Wetenschappelijk onderzoek aan de edge – opslag met hoge capaciteit maakt AI-versnelde inzichten mogelijk

Solidigm P5336 SSD's ontsluiten nieuwe onderzoeksgrenzen door de data-intensieve vereisten van AI en machine learning-algoritmen aan de edge te ondersteunen.

In een tijdperk waarin wetenschappelijk onderzoek zich snel ontwikkelt tot aan de grenzen van onze technologische mogelijkheden, is het belang van opslag met hoge capaciteit steeds prominenter geworden. Gewapend met een krachtige deep-sky-object capture-installatie, een set Solidigm P5336 61.44TB QLC SSD's en onze nieuwe favoriete robuuste Dell PowerEdge XR7620-server, onderzoeken we de behoefte aan robuuste, kosteneffectieve opslag om de snel exploderende gegevensvereisten te beheren van edge-based AI-versneld wetenschappelijk onderzoek.

Randgegevens vastleggen

De afgelopen jaren heeft wetenschappelijk en datacomputing een monumentale verschuiving ondergaan, waarbij de overgang is gemaakt van traditionele, gecentraliseerde computermodellen naar het meer dynamische domein van edge computing. Deze verschuiving is niet alleen een verandering in computervoorkeuren, maar een reactie op de veranderende behoeften en complexiteiten van moderne gegevensverwerking.

In de kern verwijst edge computing naar het verwerken van gegevens dichtbij de locatie waar deze worden gegenereerd, in tegenstelling tot het vertrouwen op een gecentraliseerd gegevensverwerkingsmagazijn. Deze verschuiving wordt steeds relevanter op gebieden waar realtime gegevensverwerking en besluitvorming cruciaal zijn. Edge computing is overtuigend in wetenschappelijk onderzoek, vooral in disciplines die snelle gegevensverzameling en -analyse vereisen.

De factoren die edge computing aandrijven

Verschillende factoren drijven de beweging naar edge computing in wetenschappelijk onderzoek aan. Ten eerste is de enorme hoeveelheid gegevens die door moderne wetenschappelijke experimenten wordt gegenereerd, onthutsend. Traditionele dataverwerkingsmethoden, waarbij enorme datasets voor analyse naar een centrale server worden verzonden, worden onpraktisch en tijdrovend.

Ten tweede is de behoefte aan realtime analyse groter dan ooit. In veel onderzoeksscenario's kan de tijd die nodig is om gegevens over te dragen voor verwerking ervoor zorgen dat deze verouderd zijn, waardoor onmiddellijke analyse ter plaatse essentieel is.

Ten slotte hebben meer geavanceerde technologieën voor gegevensverzameling de ontwikkeling van even geavanceerde gegevensverwerkingsmogelijkheden noodzakelijk gemaakt. Edge computing beantwoordt aan deze behoefte door krachtige computermogelijkheden dichter bij databronnen te brengen, waardoor de efficiëntie en effectiviteit van wetenschappelijk onderzoek wordt vergroot.

Wetenschappelijk onderzoek, onze focus op edge computing voor dit artikel, is vooral geïnteresseerd in het behouden van zoveel mogelijk ruwe gegevens die zijn verzameld door moderne, geavanceerde sensoren. Realtime monitoring en analyse van de vastgelegde gegevens met behulp van versnellers zoals de NVIDIA L4 aan de rand biedt samenvattingen. Toch is er geen vervanging voor het vastleggen en bewaren van alle gegevens voor toekomstige, diepgaandere analyses. Dit is waar de ultra-dichte Solidigm QLC SSD's kom binnen.

De Setup

Astrofotografie, de praktijk van het vastleggen van beelden van hemellichamen en grote delen van de nachtelijke hemel, is een goed voorbeeld van een vakgebied dat aanzienlijk profiteert van edge computing. Traditioneel is astrofotografie een discipline van geduld, waarbij lange belichtingstijden en aanzienlijke nabewerking van beelden nodig zijn om betekenisvolle gegevens te extraheren. Vroeger keken we het proces versnellen met een NUC-cluster. Nu is het tijd om het naar een hoger niveau te tillen.

