光纖通道提供了滿足人工智慧發展的技術能力，而64G FC則是資料密集型人工智慧應用的支柱。
人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 培訓工作負載的興起正在改變資料中心基礎設施。人工智慧對頻寬、低延遲和一致性能的不懈需求給傳統儲存和網路技術帶來了壓力。這就是 64G 光纖通道 (FC) 的用武之地，它提供滿足人工智慧不斷增長的需求所需的技術能力。 64G FC 可作為資料密集型人工智慧應用的支柱，確保無縫操作並具有卓越的效能、可靠性和可擴展性。
企業需要人工智慧，就像人工智慧需要光纖通道（FC）資料一樣。企業市場對人工智慧的依賴就像對雲端服務的依賴；兩者對於解決關鍵業務功能（例如加速軟體開發、設計 ASIC、建立文件、提供客戶支援等）都至關重要。企業可以像雲端服務一樣訓練和部署模型。他們可以使用託管機器學習模型的開源平台和社群作為基礎，在安全的企業沙箱內的企業資料的光纖通道副本上訓練模型。這些模型可以微調並部署到現有的生產資料上，充當推理引擎來增強業務功能。
如何在 FC 資料上利用企業 AI 解決方案
企業人工智慧應用人工智慧技術來應對大型組織內的業務挑戰、改善營運並促進創新。與實驗性或以消費者為中心的人工智慧不同，企業人工智慧旨在無縫整合到企業級工作流程中，利用現有數據和系統來提供可衡量的結果。
企業人工智慧用例
- 用戶體驗：人工智慧驅動的聊天機器人、客製化行銷和情緒分析
- 預測性維護： 識別並解決製造或基礎設施問題
- 欺詐識別： 發現金融交易異常的先進模型
- 勞動力優化： AI驅動的調度、資源分配與分析
- 供應鏈優化：預測需求、優化庫存並簡化物流
- 產品推薦：基於客戶瀏覽分析、人口統計等。
- 風險評估： 使用預測分析
- 決策支援系統： 分析資料集以提供管理見解
企業人工智慧與大規模人工智慧的不同之處在於，企業人工智慧可以客製化針對特定業務需求而設計的預訓練模型。這種方法強調高效的資料處理、安全整合和快速推理，而不是冗長的訓練週期。
企業人工智慧正在改變各行各業，從製造業的預測性維護到個人化的客戶體驗。使用案例通常涉及即時處理大型資料集，需要強大的儲存網路。透過利用光纖通道，企業可以確保其人工智慧環境以最小的中斷和最高的效率提供可行的見解，支援整個人工智慧活動。
光纖通道的技術優勢
光纖通道的技術特性，例如無損資料傳輸、五個九 (99.999%) 的可靠性、專用頻寬和可擴展性，使其特別適合企業環境。光纖通道保證可預測的效能，這是關鍵任務應用程式的基本要求。 64G FC 和 FC-NVMe 的推出進一步增強了這些優勢，吞吐量加倍，並提供跨 FC SAN 對閃存存儲的超快速訪問，同時保持 FC 眾所周知的完整性和可靠性。高效協議和可靠錯誤管理的結合使 FC 成為需要高效能、可靠數據操作的企業環境的基石技術。
光纖通道的主要技術優點包括：
- 確定性性能： FC 確保無損環境中一致的延遲，以高效支援大規模推理工作負載
- 對於視訊分析和醫療診斷等即時人工智慧應用至關重要
- 64G FC：企業每埠吞吐量高達 12,800 MB/s
- 高級協議： FC-NVMe 消除遺留瓶頸
- 提供高效率的 I/O 操作
- 充分利用 NVMe 儲存的潛力
- 錯誤處理： FC 採用先進的硬體為基礎的動態糾錯
- 確保資料完整性並最大限度地減少關鍵操作期間的中斷
人工智慧工作負載需要一個能夠管理訓練和推理需求的儲存網絡，同時確保正常運作時間和可靠性。光纖通道的技術優勢與這些需求無縫結合，提供企業人工智慧部署所需的效能、可預測性和可擴展性。透過採用光纖通道，企業可以自信地擴展其人工智慧計劃，而無需擔心儲存網路瓶頸。這些優勢共同最大限度地減少了將企業資料傳輸到替代人工智慧資料池和結構的需要。
光纖通道與企業人工智慧：完美匹配
FC 在 AI 生命週期中的作用
光纖通道增強了企業人工智慧工作負載的整個生命週期。它保證了準備期間資料集的高吞吐量、訓練期間的高吞吐量 IOPS 以及推理期間的低延遲。其強大的架構可確保高可用性並減少中斷，促進人工智慧生命週期每個階段之間的無縫過渡。
AI 生命週期中的光纖通道功能包括：
- 數據收集和準備：將 PB 級的訓練資料組織成適當的格式
- FC已經成為當前企業基礎設施的一部分
- FC 確保大規模資料集攝取的高吞吐量，並確保不遺失資料的可靠性
- 技術培訓：透過迭代演算法使用大量資料集和企業資料優化模型
- FC-NVMe 提升 NVMe SSD 效能，實現超快速儲存存取
- FC 確保更快的模型訓練週轉
- 部署和推理：輕鬆部署到企業基礎架構中
- 採用自訂模型解決現實企業問題與快速預測
- FC 的低延遲資料存取可實現即時推理，這對於詐欺偵測至關重要
透過以無損且可擴展的方式將企業 FC 儲存裝置互連到企業 AI 運算節點，光纖通道可確保 AI 生命週期的每個階段無縫運作。
光纖通道為 RAG 叢集提供規模和效能
叢集對於人工智慧基礎設施至關重要，可以實現海量資料集的可擴展和高效處理。叢集由互連的節點組成，支援並行處理以實現更快的運算。光纖通道 (FC) 透過提供可擴展的高效能儲存以實現無縫擴展，從而增強 AI 訓練叢集。
檢索增強生成 (RAG) 將人工智慧與外部資料檢索相結合，以提高準確性和相關性。透過動態合併特定領域或即時數據，RAG 彌合了靜態模型知識和最新資訊之間的差距，非常適合客戶支援和文件摘要等應用程式。
將 FC 與 RAG 框架整合可透過對大型資料集的低延遲、高吞吐量存取來提高效能，同時擴展對額外儲存的存取。 FC 的可靠性可確保資料檢索的一致性，同時與 NVMe 儲存的相容性可增強回應能力。這種整合提供了可擴展的尖端人工智慧解決方案，針對苛刻的環境進行了最佳化。
結論
光纖通道是一種儲存網路解決方案，也是生成型企業 AI 和 ML 培訓作業的策略推動者。隨著工作負載變得越來越複雜，FC-NVMe 和 64G FC 等創新使組織能夠在所有階段優化 AI 管道：資料準備、模型訓練和即時推理。光纖通道使企業能夠使其基礎設施面向未來，同時利用現有投資部署企業人工智慧，以發現新的業務洞察和機會。
光纖通道的無損特性保證了資料完整性，而其低延遲、高可靠性和無與倫比的可擴展性使儲存網路能夠跟上人工智慧工作負載不斷增長的需求。無論是支援檢索增強生成 (RAG) 等動態框架還是支援大型訓練集群，光纖通道都提供可擴展的高性能骨幹網，促進創新和營運效率。
隨著組織利用人工智慧，光纖通道將保持領先地位，以精確度和效能實現變革性解決方案。
本報告由 Marvell 贊助。 本報告中表達的所有觀點和意見均基於我們對所考慮產品的公正看法。
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