Comment la mémoire persistante peut-elle profiter aux applications d’intelligence artificielle et de Machine Learning ?

16 décembre 2019 //Par Arthur Sainio, directeur du Marketing produit, SMART Modular Technologies
Comment la mémoire persistante peut-elle profiter aux applications d’intelligence artificielle et de Machine Learning ?
Dans les centres de données des entreprises actuels, la faible capacité de mémoire et les performances d’entrée/sortie (E/S) des périphériques de stockage de masse constituent les deux principales causes de ralentissement. Ces deux points noirs ont été considérés tour à tour selon différentes perspectives informatiques : la mémoire est un espace de stockage temporaire pour le code et les données, permettant de faire tourner une application, tandis que les disques durs et autres périphériques de stockage permanent permettent de conserver des données sur le long terme. Quand une application doit accéder à des données stockées sur un disque, la lenteur du temps d’accès freine significativement les performances de l'application. L’apparition de la mémoire rémanente a marqué un tournant dans la hiérarchisation de la mémoire et du stockage traditionnels dans les centres de données grâce à l’émergence d’une nouvelle architecture hyperconvergente unifiée, qui accélère de façon significative les performances des serveurs de stockage.
Arthur Sainio, SMART Modular Technologies

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