엣지에서의 과학 연구 - 대용량 스토리지로 AI 가속화 통찰력 제공

Solidigm P5336 SSD는 엣지에서 AI 및 기계 학습 알고리즘의 데이터 집약적 요구 사항을 지원하여 새로운 연구 분야를 개척합니다.

과학연구가 기술의 한계를 뛰어넘어 급속히 발전하는 시대에 대용량 스토리지의 중요성은 더욱 부각되고 있습니다. 강력한 심원 물체 캡처 장비, Solidigm P5336 61.44TB QLC SSD 세트, 우리가 선호하는 새로운 견고한 Dell PowerEdge XR7620 서버로 무장하여 빠르게 폭발하는 데이터 요구 사항을 관리하기 위해 강력하고 비용 효율적인 스토리지의 필요성을 탐구합니다. 엣지 기반 AI 가속 과학 연구의

엣지 데이터 캡처

최근 몇 년 동안 과학 및 데이터 컴퓨팅은 전통적인 중앙 집중식 컴퓨팅 모델에서 더욱 역동적인 엣지 컴퓨팅 영역으로 전환하면서 기념비적인 변화를 겪었습니다. 이러한 변화는 단순히 컴퓨팅 선호도의 변화가 아니라 현대 데이터 처리 탐색의 진화하는 요구 사항과 복잡성에 대한 대응입니다.

핵심적으로 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 데이터 처리 웨어하우스에 의존하는 것이 아니라 데이터가 생성된 위치 근처에서 데이터를 처리하는 것을 의미합니다. 이러한 변화는 실시간 데이터 처리 및 의사결정이 중요한 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 과학 연구, 특히 신속한 데이터 수집과 분석이 필요한 분야에서 매력적입니다.

엣지 컴퓨팅을 이끄는 요인

과학 연구에서 엣지 컴퓨팅으로의 전환을 주도하는 몇 가지 요인이 있습니다. 첫째, 현대 과학 실험을 통해 생성된 데이터의 양은 엄청납니다. 분석을 위해 대규모 데이터 세트를 중앙 서버로 전송하는 기존 데이터 처리 방법은 점점 더 비실용화되고 시간이 많이 소모됩니다.

둘째, 실시간 분석의 필요성이 그 어느 때보다 더욱 뚜렷해졌습니다. 많은 연구 시나리오에서 처리를 위해 데이터를 전송하는 데 걸리는 시간은 데이터를 구식으로 만들 수 있으므로 즉각적인 현장 분석이 필수적입니다.

마지막으로, 더욱 정교한 데이터 수집 기술로 인해 똑같이 정교한 데이터 처리 기능의 개발이 필요해졌습니다. 엣지 컴퓨팅은 강력한 컴퓨팅 기능을 데이터 소스에 더 가깝게 가져와 과학 연구의 효율성과 효과를 향상함으로써 이러한 요구에 답합니다.

이 기사의 엣지 컴퓨팅 초점인 과학 연구는 특히 현대적이고 정교한 센서로 수집된 원시 데이터를 최대한 많이 유지하는 데 관심이 있습니다. 엣지에서 NVIDIA L4와 같은 가속기를 사용하여 캡처된 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석하면 요약이 제공됩니다. 하지만 미래의 더욱 심오한 분석을 위해 모든 데이터를 캡처하고 보존하는 것을 대체할 수 있는 방법은 없습니다. 이곳은 밀도가 매우 높은 곳입니다. Solidigm QLC SSD 올.

설정

천체와 밤하늘의 넓은 영역의 이미지를 캡처하는 천체 사진은 엣지 컴퓨팅의 이점을 크게 누릴 수 있는 분야의 대표적인 예입니다. 전통적으로 천체 사진은 인내심이 요구되는 분야로, 의미 있는 데이터를 추출하려면 긴 노출 시간과 상당한 이미지 후처리가 필요합니다. 예전에 우리가 살펴봤던 NUC 클러스터로 프로세스를 가속화합니다. 이제 다음 단계로 넘어갈 시간입니다.