De Edge-server

Wij hebben de robuuste versie gebruikt Dell PowerEdge XR7620 als het kernserverplatform aan de rand. Deze geoptimaliseerde servers hebben een korte diepte, dual-socket in een compacte vormfactor en bieden op versnelling gerichte oplossingen. In tegenstelling tot de typische edge-servers pakt de XR7620-server de snelle ontwikkeling van AI/ML aan met ondersteuning voor de meest veeleisende workloads, waaronder industriële automatisering, video, point-of-sale-analyses, AI-inferencing en aggregatie van edge-point-devices.

Dell PowerEdge XR7620 Belangrijkste specificaties

Bekijk hier onze volledige recensie voor een volledige lijst met specificaties: Dell PowerEdge XR7620.

Deze Dell PowerEdge server is niet zomaar een stukje technologie. Het is gebouwd om de zwaarste omstandigheden die het wild te bieden heeft te weerstaan. Denk aan temperaturen onder het vriespunt, gierende wind en het isolement waardoor het woord ‘afgelegen’ een understatement lijkt. Maar ondanks de verwachtingen bleek het capabel en onverzettelijk, en dreef het onderzoek aan met de kracht van de modernste processors en een monsterlijke capaciteit voor data-analyse.

Het hebben van een robuuste server neemt de druk weg om de server veilig en warm te houden. Het is niet alleen de enscenering; het is ook essentieel dat de server bestand is tegen de zenuwslopende rit van een veilige locatie naar een koude, geïsoleerde plek in de middle of nowhere.

de telescoop

Voor deze test kozen we een locatie langs de Grote Meren, in het hart van een afgelegen wildernis, ver verwijderd van de invasieve gloed van stadslichten. Het middelpunt van onze astrofotografie-installatie is de Celestron Nexstar 11-inch telescoop. Met een diafragma van F/1.9 en een brandpuntsafstand van 540 mm is deze telescoop ideaal voor astrofotografie bij weinig licht, en biedt hij opmerkelijke details voor verkenning van de diepe hemel. In de diepe stilte van de wildernis staat deze telescoop als een schildwacht, de lens gericht op de hemel, klaar om het hemelse schouwspel vast te leggen.

De one-shot-camera

Aan de Nexstar is de ZWO ASI6200MC Pro One Shot kleurencamera gekoppeld. Deze camera is uitsluitend ontworpen voor astrofotografie en kan kleurrijke beelden met hoge resolutie van astronomische objecten weergeven. De keuze voor een one-shot kleurencamera vereenvoudigt het beeldvormingsproces, waarbij kleurenafbeeldingen in één enkele belichting worden vastgelegd zonder dat er extra filters nodig zijn. Deze functie is van onschatbare waarde in de afgelegen wildernis, waar eenvoud en efficiëntie voorop staan.

De ZWO ASI6200MC Pro is een speciaal ontworpen astrofotografiecamera uitgerust met een SONY IMX455 CMOS-sensor, die een indrukwekkende resolutie van 62 megapixels biedt over een full-frame sensor. Het beschikt over een pixelgrootte van 3.76 μm, waardoor gedetailleerde en uitgebreide hemelopnamen mogelijk zijn met een maximale framesnelheid van 3.51 FPS bij volledige resolutie.

De camera heeft een geïntegreerd koelsysteem – een geregelde tweetraps thermische elektrische koeler – om de temperatuur van de sensor te verlagen en optimale prestaties te garanderen door een temperatuur 30°C-35°C onder het omgevingsniveau te houden, waardoor elektronische ruis wordt verminderd voor nauwkeurigere beelden . Met functies als een rolluik, een breed belichtingsbereik en een aanzienlijke DDR256-buffer van 3 MB is deze camera ontworpen om beelden van uitzonderlijke kwaliteit te leveren voor zowel amateur- als professionele astronomen.

