Yapay zekâ altyapısı genellikle veri merkezi maliyetleri, enerji ve işlem gücü üzerinden ele alınıyor. Ancak modelleri eğitmek ve çalıştırmak için kullanılan veriler de kritik bir kaynak. Stanford University’nin 2025 AI Index Report raporuna göre LLM eğitim veri kümelerinin boyutu her sekiz ayda bir iki katına çıkıyor.
Her veri kümesi her aşamada yüksek performansa ihtiyaç duymaz. Bazı veriler hızla kürasyon ve model geliştirme sistemlerine aktarılırken diğerleri ihtiyaç duyulana kadar güvenli biçimde saklanabilir. Zorluk, büyük veri kümelerini tüm veri varlığı boyunca sürekli açık ve yüksek performanslı altyapı için ödeme yapmadan yapay zekâ iş akışlarına hazır tutmaktır.
Teyp, bu daha düşük maliyetli katman için seçeneklerden biri olmaya devam ediyor. Ardışık LTO nesilleri kapasiteyi, aktarım hızını ve güvenliği artırdı; modern teyp sistemleri kürasyon veya eğitim başladığında verileri daha hızlı depolamaya aktarabiliyor. Çok petabaytlı ölçekte teyp, terabayt başına flash veya HDD altyapısından daha ucuza mal olabilir; performans ve kapasite de birbirinden bağımsız ölçeklenebilir.
Teyp ayrıca donanım tabanlı şifreleme, Write-Once-Read-Many (WORM) ortamı ve kartuşları çevrimdışı ya da tesis dışı bir konuma taşıma olanağı sunuyor. Bu özellikler, kuruluşların yapay zekâ iş akışları için daha fazla özel veriyi hazır, korumalı ve kurtarılabilir durumda tutmasına yardımcı olabilirken çevrimiçi tutulması gereken yüksek performanslı depolama miktarını sınırlayabilir.
Yorumlar
0Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yazın.