엣지 서버

우리는 Ruggedized를 사용했습니다 델 파워에지 XR7620 엣지의 핵심 서버 플랫폼으로 활용됩니다. 이러한 최적화된 서버는 소형 폼 팩터의 짧은 깊이, 듀얼 소켓이며 가속 중심 솔루션을 제공합니다. 일반적인 엣지 서버와 달리 XR7620 서버는 산업 자동화, 비디오, POS 분석, AI 추론, 엣지 포인트 장치 집계 등 가장 까다로운 워크로드를 지원하여 AI/ML의 급속한 성숙을 해결합니다.

Dell PowerEdge XR7620 주요 사양

전체 사양 목록을 보려면 여기에서 전체 리뷰를 확인하세요. 델 파워에지 XR7620.

이 Dell PowerEdge 서버는 단순한 기술이 아닙니다. 야생이 제공하는 가장 가혹한 조건을 견딜 수 있도록 제작되었습니다. 영하의 기온, 울부짖는 바람, 그리고 "원격"이라는 단어가 절제된 표현으로 느껴지게 만드는 고립을 생각해보세요. 그러나 이러한 가능성에도 불구하고 최첨단 프로세서와 엄청난 데이터 분석 능력으로 연구에 힘을 실어주면서 유능하고 굴하지 않는 능력이 입증되었습니다.

견고한 서버를 사용하면 서버를 안전하고 따뜻하게 유지해야 한다는 부담이 사라집니다. 단순한 무대가 아닙니다. 서버가 안전한 위치에서 인적이 없는 춥고 고립된 장소까지의 험난한 드라이브를 견딜 수 있는 것도 중요합니다.

망원경

이 테스트를 위해 우리는 11대호를 따라 도시 불빛의 침입으로부터 멀리 떨어진 외딴 황야의 중심부에 있는 위치를 선택했습니다. 우리 천체 사진 장비의 중심은 Celestron Nexstar 1.9인치 망원경입니다. F/540 조리개와 XNUMXmm 초점 거리를 갖춘 이 망원경은 저조도 조건의 천체 사진 촬영에 이상적이며 깊은 하늘 탐사를 위한 놀라운 디테일을 제공합니다. 광야의 심오한 고요함 속에서 이 망원경은 파수꾼처럼 서 있고, 렌즈는 하늘을 향하여 하늘의 광경을 포착할 준비가 되어 있습니다.

원샷 카메라

Nexstar에는 ZWO ASI6200MC Pro 원샷 컬러 카메라가 부착되어 있습니다. 천체 사진 촬영만을 목적으로 설계된 이 카메라는 천체의 고해상도, 색상이 풍부한 이미지를 렌더링할 수 있습니다. 원샷 컬러 카메라를 선택하면 이미징 프로세스가 단순화되어 추가 필터 없이 단일 노출로 풀 컬러 이미지를 캡처할 수 있습니다. 이 기능은 단순성과 효율성이 가장 중요한 오지에서 매우 중요합니다.

ZWO ASI6200MC Pro는 SONY IMX455 CMOS 센서가 장착된 특수 목적으로 설계된 천체 사진 카메라로, 풀프레임 센서 전체에서 인상적인 62메가픽셀 해상도를 제공합니다. 3.76μm의 픽셀 크기를 자랑하며 전체 해상도에서 최대 3.51FPS의 프레임 속도로 상세하고 광범위한 천체 캡처가 가능합니다.

카메라에는 조절된 30단계 열 전기 냉각기인 통합 냉각 시스템이 있어 센서의 온도를 낮추어 주변 온도보다 35°C~256°C 낮은 온도를 유지함으로써 최적의 성능을 보장하고 전자 소음을 줄여 보다 정확한 이미지를 제공합니다. . 롤링 셔터, 넓은 노출 범위, 대용량 3MB DDRXNUMX 버퍼 등의 기능을 갖춘 이 카메라는 아마추어와 전문 천문학자 모두에게 뛰어난 품질의 이미지를 제공하도록 설계되었습니다.

