Analysen, KI und Big Data entwickelt wurde, in Kombination mit einem KI-fokussierten Multi-GPU-Großrechnersystem, eigens konzipiert für maschinelles Lernen. Performance Benchmarks und Produktfakten komplettieren die Betrachtung.