Fujifilm-ი მაგნიტური ლენტის წარმოების ხუთჯერ გაზრდას გეგმავს
Fujifilm-ი 2028 ფისკალური წლისთვის მაგნიტური ლენტის წარმოების სიმძლავრის ხუთჯერ გაზრდას გეგმავს; მიზეზი ხელოვნური ინტელექტით გამოწვეული მოთხოვნაა იაფ და ენერგოეფექტურ გრძელვადიან არქივირებაზე, წერს Nikkei-ი.
Fujifilm-ი მაგნიტური ლენტების წარმოების სიმძლავრის ხუთჯერ გაზრდას გეგმავს, რათა დააკმაყოფილოს ხელოვნური ინტელექტის ინდუსტრიით გამოწვეული მოთხოვნა, ამის შესახებ Nikkei-ი წერს დაუსახელებელ წყაროებზე დაყრდნობით. ეს იქნებოდა ყველაზე მასშტაბური გაფართოება ბოლო დაახლოებით 20 წლის განმავლობაში და ხაზს უსვამს, თუ როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურის ზრდა ინფორმაციული ტექნოლოგიების ინდუსტრიას. კომპანია, სავარაუდოდ, 2028 ფისკალური წლისთვის 10 მილიარდი იენის, დაახლოებით 57 მილიონი ევროს ინვესტირებას გეგმავს, ძირითადად იმ ლენტების წარმოების გაზრდისთვის, რომელთა შეკუმშული ტევადობა 100 TByte-მდეა, ბუნებრივი კი 40 TByte-ია.
AI-ი ზრდის ლენტზე მოთხოვნას
LTO-ლენტები უზარმაზარ ტევადობას გვთავაზობენ და ზოგიერთ ნიშაში მყარ დისკებსა და SSD-ებს აჯობებენ დაბალი ღირებულებისა და ხანგრძლივი გამძლეობის წყალობით. ხელოვნური ინტელექტის ბუმმა ბოლო დროს მიწოდებული ტევადობის მკვეთრი ზრდა გამოიწვია. ლენტი, რომელიც ერთ დროს მოძველებულ მედიად ითვლებოდა, სწრაფად გახდა უფრო აქტუალური, რადგან ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციები უზარმაზარ სასწავლო მონაცემებს მოიხმარენ და კომპანიები ეძებენ ეკონომიურ და ენერგოეფექტურ გრძელვადიან არქივირებას.
ღირებულებისა და ენერგიის უპირატესობები
ლოდინის რეჟიმში ლენტური დრაივები პრაქტიკულად ენერგიას არ მოიხმარენ, ხოლო არქივირების ხარჯები დიდი ხანია მნიშვნელოვნად დაბალია, ვიდრე მყარი დისკების შემთხვევაში, და კიდევ უფრო დაბალი, ვიდრე უფრო ძვირი SSD-ების შემთხვევაში. ხელოვნური ინტელექტით გამოწვეულმა მონაცემთა შენახვის კრიზისმა ბოლო დროს ეს ღირებულების უპირატესობა გაზარდა. ოფლაინ ლენტურ არქივებს ასევე შეუძლიათ მონაცემები დაიცვან კიბერშეტევებისგან, მაგალითად გამოსასყიდი პროგრამებისგან.
ალტერნატიული არქივირების კვლევები
ეს ნაბიჯი გრძელვადიანი არქივირების ახალი ალტერნატივების ინტენსიური კვლევის ფონზე მიიღება. Microsoft-ი იკვლევს Project Silica-ს, Cerabyte-ი ნიმუშებს კერამიკული საფარის მქონე მინის ფირფიტებზე წვავს, SPhotonix-ი კვარცის მინაში 3D ვოქსელებს იყენებს, ხოლო Piql-ი და DigiFilm-ი ნიმუშებს კინოფირის რგოლებზე წერენ. ბევრი მკვლევარი ასევე მუშაობს DNA-ზე, როგორც გრძელვადიანი მონაცემების შენახვის საშუალებაზე.
წყაროები: Heise Online · Techmeme
SiTech — AI-გაძლიერებული ვებ დეველოპმენტი
ვქმნით სწრაფ, თანამედროვე ვებსაიტებს და AI-ს ვაერთიანებთ ქართული ბიზნესებისთვის. გაქვთ პროექტი ან კითხვა? სიამოვნებით დაგეხმარებით.