Инфраструктура искусственного интеллекта претерпевает глубокие изменения, связанные с необходимостью всё более эффективного взаимодействия вычислительных мощностей и больших массивов данных. Традиционная парадигма, при которой данные централизованно собираются и передаются в мощные процессинговые центры для дальнейшей обработки, теряет актуальность. Вместо этого приходит новая концепция, в которой вычисления перемещаются ближе к самим данным. Такая трансформация особенно заметна в сферах с высокими требованиями к скорости отклика и безопасности, к примеру, в здравоохранении, где необходимость в быстрой и точной обработке медицинских изображений жизненно важна для диагностики и лечения пациентов. Ключевую роль в этой смене парадигмы играют компании, ориентированные на инновационные решения в области хранения и обработки данных, такие как PEAK:AIO и Solidigm.
Они сотрудничают с Medical Open Network for AI (MONAI) — открытой платформой, разработанной при участии King’s College London. Эта платформа предоставляет специализированные инструменты для обработки медицинских изображений, включая поддержку формата DICOM и трёхмерную визуализацию. Однако потенциал MONAI реализуется только при наличии высокоэффективных систем хранения данных, способных обеспечить быструю и безопасную работу с большими объёмами медицинской информации. Средства хранения становятся опорой для современных алгоритмов искусственного интеллекта в медицине, где необходимо быстро получать доступ к массивам данных, измеряемым миллионами высококачественных снимков. Традиционные системы хранения зачастую не выдерживают нагрузок и становятся узким местом, что замедляет как обучение моделей, так и их использование в реальном времени.
В этой ситуации инновационные подходы от PEAK:AIO и Solidigm, основанные на программно-определяемом хранении и использовании SSD с большой ёмкостью и высокой скоростью, позволяют разместить необходимые данные непосредственно в больничной инфраструктуре, значительно улучшая производительность и безопасность. Особое внимание уделяется одноплатным решениям. Например, Solidigm продемонстрировала возможность хранения свыше двух миллионов полноформатных КТ-снимков на одном узле, что особенно актуально для медицинских учреждений с жёсткими ограничениями по месту и энергопотреблению. Размещение вычислительных мощностей ближе к точкам генерации данных — на «границе» сети — обеспечивает минимальные задержки в обработке, что напрямую влияет на своевременность и качество диагностики. Характерно, что для полностью эффективной работы AI-пайплайнов требуется сочетание двух типов систем хранения: массивное пространство для обучения моделей и сверхбыстрая память для работы в режиме реального времени.
Высокоплотные устройства хранения Solidigm решают проблему большого объёма, а технология PEAK:AIO обеспечивает низкую задержку доступа, интегрируя управление памятью и хранилищем. Такое сочетание позволяет удерживать в активной памяти ключевые данные, избегая постоянных повторных загрузок и ускоряя выполнение алгоритмов. Главный посыл, на который обращают внимание эксперты, заключается в том, что принципиально важным становится именно «умное» размещение данных. Перемещение вычислений к данным снижает задержки и увеличивает эффективность использования ресурсов, что особенно критично для развертывания AI на периферии корпоративных и медицинских сетей. Оптимизация инфраструктуры с учётом локальных характеристик позволяет добиться максимальной производительности без значительных затрат и потерь конфиденциальности.
Такой подход находит своё отражение не только в здравоохранении, но и в других отраслях, где объёмы данных быстро растут, а требования к скорости и безопасности остаются высокими. Использование твердотельных накопителей высокого класса становится обязательным компонентом современной инфраструктуры ИИ — они служат основой для подачи данных на GPU и другие вычислительные блоки как в крупных дата-центрах, так и на компактных периферийных устройствах. Переосмысление традиционных рабочих процессов в области данных и вычислений открывает новые возможности для организаций любого масштаба. Переход от концепции «перемещения данных к вычислениям» к «перемещению вычислений к данным» не ограничивается техническими нюансами — он формирует принципиально новую модель взаимодействия искусственного интеллекта с информацией, что способствует более быстрому, безопасному и масштабируемому внедрению AI-технологий. В заключение можно отметить, что данный переход отражает расширяющуюся роль локальных вычислений и интеллектуального управления данными в эпоху искусственного интеллекта.
Быстрая обработка, сохранность конфиденциальности, экономия ресурсов и расширение возможностей для использования AI становятся возможными благодаря развитию и интеграции современных систем хранения и программных решений. Исходя из этого, инвестирование в подобные технологии приобретает стратегическое значение для компаний, стремящихся к лидерству в области передовых AI-решений.
