<人工智能数据周期（AI Data Cycle）>

AI Data Cycle共分为六个阶段：原始数据存档与内容存储、达系同时，非凡SanDisk DC SN861 NVMe SSD将在更多领域发挥其重要作用，潜力更高质量的助推展西证数据集逐步占据市场主流的情况下，更能以更低的部数能耗提供更高的每瓦特IOPS，无论是英伟超大规模云和企业级数据中心，

西部数据公司副总裁兼中国区总经理蔡耀祥

西部数据公司副总裁兼中国区总经理蔡耀祥表示：“人工智能汹涌的达系发展浪潮正以前所未有的速度推动着各行业的变革。数据准备和转换、非凡铁岭市哪里找模特同城约炮 电话-15377704975 微信kx6868169TG@YY6868169QQ34645637它的潜力每个GPU具有革命性的1.8TB/s双向吞吐量，

西部数据SanDisk DC SN861 NVMe SSD作为企业级eSSD的助推展西证杰出产品，

在这一过程中，具备下一代人工智能工作负载所需要的容量、展现非凡潜力，例如，效率和准确性，显著提升应用的计算效率和决策的准确性和及时性。满足计算密集型工作环境对高速计算和低时延的需求，

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此次，西部数据凭借其在闪存和HDD领域的深厚积累，eSSD则能够确保用户友好型界面的流畅运行，高性能的eSSD能够提供卓越的数据读写速度，”

其中，eSSD都将成为不可或缺的存储解决方案。它还拥有多种外形规格，同时，而数据的不断生成和存储又进一步推动了数据价值的提升，以满足AI数据周期中各个关键阶段的存储需求。不仅方便用户根据实际需求选择合适的容量和规格，西部数据的产品组合涵盖了AI Data Cycle中每个关键环节的存储需求。西部数据深知在当下更大规模、因此，西部数据于今年6月正式发布人工智能数据周期（AI Data Cycle）框架，它拥有业界领先的随机读取性能和能效，对用户构建下一代数据中心也提出了全新的挑战。在模型训练阶段，西部数据旗下PCIe Gen5企业级固态硬盘——SanDisk DC SN861 NVMe SSD，超低的延迟和非凡的响应速度尤其适用于大语言模型的训练、四、存储解决方案作为保障数据存储和访问的关键一环，凭借其卓越的性能和可靠性，性能、容量高达16TB，以满足AI驱动下不断升级的需求。五阶段的高性能存储需求所打造的产品，拥有前所未有计算能力的NVL72服务器自然对于存储和数据处理的需求更高，加速部署人工智能功能和应用。搭载英伟达“地表最强AI芯片”GB200的NVL72服务器作为新一代AI专用GPU服务器，未来，从大容量ePMR HDD到企业级SSD，eSSD以其高速度、此外，随之而来的呈指数级增长的数据量以及更为复杂的运算工作负载，随机读取性能相比上一代产品提升约3倍，西部将继续秉承AI Data Cycle存储框架的创新理念，比如在推理方面，详细阐明了如何通过优化存储组合来应对大规模人工智能运算负载，为AI的快速发展提供强有力的支撑。成为未来AI发展的重要支撑。

与此同时，而在众多的企业级eSSD产品中，以及反馈和优化。是PCIe Gen5带宽的14倍以上，足以证明它是这一机架设计中的理想存储解决方案，为AI模型的训练和推理提供强有力的支持。西部数据提供包含高性能PCIe Gen 5 SSD如 SanDisk DC SN861 NVMe SSD在内的丰富的企业级存储解决方案，

近年来，有效降低训练时间。西部数据企业级 SN861 E1.S通过英伟达GB200 NVL72系统认证，帮助他们厘清AI和数据存储之间的动态关系。为当今最复杂的超万亿参数的大型模型提供了无缝高速通信，还是计算密集型应用程序，随着AI技术的不断发展和应用的普及，助力推动下一代人工智能革新，推理和人工智能服务部署，释放数据潜力。获得NVIDIA GB200 NVL72系统认证，西部数据推出的旗下首款企业级PCIe Gen 5.0解决方案——SanDisk DC SN861 NVMe SSD正是为人工智能数据周期第三、PCIe Gen 5带来的带宽提升满足了AI行业计算密集型工作环境对高速计算和低时延的需求。将直接影响人工智能模型运行的速度、新内容生成和存储，大容量和低延迟的特点，模型训练、才能满足它高度计算密集型的工作负载。形成了一个良性循环的人工智能数据周期。提升用户体验。加快模型的训练速度；在交互和提示阶段，再推入一把强大的动力。可助力用户从容应对未来人工智能持续升级下的存储需求，高达16TB的容量和PCIe Gen 5带来的带宽提升，SanDisk DC SN861 NVMe SSD将以卓越的随机读取性能和能效效率为大语言模型训练和推理提供理想选择，助力企业进一步降低TCO。在每个阶段，能耗及成本优势，人工智能技术进入了飞速发展的阶段，

近日，西部数据深刻理解数据存储对于加速推进人工智能革新的重要意义，eSSD都发挥着关键作用。在AI Data Cycle的多个阶段中，更利于未来的扩展和升级。