오늘날 Starlink를 사용하면 원격 황야에서 안정적인 데이터 연결을 유지하는 것이 그리 어렵지 않습니다. 이 위성 기반 인터넷 서비스는 데이터 전송 및 실시간 업데이트 수신에 필수적인 고속 데이터 연결을 제공하지만 대규모 데이터 세트를 연구실로 다시 보내기에는 상당한 대역폭 제한이 있습니다.

대용량 스토리지

천체 사진의 모든 하위 프레임을 보존하는 것은 천문학 지식을 발전시키는 데 필수적인 풍부한 정보를 제공하므로 연구자에게 매우 중요합니다. 각 하위 프레임은 천체 현상의 점진적인 변화와 미묘한 차이를 포착할 수 있으며, 이는 상세한 분석과 이해에 중요합니다. 이 방법은 노이즈 감소를 통해 이미지 품질을 향상시키고 검증을 위한 중복성을 제공하고 오류 수정 및 교정을 지원함으로써 데이터 신뢰성을 보장합니다.

또한 61.44TB Solidigm D5-P5336 드라이브를 사용합니다.

우리의 주요 관심은 수동 분석이나 기존 방법에서 놓칠 수 있는 패턴과 통찰력을 발견하기 위해 기계 학습 및 AI와 같은 고급 컴퓨팅 기술을 적용할 수 있는 포괄적인 데이터 세트를 확보하는 것입니다. 이러한 하위 프레임을 유지하면 연구를 미래에도 대비할 수 있어 진화하는 기술로 재처리할 수 있습니다. 또한 장기간의 연구와 공동 노력에 대한 역사적 기록이기도 하여 귀중한 자료가 됩니다.

StorageReview의 혁신적인 접근 방식

우리는 산업 및 소매 사용 사례와 같은 일반적인 시장뿐만 아니라 엣지 컴퓨팅과 그 중요성을 포괄하는 한계를 뛰어 넘었습니다. 키트를 원격 위치로 가져가서 천체 사진 이미지 캡처 및 편집의 모든 단계를 문서화하면 AI가 삶의 다양한 측면에서 우리에게 어떻게 도움이 되는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 당신은 우리를 기억할 수 있습니다 익스트림 엣지 리뷰 작년부터 우리는 이미지에 영향을 미치는 인공 조명에 대한 걱정 없이 밤하늘을 포착하기 위해 사막에 장비를 설치했습니다.

특히 대용량 스토리지와 계산 효율성이 가장 중요한 가장자리에서 천체 사진의 경계를 확장하려는 탐구에서 이미지 디콘볼루션에 대한 새로운 접근 방식은 전례 없는 선명도로 우주를 포착하는 능력에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 목표를 달성하기 위해 우리는 전통적으로 이미지 디컨볼루션 프로세스와 관련된 아티팩트를 크게 줄이는 획기적인 CNN(컨볼루션 신경망) 아키텍처를 도입했습니다.

천체 사진의 핵심 과제는 대기 간섭, 마운트 및 유도 오류, 관측 장비의 한계로 인한 왜곡을 해결하는 것입니다. 적응광학은 이러한 문제를 완화했지만 높은 비용과 복잡성으로 인해 많은 관측소가 어려움을 겪고 있습니다. 이미지를 명확하게 하기 위해 점 확산 함수(PSF)의 효과를 추정하고 반전시키는 프로세스인 이미지 디콘볼루션은 천문학자의 무기고에서 중요한 도구입니다. 그러나 Richardson-Lucy 및 통계적 디콘볼루션과 같은 기존 알고리즘에서는 추가 아티팩트가 발생하여 이미지의 충실도가 저하되는 경우가 많습니다.