Het onderhouden van een betrouwbare dataverbinding in de afgelegen wildernis is tegenwoordig niet meer zo uitdagend met Starlink. Deze op satellieten gebaseerde internetdienst biedt snelle dataconnectiviteit, essentieel voor het verzenden van gegevens en het ontvangen van realtime updates, maar met een aanzienlijke bandbreedtebeperking voor het terugsturen van enorme datasets naar het laboratorium.

De opslag met hoge capaciteit

Het behouden van elk subframe in astrofotografie is van cruciaal belang voor onderzoekers, omdat het een schat aan informatie ontsluit die essentieel is voor het bevorderen van astronomische kennis. Elk subframe kan incrementele variaties en nuances in hemelse verschijnselen vastleggen, wat cruciaal is voor gedetailleerde analyse en begrip. Deze praktijk verbetert de beeldkwaliteit door ruisonderdrukking en garandeert de betrouwbaarheid van gegevens door redundantie te bieden voor verificatie en te helpen bij foutcorrectie en kalibratie.

Daarnaast maken we gebruik van de Solidigm D61.44-P5-schijf van 5336 TB

Ons voornaamste belang is het hebben van een uitgebreide dataset die de toepassing van geavanceerde computationele technieken, zoals machinaal leren en AI, mogelijk maakt voor het blootleggen van patronen en inzichten die mogelijk over het hoofd worden gezien bij handmatige analyse of traditionele methoden. Door deze subframes te behouden, wordt het onderzoek ook toekomstbestendig, waardoor herverwerking met evoluerende technologieën mogelijk wordt. Het is ook een historisch record voor langetermijnonderzoek en samenwerkingsinspanningen, waardoor het een bron van onschatbare waarde is.

De innovatieve aanpak van StorageReview

We hebben de grenzen verlegd wat betreft edge computing en het belang ervan – en niet alleen voor typische markten zoals industriële en retailgebruikssituaties. Door onze kit naar afgelegen locaties te brengen en alle fasen van de astrofotografie-beeldopnames en -compilaties te documenteren, kunnen we begrijpen hoe AI ons in veel verschillende aspecten van het leven ten goede komt. Misschien herinnert u zich nog onze Extreme Edge-recensie van vorig jaar, waar we onze opstelling in de woestijn hebben opgesteld om een ​​nachtelijke hemel vast te leggen zonder dat we ons zorgen hoeven te maken dat kunstlicht onze beelden beïnvloedt.

In de zoektocht om de grenzen van astrofotografie te verleggen, vooral aan de rand waar opslag met hoge capaciteit en rekenefficiëntie van het grootste belang zijn, zorgt een nieuwe benadering van beelddeconvolutie voor een revolutie in ons vermogen om de kosmos met ongekende helderheid vast te leggen. Om dit doel te bereiken, hebben we een baanbrekende convolutionele neurale netwerkarchitectuur (CNN) geïntroduceerd die de artefacten die traditioneel geassocieerd worden met beelddeconvolutieprocessen aanzienlijk vermindert.

De kernuitdaging in astrofotografie ligt in het bestrijden van de vervormingen die worden veroorzaakt door atmosferische interferentie, montage- en geleidingsfouten, en de beperkingen van observatieapparatuur. Adaptieve optica heeft deze problemen verzacht, maar hun hoge kosten en complexiteit laten veel observatoria in de steek. Beelddeconvolutie, het proces van het schatten en omkeren van de effecten van de puntspreidingsfunctie (PSF) om beelden te verduidelijken, is een cruciaal hulpmiddel in het arsenaal van astronomen. Traditionele algoritmen zoals Richardson-Lucy en statistische deconvolutie introduceren echter vaak extra artefacten, die afbreuk doen aan de getrouwheid van het beeld.

