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杉岩IDM针对企业海量检测数据，可以提供质量追溯、数据规整、数据分类、数据分析、可视化业务看板、价值挖掘、数据分层管理等多项功能模块，为企业构建一个高效、敏捷、灵活的制造支撑底座。

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杉岩数据金融行业解决方案

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机器学习解决方案

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方案背景

人工智能成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量

随着深度学习算法进步，云计算、大数据以及GPU等技术的飞速发展，AI及机器学习的相关技术从算法、算力和数据三个维度实现了全面的提升，爆发了新一轮人工智能发展浪潮。在我国，人工智能与实体经济正深度融合，成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。

杉岩数据积极应对产业数字化转型升级的诉求，适时推出了机器学习存储解决方案，应对数据作为关键生产要素的使用过程中，海量数据的采集、存储、访问和应用挑战。

客户挑战

海量训练任务，如何加速机器学习训练过程？

如何汇聚和管理各类来源、各种格式的数据

需要汇集外部的数据集或数据库；数据分布跨多个地方，从不同的数据源（跨数据中心、云和边缘）收集数据，并转换成统一的格式；海量非结构化或半结构化数据（图片、视频、音频、注文件等）对存储的吞吐量和延迟要求很高。

传统存储无法满足机器学习不同阶段对存储容量、性能和接口协议的要求

数据集中与归档阶段具有典型I/O密集的特征，要求高带宽和大容量；模型训练阶段涉及到大量的随机、小文件读取操作，要求高带宽和低时延；推理阶段要求低时延和高性能；数据归档和准备阶段对于海量数据的存储、检索等管理能力要求高，对象存储（S3协议）更为适合，而训练推理对存储时延响应及并发访问能力要求高，加上训练平台的历史原因，通常更适合使用分布式文件系统（NFS/CIFS、POSIX接口协议）。