천문 이미지 복원을 위해 명시적으로 설계된 맞춤형 CNN 아키텍처인 Vikramaditya R. Chandra와의 협력을 위해 제안된 혁신적인 솔루션을 입력하세요. 이 아키텍처는 놀라운 정확도로 PSF를 추정할 뿐만 아니라 딥러닝 기술로 강화된 Richardson-Lucy 디콘볼루션 알고리즘을 적용하여 아티팩트 발생을 최소화합니다. 우리의 연구는 우리가 캡처한 이미지와 허블 레거시 아카이브(Hubble Legacy Archive)에서 이 모델을 훈련하여 인공물 없는 천문 이미지를 향한 명확한 경로를 제시함으로써 기존 방법론보다 우수한 성능을 보여줍니다.

이 아키텍처의 핵심은 이중 단계 접근 방식입니다. 처음에는 컨벌루션 신경망이 PSF를 추정한 다음 수정된 Richardson-Lucy 알고리즘에서 이미지를 디콘볼루션하는 데 사용됩니다. 두 번째 단계에서는 잔여 인공물을 식별하고 제거하도록 훈련된 또 다른 심층 CNN을 사용하여 출력 이미지가 가능한 한 원본 천체에 그대로 유지되도록 합니다. 이는 "울림"과 같은 원치 않는 효과를 유발할 수도 있는 가우시안 블러와 같은 지나치게 단순화된 기술을 사용하지 않고도 달성됩니다.

이 모델의 중요성은 천체 사진에서의 즉각적인 적용을 넘어 확장됩니다. 처리 능력과 저장 용량이 중요한 엣지 컴퓨팅의 경우, 이 새로운 CNN 아키텍처의 효율성과 효과는 고품질 이미징의 새로운 시대를 약속합니다. 엣지에서 방대한 양의 광학 데이터를 처리하고 저장할 수 있는 기능은 연구에 대한 새로운 가능성을 열어 업계 전반의 관찰 캠페인에서 실시간 분석과 의사 결정을 가능하게 합니다.

우리 연구실에서 수행된 디콘볼루션 기술의 발전은 모든 유형의 이미징에서 중추적인 순간을 의미합니다. 혁신적으로 딥 러닝을 활용함으로써 우리는 디지털 이미지의 추가적인 잠재력을 실현하기 직전에 서 있습니다. 이전에는 최고 수준의 구성에서만 가능했던 명확성과 정밀도로 우주를 캡처하여 여기서 보여줍니다. 우리는 오랫동안 연구실에서 이 모델을 훈련해 왔으므로 곧 전체 보고서를 기대해 주세요.

이것이 천체 사진에 미치는 영향

기존의 디콘볼루션 기술에 비해 천문 이미지 복원을 위한 새로운 CNN(컨볼루션 신경망) 아키텍처의 발전은 천체 사진 분야의 중추적인 발전을 의미합니다. 노이즈 및 고스트 이미지와 같은 아티팩트가 자주 발생하는 기존 방법과 달리 CNN 접근 방식은 이러한 문제를 최소화하여 보다 명확하고 정확한 천체 이미지를 보장합니다.

이 기술은 이미지 선명도를 향상시키고 천문 관측에서 보다 정확한 데이터 추출을 가능하게 합니다. 딥 러닝을 활용함으로써 우리는 천체 사진의 충실도를 크게 향상시켜 이미지 처리의 타협을 최소화하면서 우주에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있는 길을 열었습니다.

엣지 기반 AI 가속 과학 연구의 두 가지 추론 사용 사례

데이터 처리 및 처리 방법은 과학 연구, 특히 천체 사진과 같이 광범위한 데이터 캡처 및 분석이 필요한 분야에서 중추적인 역할을 합니다. 우리는 엣지에서 생성된 방대한 데이터 세트를 관리하고 해석하기 위해 Dell이 제공하는 대용량 Solidigm 스토리지 솔루션과 고급 컴퓨팅 인프라를 활용하는 두 가지 일반적인 추론 사용 사례를 살펴보기로 결정했습니다.

