AI와 머신 러닝(ML)의 출현은 포괄적인 솔리드 스테이트 스토리지 디바이스(SSD) 테스트에 대한 중요한 필요성을 강화할 뿐입니다. AI는 AI 워크로드의 높은 계산 요구 사항으로 인해 데이터 센터에서 SSD에 대한 수요를 증가시킬 것으로 예상됩니다. AI 애플리케이션은 방대한 양의 데이터를 생성하고 처리하므로 고속 데이터 액세스 및 처리 기능이 있는 스토리지 솔루션이 필요합니다.
- 더 빠른 데이터 액세스 및 처리 속도: AI 작업에 사용되는 대규모 데이터 세트와 복잡한 알고리즘을 처리하는 데 필수적입니다. AI 애플리케이션은 종종 빈번한 읽기 및 쓰기 작업을 포함하므로 SSD는 성능과 내구성 면에서 기존 HDD보다 더 적합합니다. 이러한 수요는 SSD 기술 및 기타 고성능 스토리지 솔루션의 혁신을 촉진할 가능성이 높습니다.
- 전문화되고 다양한 작업 부하: AI 애플리케이션의 요구 사항에 맞게 특별히 맞춤화된 스토리지 솔루션에 대한 수요가 있을 가능성이 높습니다. 여기에는 딥 러닝 알고리즘, 실시간 분석 또는 대규모 데이터 처리에 최적화된 스토리지 시스템이 포함될 수 있습니다.
- 저장 시스템 최적화: 효율성, 안정성 및 성능을 위해. 여기에는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 스토리지 사용 패턴을 예측하고, 데이터 계층화를 자동화하거나, 데이터 압축 기술을 개선하는 것이 포함됩니다.
Teledyne LeCroy OakGate 솔루션은 데이터 센터, 특히 AI 및 머신 러닝 워크로드에 혁신을 일으킬 것으로 기대되는 새로운 CXL(Compute Express Link) 메모리 디바이스에 대한 테스트 기능을 제공합니다. CXL을 사용하는 AI 플랫폼은 CPU와 GPU, FPGA, TPU와 같은 가속기 간에 고속의 일관된 메모리 액세스가 필요하며, CXL 메모리 디바이스는 데이터 전송 속도를 크게 향상시키고, 대기 시간을 줄이며, 전반적인 시스템 성능을 개선합니다.
- 기능 및 성능 검증 테스트: 시장에 출시될 때 새로운 CXL 장치가 표준에 따라 성능을 발휘하는지 확인합니다.
- 품질 및 규정 준수 테스트: 이는 AI 모델의 학습 및 추론 시간이 단축된다는 것을 의미하며, 궁극적으로 데이터 센터에서 보다 효율적이고 강력한 머신 러닝 작업이 가능해집니다.
- 훈련 및 추론 시간: 데이터 센터에서 보다 효율적이고 강력한 머신 러닝 작업을 위한 AI 시스템 테스트와 다양한 처리 장치 간의 일관된 메모리 액세스 증가는 보다 복잡하고 정교한 AI 알고리즘과 워크플로를 용이하게 합니다.
SAS(Serial Attached SCSI) 테스트는 AI 애플리케이션을 지원하는 데 필수적이며, 특히 데이터 저장 및 검색 측면에서 중요합니다. SAS 시스템이 철저히 테스트되고 규정을 준수하도록 보장함으로써 AI 애플리케이션은 효과적인 AI 운영에 필수적인 안정적이고 고속이며 확장 가능한 데이터 저장 솔루션의 이점을 누릴 수 있습니다.
- 고속 데이터 전송: SAS는 고속 데이터 전송 속도를 제공하는데, 이는 대규모 데이터 세트에 대한 빠른 액세스가 필요한 AI 애플리케이션에 필수적입니다. 이를 통해 AI 모델을 효율적으로 훈련하고 배포할 수 있습니다.
- 신뢰성 및 중복성: SAS 시스템은 신뢰성과 중복성 기능으로 유명합니다. 이는 AI에 중요한데, 데이터가 지속적으로 사용 가능하고 장애로부터 보호되도록 보장하기 때문입니다.
- 확장성: SAS는 확장 가능한 스토리지 솔루션을 지원하므로 AI 시스템이 성능 저하 없이 성장하고 증가하는 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 호환성: SAS는 다양한 저장 장치 및 인터페이스와 호환되므로 다양한 AI 애플리케이션 및 환경에 다양하게 활용할 수 있습니다.
- 컴플라이언스 테스트: SAS에 대한 규정 준수 테스트는 하드웨어가 성능 및 안정성에 대한 산업 표준을 충족하는지 확인합니다. 이는 이러한 스토리지 솔루션에 의존하는 AI 시스템의 무결성을 유지하는 데 중요합니다.