Maak kennis met de innovatieve oplossing die wordt voorgesteld voor samenwerking met Vikramaditya R. Chandra: een op maat gemaakte CNN-architectuur die expliciet is ontworpen voor astronomische beeldrestauratie. Deze architectuur schat niet alleen de PSF met opmerkelijke nauwkeurigheid, maar past ook een Richardson-Lucy deconvolutie-algoritme toe, versterkt door deep learning-technieken om de introductie van artefacten te minimaliseren. Ons onderzoek toont superieure prestaties aan ten opzichte van bestaande methodologieën door dit model te trainen op beelden die we hebben vastgelegd en uit het Hubble Legacy Archive, wat een duidelijk pad presenteert naar artefactvrije astronomische beelden.

De kern van deze architectuur is een tweefasenbenadering: aanvankelijk schat een convolutioneel neuraal netwerk de PSF, die vervolgens wordt gebruikt in een aangepast Richardson-Lucy-algoritme om het beeld te deconvolueren. In de tweede fase wordt gebruik gemaakt van een andere diepe CNN, getraind om resterende artefacten te identificeren en te elimineren, zodat het uitvoerbeeld zo getrouw mogelijk blijft aan het oorspronkelijke astronomische object. Dit wordt bereikt zonder gebruik te maken van oversimplificatietechnieken zoals Gaussiaanse vervaging, die ook ongewenste effecten zoals 'ringing' kunnen introduceren.

De betekenis van dit model reikt verder dan de directe toepassingen ervan in de astrofotografie. Voor edge computing, waar verwerkingskracht en opslagcapaciteit van groot belang zijn, beloven de efficiëntie en effectiviteit van deze nieuwe CNN-architectuur een nieuw tijdperk van hifi-beeldvorming. De mogelijkheid om enorme hoeveelheden optische gegevens aan de rand te verwerken en op te slaan, opent nieuwe mogelijkheden voor onderzoek, waardoor realtime analyse en besluitvorming mogelijk worden in observatiecampagnes in de hele sector.

De vooruitgang in deconvolutietechnieken die in ons laboratorium worden ondernomen, markeert een cruciaal moment in alle soorten beeldvorming. Door op innovatieve wijze gebruik te maken van deep learning staan ​​we op de rand van het ontsluiten van het extra potentieel van een digitaal beeld, hier gedemonstreerd door het vastleggen van het universum met helderheid en precisie die voorheen alleen voorbehouden was aan het hoogste niveau van configuraties. We trainen dit model al geruime tijd in ons laboratorium, dus houd binnenkort een volledig rapport in de gaten.

Wat dit betekent voor astrofotografie

De vooruitgang van een nieuwe convolutioneel neuraal netwerk (CNN)-architectuur voor astronomisch beeldherstel ten opzichte van traditionele deconvolutietechnieken markeert een cruciale ontwikkeling in de astrofotografie. In tegenstelling tot conventionele methoden, die vaak artefacten zoals ruis en spookbeelden introduceren, minimaliseert de CNN-aanpak deze problemen, waardoor duidelijkere en nauwkeurigere hemelbeelden worden gegarandeerd.

Deze techniek verbetert de beeldhelderheid en maakt nauwkeurigere gegevensextractie uit astronomische waarnemingen mogelijk. Door gebruik te maken van deep learning verbeteren we de betrouwbaarheid van astrofotografie aanzienlijk, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor diepere inzichten in de kosmos met minimale compromissen in de beeldverwerking.

Twee afgeleide gebruiksscenario's in op edge gebaseerd, AI-versneld wetenschappelijk onderzoek

Methoden voor het hanteren en verwerken van gegevens spelen een cruciale rol in wetenschappelijk onderzoek, vooral op gebieden die uitgebreide gegevensverzameling en -analyse vereisen, zoals astrofotografie. We hebben besloten om te kijken naar twee veelvoorkomende gebruiksscenario's voor inferentie, waarbij gebruik wordt gemaakt van Solidigm-opslagoplossingen met hoge capaciteit en de geavanceerde rekeninfrastructuur van Dell voor het beheren en interpreteren van de enorme datasets die aan de edge worden gegenereerd.

