随着 IT 领导者竞相采用生成式 AI，构建正确的存储基础架构是推动有效业务洞察以改善成果的关键。
因为生成式AI的要求大不相同，需要新的存储方法。这一切都与数据有关——为生成式 AI 提供动力的数据和由生成式 AI 创建的新数据。随着生成式 AI 模型不断推进和处理更复杂的任务，对数据存储和处理能力的需求显着增加。传统的存储系统难以跟上数据的大量涌入，导致训练和推理过程出现瓶颈。
新的存储解决方案（如戴尔PowerScale）通过采用分布式存储、数据压缩和高效数据索引等尖端技术，满足AI的特定要求和庞大多样的数据集。硬件的进步提高了生成式 AI 系统的性能和可扩展性。
此外，管理由生成式 AI 模型创建的数据正在成为 AI 生命周期的一个关键方面。来自 AI 交互、模拟或创意输出的新生成的数据必须正确存储、组织和策划，以实现各种目的，例如模型改进、分析和遵守数据治理标准。
为了更好地了解数据变化的规模，下图显示了生成式 AI 数据管理需求的相对量级，这些需求会影响计算和存储需求。1 PB 相当于 500 亿页的标准键入文本。
戴尔科技集团和英特尔携手合作，帮助组织实现基础架构现代化，以利用数据和人工智能的力量。基础设施现代化首先要创建更敏捷、可扩展的数据架构，并灵活地支持近乎实时的分析。分析工作负载现在依赖于设计上更加开放、集成和安全的更新存储模型，以帮助组织释放和利用其数据的全部巨大潜力。
用数据为业务提供支持意味着将数据作为数据管道的一部分更易于管理、处理和分析，以便基础设施能够满足数据的需求。英特尔可以帮助客户构建现代数据管道，该管道可以收集、提取和存储任何类型的数据，以进行高级分析或可视化。
