企業が AI の精度向上に競い合う中で、多くの企業がより大規模なモデルやより多くの GPU に注目していますが、本当のチャンスはデータ パイプラインのより深いところにあるかもしれません。.
最近では フォーブス 本記事では、Phison社のCEOであるMichael Wu氏が、ストレージ層がAIモデルの精度向上にどのように貢献できるかを考察しています。エラー削減などの主要なトレーニングタスクを軽量コンピューティングを搭載したSSDにオフロードすることで、組織はトレーニングパイプラインの書き換えや新しいハードウェアの追加をすることなく、スループット、電力効率、信頼性を大幅に向上させることができます。.
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