사례 1: 스니커 네트 접근 방식

Sneaker Net 접근 방식은 대용량 저장 장치에서 로컬로 데이터를 캡처한 다음 이러한 저장 매체를 중앙 데이터 센터나 처리 시설로 물리적으로 전송하는 전통적인 데이터 전송 방법입니다. 이 방법은 네트워크 연결이 부족하거나 느려서 데이터를 수동으로 이동했던 컴퓨팅 초기를 연상시킵니다. 엣지 기반 AI 가속 과학 연구에서 이 접근 방식은 실시간 데이터 전송이 대역폭 제한이나 신뢰할 수 없는 인터넷 연결로 인해 방해받는 시나리오에서 유용할 수 있습니다.

Sneaker Net 접근 방식의 주요 이점은 단순성과 신뢰성에 있습니다. 대용량 SSD는 엄청난 양의 데이터를 저장할 수 있어 지속적인 인터넷 연결 없이도 대규모 데이터 세트를 안전하게 전송할 수 있습니다. 이 방법은 기존 인터넷 서비스에서 멀리 떨어진 외딴 야생 지역과 같이 천체 사진이 자주 발생하는 원격 또는 까다로운 환경에서 특히 유리합니다.

그러나 Sneaker Net 접근 방식에도 상당한 한계가 있습니다. 가장 분명한 것은 물리적 운송에 시간이 걸리기 때문에 데이터 처리 및 분석이 지연되어 데이터에서 파생될 수 있는 잠재적 통찰력을 방해한다는 것입니다. 또한 운송 중 데이터 손실이나 손상 위험도 증가합니다. 게다가 이 방법은 엣지 컴퓨팅이 제공할 수 있는 실시간 분석 및 의사 결정의 잠재력을 활용하지 못하므로 적시에 통찰력과 개입을 놓칠 가능성이 있습니다.

사례 2: 에지 추론

엣지 추론은 특히 AI 가속 프로젝트의 요구 사항에 적합한 과학 연구의 데이터 처리에 대한 보다 현대적인 접근 방식을 나타냅니다. 이 프로세스에는 현장에서 데이터를 캡처하고 NVIDIA L4가 장착된 엣지 서버를 활용하여 XNUMX차 추론을 실행하는 작업이 포함됩니다. 이 방법을 사용하면 생성된 데이터를 즉시 분석할 수 있으므로 예비 결과를 바탕으로 실시간 의사 결정과 데이터 캡처 전략의 신속한 조정이 가능합니다.

엣지 서버는 현장 연구에서 자주 직면하는 까다로운 조건에서 작동하도록 설계되어 AI 및 기계 학습 알고리즘에 필요한 컴퓨팅 성능을 데이터 소스에서 바로 제공합니다. 이 기능은 천체 사진 세션 중에 캡처된 방대한 데이터세트에서 특정 천문 현상을 식별하는 등 즉각적인 데이터 분석이 필요한 작업에 매우 중요합니다.

에지 추론의 장점은 다양합니다. 데이터 처리 지연 시간을 크게 줄여 즉각적인 통찰력과 조정이 가능합니다. 이러한 실시간 분석을 통해 수집된 데이터의 품질과 관련성을 향상시켜 연구 활동을 더욱 효율적이고 효과적으로 만들 수 있습니다. 또한 에지 추론은 데이터 전송의 필요성을 줄여 필수 통신을 위한 대역폭을 보존합니다.

그러나 에지 추론에는 문제도 있습니다. 엣지 컴퓨팅 인프라의 초기 설정 및 유지 관리는 복잡하고 비용이 많이 들 수 있으며 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 상당한 투자가 필요할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅 시스템을 효과적으로 관리하고 운영하기 위해서는 전문적인 전문 지식도 필요합니다.

