Im Schnittpunkt zwischen künstlicher Intelligenz und leistungshungrigen Anwendungen stehen immer mehr Daten, während potentielle Infrastruktur-Engpässe bei der Verarbeitung auf der Netzwerk-, Server- und Speicherseite auftreten können.
Beim Einsatz und Betrieb von KI-Projekten hat sich die Nachfrage nach geeignetem Arbeitsspeicher und Storagekapazitäten für die Unterstützung von Trainingssätzen und Inferenz-Engines erhöht.
Vermehrt steht zudem die Verarbeitung aller Arten von Daten, einschließlich Text und Bilder sowie Audio- und Videoinhalte im Mittelpunkt und die Speicherung semi- und unstrukturierter Daten spielt dabei eine zentrale Rolle im gesamten KI-Lebenszyklus.
Auf der Speicherebene...