Geval 1: Sneaker Net-aanpak

De Sneaker Net-aanpak is een aloude methode voor gegevensoverdracht waarbij gegevens lokaal worden vastgelegd op opslagapparaten met een hoge capaciteit en deze opslagmedia vervolgens fysiek worden getransporteerd naar een centraal datacenter of verwerkingsfaciliteit. Deze methode doet denken aan de begindagen van de computer, toen gegevens handmatig werden verplaatst vanwege het ontbreken van of trage netwerkverbindingen. In edge-based AI-versneld wetenschappelijk onderzoek kan deze aanpak nuttig zijn in scenario's waarin realtime datatransmissie wordt belemmerd door bandbreedtebeperkingen of onbetrouwbare internetconnectiviteit.

Het belangrijkste voordeel van de Sneaker Net-aanpak ligt in de eenvoud en betrouwbaarheid ervan. SSD's met hoge capaciteit kunnen enorme hoeveelheden gegevens opslaan, waardoor grote datasets veilig kunnen worden getransporteerd zonder continue internetverbinding. Deze methode is vooral voordelig in afgelegen of uitdagende omgevingen waar astrofotografie vaak voorkomt, zoals afgelegen wildernisgebieden ver van conventionele internetdiensten.

De Sneaker Net-aanpak kent echter ook aanzienlijke beperkingen. Het meest voor de hand liggend is de vertraging in de gegevensverwerking en -analyse, omdat fysiek transport tijd kost, waardoor potentiële inzichten die uit de gegevens kunnen worden afgeleid, worden belemmerd. Er is ook een verhoogd risico op gegevensverlies of -schade tijdens transport. Bovendien maakt deze methode geen gebruik van het potentieel voor realtime analyse en besluitvorming dat edge computing kan bieden, waardoor mogelijk tijdige inzichten en interventies mislopen.

Geval 2: Randinferentie

Edge-inferencing vertegenwoordigt een modernere benadering van gegevensverwerking in wetenschappelijk onderzoek, met name geschikt voor de behoeften van AI-versnelde projecten. Dit proces omvat het vastleggen van gegevens in het veld en het gebruik van een edge-server uitgerust met een NVIDIA L4, om first-pass-inferentie uit te voeren. Deze methode maakt onmiddellijke data-analyse mogelijk zodra deze wordt gegenereerd, waardoor realtime besluitvorming en snelle aanpassingen van dataverzamelingsstrategieën mogelijk zijn op basis van voorlopige bevindingen.

Edge-servers zijn ontworpen om te werken in de uitdagende omstandigheden die vaak voorkomen bij veldonderzoek, en leveren de rekenkracht die nodig is voor AI en machine learning-algoritmen direct bij de gegevensbron. Deze mogelijkheid is cruciaal voor taken die onmiddellijke data-analyse vereisen, zoals het identificeren van specifieke astronomische verschijnselen in enorme datasets die zijn vastgelegd tijdens astrofotografiesessies.

De voordelen van randinferentie zijn talrijk. Het vermindert de latentie bij de gegevensverwerking aanzienlijk, waardoor directe inzichten en aanpassingen mogelijk zijn. Deze realtime analyse kan de kwaliteit en relevantie van de vastgelegde gegevens verbeteren, waardoor onderzoeksinspanningen efficiënter en effectiever worden. Edge-inferencing vermindert ook de behoefte aan datatransmissie, waardoor bandbreedte voor essentiële communicatie wordt bespaard.

Randafleiding brengt echter ook uitdagingen met zich mee. De initiële installatie en het onderhoud van de edge computing-infrastructuur kan complex en kostbaar zijn, waardoor aanzienlijke investeringen in hardware en software nodig zijn. Er is ook behoefte aan gespecialiseerde expertise om edge computing-systemen effectief te beheren en te bedienen.

Hoewel edge-inferencing de behoeften aan datatransmissie vermindert, vereist het bovendien nog steeds een methode voor gegevensopslag en verdere analyse op de lange termijn, waardoor een hybride aanpak nodig is die lokale verwerking combineert met centrale data-analyse. Dankzij de verbeterde computer-, opslag- en GPU-technologieën worden deze uitdagingen steeds minder een probleem.