또한 에지 추론을 사용하면 데이터 전송 필요성이 줄어들지만 여전히 장기 데이터 저장 및 추가 분석 방법이 필요하므로 로컬 처리와 중앙 데이터 분석을 결합하는 하이브리드 접근 방식이 필요합니다. 컴퓨팅, 스토리지, GPU 기술의 향상 덕분에 이러한 문제는 점점 덜 문제가 되고 있습니다.

Sneaker Net 접근 방식과 엣지 추론은 모두 엣지 기반 AI 가속 과학 연구에서 생성된 방대한 데이터 세트를 관리하는 데 유용한 방법을 제공합니다. 이러한 방법 중 선택은 실시간 분석의 필요성, 현장의 계산 리소스 가용성, 데이터 전송에 대한 물류 고려 사항을 포함하여 연구 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 기술이 발전함에 따라 이러한 과제에 대한 혁신적인 솔루션의 잠재력은 첨단 과학 연구의 효율성과 효과를 더욱 향상시킬 것을 약속합니다.

극한 환경 조건

기술의 경계를 넓히고 그 한계를 이해하려는 끊임없는 노력의 일환으로 우리는 Dell PowerEdge XR7620 서버 및 Solidigm QLC SSD를 사용하여 독특한 테스트 여정을 시작했습니다. 모든 기술에 대해 지정된 작동 매개변수를 벗어나는 것은 권장되지 않으며 보증이 무효화되거나 최악의 경우 장비 고장으로 이어질 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 그러나 과학적 호기심을 위해 그리고 우리 장비의 견고성을 진정으로 파악하기 위해 우리는 신중하게 작업을 진행했습니다.

이 프로젝트에 대한 우리의 테스트는 끊임없는 눈보라 속에서 온도가 -15°C 이하로 떨어지는 혹독한 겨울에 수행되었습니다. 이러한 조건은 대부분의 전자 장비, 특히 데이터 집약적인 작업을 위해 설계된 정교한 서버 하드웨어 및 SSD의 일반적인 작동 환경을 훨씬 뛰어넘습니다. 목표는 이러한 기상 조건에 따른 극한의 추위와 습기에 직면했을 때 서버와 스토리지의 성능과 신뢰성을 평가하는 것이었습니다.

놀랍게도 서버와 SSD 모두 문제 없이 작동했습니다. 작동에 부정적인 영향이 없었고, 데이터 손상도 없었으며, 하드웨어 오작동도 없었습니다. 이러한 테스트 조건에서 이러한 뛰어난 성능은 해당 장치의 빌드 품질과 복원력에 대해 많은 것을 말해줍니다. 견고한 디자인을 갖춘 Dell PowerEdge XR7620과 고급 기술을 갖춘 Solidigm SSD는 데이터 센터의 아늑한 범위를 훨씬 뛰어넘는 환경적 스트레스 요인을 견딜 수 있음을 입증했습니다.

이 테스트는 장비의 내구성과 신뢰성을 보여주지만 권장 사양을 벗어나 하드웨어를 작동하는 것을 보증하는 것으로 간주되어서는 안 됩니다. 이는 이러한 장치가 처리할 수 있는 한계를 탐색하기 위해 고안된 통제된 실험이었습니다. 우리의 연구 결과는 특히 조건을 예측할 수 없고 이상적이지 않은 엣지 컴퓨팅 시나리오에서 중요한 애플리케이션을 위한 고품질의 내구성 있는 하드웨어를 선택하는 것이 중요하다는 것을 재확인합니다.

생각을 폐쇄

우리는 QLC NAND가 의미 있는 방식으로 시장에 출시된 이후로 고용량 기업용 SSD에 매료되었습니다. 대부분의 워크로드는 업계에서 생각하는 것만큼 쓰기 집약적이지 않습니다. 이는 엣지에서의 데이터 수집과 관련하여 더욱 그렇습니다. 엣지 데이터 수집 및 추론 사용 사례에는 완전히 다른 과제가 있습니다.

