文章讨论了存储在AI推理中的关键作用，强调推理并非单一的工作负载。文章着重指出需要将特定的存储解决方案与多样化的推理需求相匹配，例如实时处理、批量操作和模型服务。作者主张采取细致的方法来选择存储，以优化AI部署的性能和成本效益。 AI
影响 优化AI推理的存储可以提高模型服务的速度并降低AI应用的运营成本。
排序理由 文章提供了关于AI推理存储解决方案的分析和观点，而不是宣布新产品、研究或融资。
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AI推理需要定制化的存储解决方案以实现最佳性能
报道来源 [1]
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Storage for AI Inference: Matching the Right Storage to the Right Workload
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