通过GPU加速的AI存储提供企业AI准备数据

通过GPU加速的AI存储提供企业AI准备数据

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内容提要

AI数据平台将非结构化数据转化为可供企业AI代理使用的准备数据,以实现商业价值。尽管AI代理能够自动化复杂任务,但在生产中仍面临数据可用性和质量的挑战。非结构化数据占组织数据的70%至90%,治理难度较大。AI数据平台通过GPU加速快速、安全地处理数据,简化数据治理,提高数据安全性,帮助企业更好地利用AI投资。

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关键要点

  • AI数据平台将非结构化数据转化为可供企业AI代理使用的准备数据,以实现商业价值。

  • AI代理在生产中面临数据可用性和质量的挑战,约40%的AI原型能够投入生产。

  • 非结构化数据占组织数据的70%至90%,治理难度较大,包括电子邮件、PDF、视频等。

  • AI准备数据可以被AI训练、微调和检索增强生成管道使用,无需额外准备。

  • 将非结构化数据转化为AI准备数据的过程包括数据收集、元数据应用、文档分块和向量嵌入。

  • 数据复杂性、数据速度、数据扩散和数据漂移使得企业难以将非结构化数据转化为AI准备数据。

  • AI数据平台通过GPU加速将企业数据转化为AI准备数据,确保数据的准确性和安全性。

  • AI数据平台的关键优势包括更快的价值实现、减少数据漂移、改善数据安全性和简化数据治理。

  • NVIDIA AI数据平台结合了NVIDIA RTX PRO 6000 GPU和NVIDIA BlueField-3 DPU,推动企业快速安全地激活AI代理。

延伸问答

什么是AI准备数据?

AI准备数据是指可以被AI训练、微调和检索增强生成管道使用的数据,无需额外准备。

AI数据平台如何帮助企业处理非结构化数据?

AI数据平台通过GPU加速快速、安全地将非结构化数据转化为AI准备数据,简化数据治理并提高数据安全性。

企业在将数据转化为AI准备数据时面临哪些挑战?

企业面临数据复杂性、数据速度、数据扩散和数据漂移等挑战,使得非结构化数据治理困难。

AI数据平台的关键优势是什么?

AI数据平台的关键优势包括更快的价值实现、减少数据漂移、改善数据安全性和简化数据治理。

NVIDIA AI数据平台的组成部分有哪些?

NVIDIA AI数据平台结合了NVIDIA RTX PRO 6000 GPU和NVIDIA BlueField-3 DPU,支持集成的AI数据处理管道。

为什么AI代理在生产中面临数据可用性和质量的挑战?

AI代理需要安全、相关、准确和最新的数据,但约40%的AI原型无法投入生产,主要由于数据可用性和质量问题。

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