Хранилища для ИИ: критическая роль систем хранения данных в оптимизации рабочих нагрузок при обуч...

В этой презентации рассматривается важнейшая роль решений для хранения данных в оптимизации рабочих нагрузок ИИ, с основным упором на ресурсоемкие задачи обучения ИИ. Мы рассмотрим, как модели ИИ взаимодействуют с системами хранения данных во время обучения, уделяя особое внимание механизмам загрузки данных и контрольных точек. Мы изучим, как такие фреймворки ИИ, как PyTorch, используют различные коннекторы для доступа к различным решениям для хранения данных. Наконец, в презентации будет рассмотрено использование файлового и объектного хранения данных в контексте обучения ИИ: Участники смогут: Получить четкое понимание важнейшей роли хранения данных в рабочих нагрузках обучения моделей ИИ Понять, как модели ИИ взаимодействуют с системами хранения данных во время обучения, уделяя особое внимание механизмам загрузки данных и контрольных точек Узнать, как такие фреймворки ИИ, как PyTorch, используют различные коннекторы для доступа к различным решениям для хранения данных. Изучить, как файловое и объектное хранение данных используется в обучении ИИ. Докладчик: Угур Кайнар, Dell Technologies; Джаянти Рамакаланджиям, «Селестика» Узнать больше: Веб-сайт SNIA: https://snia.org/ Образовательная библиотека SNIA: https://snia.org/library Х:   / snia   LinkedIn:   / snia