K9MDG08U5M-PCBOp10闪存芯片

K9MDG08U5M-PCBOp10闪存芯片主图

K9MDG08U5M-PCBOp10闪存芯片参数

制造商IC编号K9MDG08U5M-PCBO

厂牌SAMSUNG/三星

IC 类别FLASH-NAND

IC代码16GX8 NAND MLC

脚位/封装TSOP

外包装TRAY

无铅/环保无铅/环保

电压(伏)2.7V-3.6V

温度规格0°C to +85°C

速度

标准包装数量

标准外箱

潜在应用LED APPLICATION/LED應用

K9MDG08U5M-PCBOp10闪存芯片相关信息

人工智能（AI）和机器学习将成为帮助企业利用其核心数字资产创造竞争优势的最重要工具之一。但在选购AI数据存储设备之前，企业必须考虑机器学习平台在获取、处理和保留数据时的一系列需求。

我们首先需要研究一下机器学习软件使用的数据的生命周期，因为这有助于企业理解在为AI选择存储时应该考虑哪些因素。最开始的时候，企业必须获取大量的数据来训练机器学习或AI算法。AI软件工具通过处理数据来学习任务，如识别某个对象、处理视频和跟踪运动。数据可以从各种各样的源生成，并且本质上是非结构化的，比如对象和文件。

在训练或开发AI算法时，能够通过对数据的处理开发一个模型，为企业提供所需的洞察力或效益。开发机器学习算法很少是作为一个单一的过程来完成的。

随着企业不断积累新的数据，算法也会得到改进。这意味着很少有数据被丢弃，相反，数据会随着时间的推移而快速增长和重新处理。AI数据存储设备的价格对企业来说是一个关键因素。显然，高管层和那些参与采购决策的人会希望存储尽可能具有成本效益，在许多情况下，这将影响组织的产品选择和策略。在创建机器学习或AI模型的过程中，收集、存储和处理大量数据是非常必要的。机器学习算法要求源数据呈指数增长，才能实现精度的线性提高。创建可靠而准确的机器学习模型可能需要数百TB甚至PB的数据，而且这只会随着时间的推移而增加。

构建PB级存储系统，一般需要使用对象存储或横向扩展文件系统。如今的对象存储当然可以满足AI工作负载的容量需求，但它们可能无法满足其他标准，如高性能。横向扩展文件系统可以提供高性能和良好的可伸缩性，但是将整个数据集存储在一个平台上可能会很昂贵。