в
ai вычисления используют cold storage для мало запрашиваемых данных

о
системы искусственного интеллекта (ML/DL) действительно используют холодные хранилища (Cold Storage) для размещения огромных массивов архивных, редко запрашиваемых данных. [1, 2]

При этом вычисления строятся по следующему принципу:

Масштабные объемы данных: Для обучения современных нейросетей требуются петабайты (PB) информации. Постоянно держать их на быстрых, «горячих» SSD-дисках экономически нецелесообразно.
Оптимизация расходов (TCO): Холодное хранение обходится в разы дешевле, поэтому его используют под исторические логи, дампы баз данных, устаревшие неразмеченные датасеты, резервные копии (бэкапы) и мультимедийные архивы.
Процесс вычислений: Когда ai-модели требуется дообучение на старых данных, определенный массив запрашивается из cold storage и переносится на «горячий» уровень кэша (Hot Tier) для прямого доступа к графическим процессорам (GPU). [1, 2, 3, 4]

Для эффективной работы с данными компании применяют гибридные архитектуры:

Интеллектуальный кэширование (Hot Windows): Аналитические системы и платформы (например, в облаках Azure) позволяют автоматически определять «горячие» окна доступа для быстрого анализа холодных данных.
Облачные решения: Для реализации таких сценариев задействуют объектные хранилища с разными классами доступа (например, облачные сервисы Yandex Object Storage, Amazon S3 Glacier или Google Cloud Archive). [1, 2, 3]

Снижение затрат на хранение также достигается за счет автоматизации. К примеру, алгоритмы ai применяются для «умной» очистки данных от дублей, их сжатия перед отправкой в архив и определения того, какие массивы информации уже устарели и должны быть переведены в режим cold storage