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Avanço da IA: Superando os gargalos de armazenamento para aumentar o desempenho da inferência de borda
À medida que a inteligência artificial transforma as operações das empresas - aprimorando tudo, desde diagnósticos médicos com imagens de última geração até sistemas sofisticados de prevenção de fraudes e monitoramento ambiental -, as organizações enfrentam um desafio crescente de infraestrutura: limitações de armazenamento de dados.
Na conferência Transform 2025 da VentureBeat, os líderes do setor Greg Matson (Solidigm), Roger Cummings (PEAK:AIO) e Michael Stewart (M12) exploraram como as soluções de armazenamento de última geração estão liberando o potencial da IA em aplicativos de saúde.
A adoção da estrutura MONAI pela comunidade médica é um exemplo dessa simbiose tecnológica. Essa plataforma de código aberto acelera o desenvolvimento de imagens médicas por meio de segurança e eficiência aprimoradas. Fundamental para seu sucesso é a infraestrutura de armazenamento avançada que permite que os pesquisadores mantenham e processem conjuntos de dados maciços, como os dois milhões de tomografias de corpo inteiro que a PEAK:AIO e a Solidigm habilitaram em um único nó de armazenamento.
Otimização do armazenamento para fluxos de trabalho de IA
"A infraestrutura de IA exige soluções de armazenamento especializadas em todo o pipeline de dados", explicou Matson. "Os SSDs de alta capacidade são excelentes para computação de borda e armazenamento de dados de treinamento, enquanto as operações de inferência exigem desempenho ultra-alto com recursos excepcionais de E/S. Essa especialização está remodelando nossas estratégias de desenvolvimento de produtos e integração de software, especialmente para os sistemas Retrieval-Augmented Generation."
Requisitos de computação de borda
As implementações bem-sucedidas de IA de borda exigem a minimização do espaço ocupado pelo hardware e a eliminação das restrições de memória. Ao integrar o armazenamento diretamente à arquitetura computacional, as organizações obtêm um processamento mais rápido, mantendo os dados fisicamente mais próximos das unidades de processamento.
"As principais implementações de IA atualmente projetam data centers inteiros em torno de arquiteturas de armazenamento adjacentes à GPU", observou Matson. "Agora estamos trazendo esse mesmo princípio - armazenamento de estado sólido de alta velocidade em escala de petabytes - para ambientes de borda e data centers corporativos em escalas menores."
As organizações que maximizam seus investimentos em IA exigem cada vez mais soluções totalmente em estado sólido que combinem capacidade de armazenamento maciço com fatores de forma compactos adequados para implementações distribuídas.
Roteiro da tecnologia de armazenamento
"Nossa missão está centrada no fornecimento de soluções de arquitetura aberta e velocidade de memória em escala de petabytes", disse Cummings. "O setor continuará vendo inovações de armazenamento que atendam aos requisitos técnicos e às realidades econômicas."
O hardware do futuro deve atender a necessidades divergentes em todo o ciclo de vida da IA - desde soluções com eficiência energética de capacidade ultra-alta até módulos de armazenamento que se aproximam dos níveis de desempenho da memória.
"Estamos nos movendo em direção a SSDs de 1 PB que consomem o mínimo de energia e substituem várias unidades convencionais", projetou Matson. "A arquitetura de armazenamento complementará cada vez mais a memória de alta largura de banda da GPU, criando soluções especializadas em vez de dispositivos de uso geral - uma tendência que se acelerará na próxima década."
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Comentários (1)
![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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