人工智能（AI）不再只是存在于讓人們對未來充滿夢想的科幻小說和主題電影中，如今已廣泛應(yīng)用于從生產(chǎn)制造到醫(yī)藥的各個行業(yè)領(lǐng)域。

此外，當今社會主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動的。智能手機和健身追蹤器等工具大量收集個人數(shù)據(jù)，而企業(yè)則依靠業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和專業(yè)平臺對業(yè)務(wù)未來發(fā)展做出更明智的決策。

人工智能如何適應(yīng)這個已經(jīng)擁有大量數(shù)據(jù)的世界，將如何帶來影響？隨著人工智能的采用加速，它可能會增加對云計算和數(shù)據(jù)中心容量的需求，因為企業(yè)將會創(chuàng)建大量數(shù)據(jù)，并提供分析數(shù)據(jù)的計算能力。

業(yè)務(wù)采用將帶來更多的人工智能的數(shù)據(jù)存儲

這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)有力地表明，企業(yè)用戶將極大地激發(fā)尋找存儲人工智能數(shù)據(jù)有效方法的需求。

用于人工智能數(shù)據(jù)的技術(shù)必須具有一些優(yōu)良特性來應(yīng)對人工智能存儲和處理。這些特性包括始終可用的充足空間，運行存儲系統(tǒng)軟件陣列的錯誤檢查，自動化功能，用戶友好性， 以及更高的性能。

全閃存系統(tǒng)提供這些優(yōu)勢，使其成為滿足人工智能存儲需求的理想選擇。它們比磁盤陣列的存儲速度要快約一千倍。

存儲和處理的需求逐漸增加

關(guān)于人工智能的另一個重要因素是，隨著時間的推移，許多應(yīng)用程序需要更強大的存儲和處理技術(shù)。與此類似地，要求其處理速度不能隨著新數(shù)據(jù)的存儲而變得遲緩，而必須始終保持快速處理。

例如，深度學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，它涉及隨著數(shù)據(jù)集的增長而變得更加準確的算法。許多存儲系統(tǒng)都是為了容納大量數(shù)據(jù)而構(gòu)建的，但不能將其傳送到目的地。但是，人工智能需要能夠?qū)?shù)據(jù)發(fā)送到算法位置的存儲技術(shù)，從而使智能技術(shù)發(fā)揮作用。

此外，深度學(xué)習(xí)導(dǎo)致2015－2017年的數(shù)據(jù)計算需求增加15％。隨著人們越來越多地使用人工智能，并越來越意識到它的潛力，他們將需要能夠處理人工智能產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的存儲和處理解決方案。必須立即訪問內(nèi)容以幫助人工智能技術(shù)正常工作。

當前和未來數(shù)據(jù)密集型人工智能技術(shù)的詳細信息

預(yù)測顯示，到2025年，人工智能市場規(guī)模將達到368億美元。分析師表示，只有當人們弄清楚如何幫助相關(guān)技術(shù)變得像人類一樣聰明時，其價值和使用案例才會上升。

智能家居技術(shù)市場也將在為人工智能數(shù)據(jù)做出貢獻方面發(fā)揮重要作用。到2023年，研究人員預(yù)計全球智能家居市場規(guī)模將達到令人難以置信的1506億美元，并相信歐洲將在此期間增長最快。這部分歸功于英國要求2020年每個家庭都將安裝智能電表。

人工智能和智能家居技術(shù)

智能家居市場也包含無數(shù)其他小工具。例如，回答人們問題的智能揚聲器，可以控制智能燈光和恒溫器，并幫助用戶通過語音在線購物。

采用人工智能的家庭安全攝像頭可以識別熟悉的人的面孔，并允許用戶從任何地方檢查他們的住所。用戶可以回顧其存儲匯編的視頻，例如，某人希望在其外出度假的那一周看到家中發(fā)生的一切。

在構(gòu)建算法時，程序員依賴于實驗室中的老鼠，將其大腦連接電極。然后研究其大腦皮層對某些刺激的反應(yīng)。

由于采用這種方法，開發(fā)人員說，如果技術(shù)出錯，他們將能夠追蹤發(fā)生在單個文件或進程中的事件，從而實現(xiàn)有針對性的再培訓(xùn)。

人工智能的進步取決于高性能數(shù)據(jù)解決方案

從廣義上講，人工智能應(yīng)用程序在獲得大量數(shù)據(jù)編程后即可運行。然后，他們中的許多人通過大量的重復(fù)應(yīng)用來學(xué)習(xí)，例如當居民每周將智能恒溫器設(shè)定在相同的溫度。

在這些流程的所有階段，人工智能都會存儲數(shù)據(jù)并需要快速檢索。相比之下，一些傳統(tǒng)的存儲系統(tǒng)有足夠的空間，但可能無法快速檢索。

除了需要更快的存儲系統(tǒng)外，人工智能還需要更強大的硬件來處理數(shù)據(jù)，訓(xùn)練算法，并在自動駕駛等應(yīng)用中做出實時決策。用于人工智能工作負載的新硬件正在為每臺設(shè)備提供更多計算能力，從而提高功率密度。因此，數(shù)據(jù)中心需要處理服務(wù)器和機架或機柜中的功率以及隨之而來的熱量。這一趨勢正在挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)中心冷卻的傳統(tǒng)做法，并促使數(shù)據(jù)中心運營商采用新的戰(zhàn)略和設(shè)計。

文章來源：中華機械網(wǎng)