Zowel de Sneaker Net-aanpak als edge-inferencing bieden waardevolle methoden voor het beheren van de enorme datasets die worden gegenereerd in edge-gebaseerd AI-versneld wetenschappelijk onderzoek. De keuze tussen deze methoden hangt af van de specifieke vereisten van het onderzoeksproject, waaronder de behoefte aan realtime analyse, de beschikbaarheid van computerbronnen in het veld en de logistieke overwegingen van datatransport. Naarmate de technologie vordert, belooft het potentieel voor innovatieve oplossingen voor deze uitdagingen de efficiëntie en effectiviteit van wetenschappelijk onderzoek aan de rand verder te vergroten.

Extreme omgevingsomstandigheden

In onze steeds evoluerende toewijding om de grenzen van de technologie te verleggen en de grenzen ervan te begrijpen, zijn we begonnen aan een uniek testtraject met de Dell PowerEdge XR7620 server en Solidigm QLC SSD's. Het is de moeite waard om op te merken dat het niet wordt aanbevolen om zich buiten de gespecificeerde operationele parameters van welke technologie dan ook te wagen en garanties ongeldig kan maken of, erger nog, kan leiden tot defecten aan de apparatuur. Omwille van de wetenschappelijke nieuwsgierigheid en om echt inzicht te krijgen in de robuustheid van onze apparatuur, zijn we echter voorzichtig te werk gegaan.

Onze tests voor dit project werden uitgevoerd in de barre omstandigheden van de winter, met temperaturen die daalden tot -15°C en lager, te midden van een meedogenloze sneeuwstorm. Deze omstandigheden liggen veel verder dan de normale werkomgeving voor de meeste elektronische apparatuur, met name geavanceerde serverhardware en SSD's die zijn ontworpen voor data-intensieve taken. Het doel was om de prestaties en betrouwbaarheid van de server en opslag te evalueren wanneer ze worden geconfronteerd met de extreme kou en vochtigheid die dergelijke weersomstandigheden met zich meebrengen.

Opmerkelijk is dat zowel de server als de SSD's probleemloos presteerden. Er waren geen nadelige gevolgen voor de werking ervan, geen datacorruptie en geen hardwarestoringen. Deze uitzonderlijke prestaties onder dergelijke testomstandigheden spreken boekdelen over de bouwkwaliteit en veerkracht van deze apparaten. De Dell PowerEdge XR7620, met zijn robuuste ontwerp, en de Solidigm SSD's, met hun geavanceerde technologie, hebben bewezen in staat te zijn om omgevingsstressoren te weerstaan ​​die veel verder gaan dan de gezellige grenzen van een datacenter.

Hoewel deze test de duurzaamheid en betrouwbaarheid van de apparatuur laat zien, mag deze test niet worden gezien als een goedkeuring voor het gebruik van uw hardware buiten de aanbevolen specificaties. Het was een gecontroleerd experiment, bedoeld om de grenzen te verkennen van wat deze apparaten aankunnen. Onze bevindingen bevestigen opnieuw het belang van het kiezen van hoogwaardige, duurzame hardware voor kritieke toepassingen, vooral in edge-computing-scenario's waar de omstandigheden onvoorspelbaar en verre van ideaal kunnen zijn.

Sluiting Gedachten

Sinds QLC NAND op een betekenisvolle manier op de markt kwam, zijn we gecharmeerd van zakelijke SSD's met hoge capaciteit. De meeste werklasten zijn niet zo schrijfintensief als de sector denkt; Dit geldt zelfs nog meer voor gegevensverzameling aan de rand. Edge-dataverzameling en het afleiden van gebruiksscenario's hebben een geheel andere reeks uitdagingen.

