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Avance en IA: Superar los cuellos de botella del almacenamiento para aumentar el rendimiento de la inferencia Edge
A medida que la inteligencia artificial transforma las operaciones de las empresas -mejorando todo, desde el diagnóstico médico con imágenes de vanguardia hasta sofisticados sistemas de prevención del fraude y monitorización medioambiental-, las organizaciones se enfrentan a un reto de infraestructura cada vez mayor: las limitaciones de almacenamiento de datos.
En la conferencia Transform 2025 de VentureBeat, los líderes del sector Greg Matson (Solidigm), Roger Cummings (PEAK:AIO) y Michael Stewart (M12) analizaron cómo las soluciones de almacenamiento de nueva generación están liberando el potencial de la IA en las aplicaciones sanitarias.
La adopción del marco MONAI por parte de la comunidad médica ejemplifica esta simbiosis tecnológica. Esta plataforma de código abierto acelera el desarrollo de imágenes médicas mediante una mayor seguridad y eficiencia. Para su éxito es fundamental una infraestructura de almacenamiento avanzada que permita a los investigadores mantener y procesar conjuntos de datos masivos, como los dos millones de tomografías computarizadas de cuerpo entero que PEAK:AIO y Solidigm han habilitado en un único nodo de almacenamiento.
Optimización del almacenamiento para flujos de trabajo de IA
"La infraestructura de IA exige soluciones de almacenamiento especializadas en todo el proceso de datos", explica Matson. "Los SSD de alta capacidad sobresalen para la computación de borde y el almacenamiento de datos de entrenamiento, mientras que las operaciones de inferencia requieren un rendimiento ultra alto con capacidades de E/S excepcionales. Esta especialización está reconfigurando nuestras estrategias de desarrollo de productos e integración de software, en particular para los sistemas de generación mejorada de recuperación."
Requisitos de Edge Computing
Para implantar con éxito la IA en los bordes es necesario minimizar el tamaño del hardware y eliminar las limitaciones de memoria. Al integrar el almacenamiento directamente en la arquitectura computacional, las organizaciones logran un procesamiento más rápido al mantener los datos físicamente más cerca de las unidades de procesamiento.
"En la actualidad, los principales despliegues de IA diseñan centros de datos enteros en torno a arquitecturas de almacenamiento adyacentes a la GPU", señala Matson. "Ahora estamos llevando ese mismo principio -almacenamiento de estado sólido de alta velocidad a escala de petabytes- a entornos de borde y centros de datos corporativos a escalas más pequeñas."
Las organizaciones que maximizan sus inversiones en IA demandan cada vez más soluciones totalmente de estado sólido que combinen una capacidad de almacenamiento masiva con factores de forma compactos adecuados para despliegues distribuidos.
Hoja de ruta de la tecnología de almacenamiento
"Nuestra misión se centra en ofrecer soluciones de arquitectura abierta y velocidad de memoria a escala de petabytes", afirma Cummings. "El sector seguirá viendo innovaciones en almacenamiento que se ajusten tanto a los requisitos técnicos como a las realidades económicas".
El hardware del futuro debe responder a necesidades divergentes a lo largo del ciclo de vida de la IA: desde soluciones de eficiencia energética de capacidad ultraelevada hasta módulos de almacenamiento que se acerquen a los niveles de rendimiento de la memoria.
"Estamos avanzando hacia unidades SSD de 1 PB que consumen un mínimo de energía al tiempo que sustituyen a varias unidades convencionales", proyecta Matson. "La arquitectura de almacenamiento complementará cada vez más la memoria de gran ancho de banda de la GPU, creando soluciones especializadas en lugar de dispositivos de uso general, una tendencia que se acelerará durante la próxima década."
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comentario (1)
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![ThomasRoberts]()
This breakthrough sounds like a game-changer! 🚀 Edge AI has been limited by storage issues for ages. If they've really cracked this, imagine the possibilities - faster medical diagnostics in remote areas, real-time fraud detection... Can't wait to see practical implementations!
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