张贴了几十年的研究之后，终于，在过去几年中，人工智能（AI）和机器学习（ML）以科技为先导的企业甚至是工业生产的可行性和发展学术研究部署能够解决很多以前看来是不可能解决问题。大量数据和计算资源的指数级增长的可用性启用这一根本转变。
我们不计划再电脑......我们训练他们！
ML模型的开发，它预测未来参数或识别对象，依赖于准备好的结构化和非结构化数据的可用性和可访问性。培训和验证数据集的大小直接影响生产的mL的质量。实际上，大量高质量数据的可用性是制作大多数ML技术工作的关键因素。必须为计算基础结构收集，准备和访问数据，并且必须存档以供将来使用。这些阶段中的每一个都具有对存储基础设施的显着但不同的要求。在许多情况下，每个数据处理阶段在多个位置执行。主要是，在网络的边缘生成和收集数据，从而推动到分布式数据中心或云以进行处理和长期存储。基于特定用例定义了确切的基础架构架构和工作流，这为任何解决方案带来了对灵活性和模块化的重要性。
其中最广泛和高度可见的AI / ML用例是自主汽车（AV）的发展。亚博最新版本在这种情况下，初始数据通过多台摄像机，激光雷达收集，雷达对部署在地区，其中的AV将能够在未来的操作测试车辆安装。每个车辆收集每小时的数据，这需要被可靠地存储并在稍后的时间卸载到数据中心的兆兆字节。在数据中心收集的数据快速增长到几十甚至上百PB的。数据被收集在多个位置和本地处理或在主数据中心或在公共云或者聚集。这个过程是非常耗时和昂贵，使得高效的存储和数据管理解决方案的关键业务。
一个新的参考架构，以覆盖复杂的AV开发过程的各个阶段
为了满足AV开发人员的所有这些挑战，并依靠数十年的非结构化数据管理经验和行业领先的技术，Quantum开发了一种新的ADAS / AV数据管理参考架构，可提供无与伦比的灵活性和性能。它描述了市场上唯一的单一供应商解决方案，包括复杂的AV开发过程的所有阶段，包括车载数据收集，数据准备，ML模型培训，系统仿真，HIL测试，长期存储和存档。该解决方案包括新的量子R6000车载，高性能，高容量，加固型存储设备，其被部署在测试车和收集的躯干超过10GBytes /秒多数据流的数据。其小巧的体积，以达到的可靠存储120个TB的移动存储罐使得它非常适合在任何环境中的任何数据负载。
R6000允许收集的数据到数据中心的基础设施，在那里它被放置量子的管理下快速卸载StorNext文件系统，是世界上速度最快的视频工作负载的文件系统。的StorNext管理存储行业领先的NVMe，硬盘中的数据，亚搏电竞app下载， 和磁带设备。它控制多个存储层，并在层和位置自动放置数据，以最优惠的价格提供必要的性能和容量。每个存储层规模的容量和性能无限。
一些核心原则遵循量子参考架构的设计中是模块化和开放接口。支持存储层的每一个部件是可选的，可互换的，并且互操作性所有主要行业标准的支持。这允许方便地集成来自AWS，GCP，或Azure的现有存储数据中心基础架构或云实例。
AV和AI / ML开发组织的蓝图
新的量子参考架构在任何规模的提供了AV和其他工业AI / ML发展组织的蓝图，并在发展的任何阶段开始，生长在一个坚实的技术基础，并与支持领先的数据管理公司之一。攻到几十年的知识昆腾公司提供，与目前市场上性能最高的，最可靠的技术结合起来，提供了在开发自动驾驶汽车和工业机器人的一个新的水平的比赛中一个巨大的优势。亚博最新版本
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