Net als het gebruiksscenario voor astrofotografie dat we hier hebben uiteengezet, zijn ze meestal op de een of andere manier beperkt in vergelijking met wat er in het datacenter te vinden is. Net als bij ons onderzoek en onze inspanningen op het gebied van edge-AI heeft de Dell-server slechts vier bays, dus de noodzaak om die bays te maximaliseren om onze gegevens vast te leggen is van cruciaal belang. Vergelijkbaar met andere randtoepassingen die we hebben onderzocht, zoals autonoom rijden, is de mogelijkheid om meer gegevens vast te leggen zonder te stoppen van cruciaal belang.

De conclusie van ons onderzoek naar de unieke toepassingen van zakelijke SSD's met hoge capaciteit, met name van QLC NAND-technologie, onderstreept een cruciale verschuiving in de manier waarop we gegevensverzameling en -verwerking aan de edge benaderen. De SSD's die we in onze tests hebben gebruikt, vallen op als bijzonder interessant vanwege hun capaciteit en prestatiegegevens, waardoor nieuwe onderzoeksmogelijkheden mogelijk worden gemaakt die voorheen beperkt waren door opslagmogelijkheden.

Onze reis door de fijne kneepjes van het verzamelen van edge-data en het afleiden van gebruiksscenario's, ingekapseld door het astrofotografieproject, onthult een genuanceerd inzicht in de opslagbehoeften buiten het datacenter. In projecten als deze, waar elke byte aan vastgelegde gegevens, een fragment van de kosmos, waarde heeft. Door weers- en tijdgebrek is de luxe van uitgebreide opslagarrays en rekken op rekken met spullen niet altijd beschikbaar.

Dit scenario is niet uniek voor astrofotografie, maar wordt weerspiegeld in verschillende edge computing-toepassingen en onderzoeksdisciplines. Hier is het on-the-fly vastleggen en analyseren van grote hoeveelheden gegevens van het grootste belang. Voor veel bedrijfstakken is het onderbreken van de gegevensoverdracht een luxe die niet kan worden geboden of gerechtvaardigd. De SSD's lossen dit dilemma op met hun uitgebreide opslagcapaciteiten. Ze maken langere perioden van gegevensverzameling mogelijk zonder frequente stops om gegevens over te dragen, waardoor de continuïteit en integriteit van het onderzoeksproces wordt gewaarborgd.

Deze SSD's met hoge capaciteit ontsluiten nieuwe onderzoeksgrenzen door de data-intensieve vereisten van AI en machine learning-algoritmen direct aan de rand te ondersteunen. Deze mogelijkheid is cruciaal voor realtime gegevensverwerking en gevolgtrekking, waardoor onmiddellijke inzichten en acties mogelijk zijn op basis van de verzamelde gegevens. Of het nu gaat om het verfijnen van de parameters voor het vastleggen van gegevens op basis van voorlopige analyses of het toepassen van complexe algoritmen om de hemelruis te filteren voor astronomische ontdekkingen, de rol van deze SSD's kan niet genoeg worden benadrukt.

De Solidigm SSD's zijn niet alleen opslagoplossingen, maar faciliteren innovatie. Ze vertegenwoordigen een sprong voorwaarts in het aanpakken van de unieke uitdagingen van edge computing en faciliteren onderzoeksinspanningen die de grenzen verleggen van wat mogelijk is. Het belang van robuuste, efficiënte opslagoplossingen met hoge capaciteit zal alleen maar toenemen naarmate we de uitgestrektheid van de ruimte en de complexiteit van onze wereld blijven verkennen door middel van edge-based AI-versneld wetenschappelijk onderzoek. Deze technologieën ondersteunen niet alleen de huidige onderzoeksbehoeften; ze anticiperen op de toekomst en leggen de basis voor toekomstige ontdekkingen.

Solidigm AI

Dit rapport is gesponsord door Solidigm. Alle standpunten en meningen in dit rapport zijn gebaseerd op onze onbevooroordeelde kijk op het (de) product(en) in kwestie.

Neem contact op met StorageReview

Nieuwsbrief | YouTube | Podcast iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | RSS Feed