여기에서 설명한 천체 사진 사용 사례와 마찬가지로 데이터 센터에서 볼 수 있는 것과 비교하면 일반적으로 어떤 면에서 제한됩니다. 우리의 연구 및 엣지 AI 노력과 마찬가지로 Dell 서버에는 베이가 4개뿐이므로 데이터를 캡처하려면 해당 베이를 최대화하는 것이 중요합니다. 우리가 조사한 다른 엣지 사용과 유사합니다. 자율 주행, 중단 없이 더 많은 데이터를 캡처하는 능력이 중요합니다.

고용량 기업용 SSD, 특히 QLC NAND 기술의 고유한 애플리케이션에 대한 탐구의 결론은 엣지에서 데이터 수집 및 처리에 접근하는 방식의 중추적인 변화를 강조합니다. 테스트에 사용한 SSD는 용량과 성능 지표로 인해 특히 흥미롭고 이전에는 스토리지 용량으로 인해 제한되었던 새로운 연구 가능성을 가능하게 했습니다.

천체 사진 프로젝트로 요약된 복잡한 엣지 데이터 수집 및 추론 사용 사례를 통한 우리의 여정은 데이터 센터를 넘어서는 스토리지 요구 사항에 대한 미묘한 이해를 보여줍니다. 이와 같은 프로젝트에서는 캡처된 데이터의 모든 바이트, 즉 우주의 조각이 가치를 갖습니다. 날씨와 시간 제약으로 인해 광대한 스토리지 어레이와 장비 랙을 쌓는 고급스러움을 항상 이용할 수 있는 것은 아닙니다.

이 시나리오는 천체 사진에만 국한된 것이 아니라 다양한 엣지 컴퓨팅 애플리케이션과 연구 분야에 걸쳐 반영됩니다. 여기에서는 방대한 양의 데이터를 즉시 캡처하고 분석하는 것이 무엇보다 중요합니다. 많은 산업에서 데이터 오프로딩을 중단하는 것은 감당할 수도 없고 정당화될 수도 없는 사치입니다. SSD는 광범위한 저장 용량으로 이러한 딜레마를 해결합니다. 이를 통해 데이터를 오프로드하기 위해 자주 중지하지 않고도 데이터 수집 기간을 연장할 수 있으므로 연구 프로세스의 연속성과 무결성이 보장됩니다.

이러한 대용량 SSD는 AI 및 기계 학습 알고리즘의 데이터 집약적 요구 사항을 엣지에서 직접 지원하여 새로운 연구 분야를 개척합니다. 이 기능은 실시간 데이터 처리 및 추론에 매우 중요하며, 수집된 데이터를 기반으로 즉각적인 통찰력과 조치를 가능하게 합니다. 예비 분석을 기반으로 데이터 캡처 매개변수를 정제하든, 천문학적 발견을 위해 천체 소음을 필터링하기 위해 복잡한 알고리즘을 적용하든, 이러한 SSD의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

Solidigm SSD는 단순한 스토리지 솔루션이 아니라 혁신을 가능하게 하는 제품입니다. 이는 엣지 컴퓨팅의 고유한 과제를 해결하고 가능한 것의 경계를 넓히는 연구 노력을 촉진하는 데 있어 도약을 의미합니다. 강력하고 효율적인 고용량 스토리지 솔루션의 중요성은 우리가 엣지 기반 AI 가속 과학 연구를 통해 광대한 공간과 세상의 복잡함을 계속 탐구함에 따라 더욱 커질 것입니다. 이러한 기술은 현재의 연구 요구를 지원할 뿐만 아니라; 그들은 미래를 예측하고 미래 발견을 위한 토대를 마련합니다.

솔리드다임 AI

이 보고서는 Solidigm이 후원합니다. 이 보고서에 표현된 모든 견해와 의견은 고려 중인 제품에 대한 우리의 공정한 견해를 기반으로 합니다.

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