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        AI大步向前,先進存力加速度追趕|甲子光年

        AIGC動態2年前 (2023)發布 甲子光年
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        AI大步向前,先進存力加速度追趕|甲子光年

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        原標題:AI大步向前,先進存力加速度追趕|甲子光年
        關鍵字:報告,曙光,數據,需求,廠商
        文章來源:甲子光年
        內容字數:5044字

        內容摘要:


        隨著AI等應用端需求持續釋放,“先進存力”的普及勢在必行。AI發展日新月異,其三要素中的算力、算法也快速迭代,相較之下演進緩慢的數據出現短板效應。尤其在大模型百花齊放、數據處理需求持續升級的當下,數據“算存運”中的存儲,成為拖后腿的顯眼包,存儲迫切呼喚“先進存力”的到來。
        賽迪最新發布的《中國先進存力發展研究報告》(下稱“報告”)指出,目前中國存力發展存在一定“被忽視”現象,預計到2025年,將有超過420EB的巨大存力缺口亟待補充。與此同時,以曙光存儲為代表的一線廠商在持續發力“先進存力”,為存力賽道的進階探清方向。
        「甲子光年」分析,隨著AI等應用端需求持續釋放,“先進存力”的普及勢在必行。在此過程中,供給側存儲廠商的領先優勢將得到進一步鞏固,市場占位趨于明朗;需求側數據密集型產業也將補全最后一塊短板,進入新的進化周期。1.不容忽視的存力短板對AI而言,存力某種程度上直接影響計算結果。
        以自動駕駛中AI決策場景為例,自動駕駛業務流程包括路測數據導入、數據預處理、AI訓練、驗證測試和備份歸檔等多個環節。如果在初始的數據存儲環節,不能解決“存得好”的問題,數據的數量、質量跟不上,訓練結


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        文章來源:甲子光年
        作者微信:jazzyear
        作者簡介:甲子光年是一家科技智庫,包含智庫、社群、企業服務版塊,立足中國科技創新前沿陣地,動態跟蹤頭部科技企業發展和傳統產業技術升級案例,推動人工智能、大數據、物聯網、云計算、新能源、新材料、信息安全、大健康等科技創新在產業中的應用與落地。

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