Santa Clara, Kalifornien, 4. August 2025-Snia, eine gemeinnützige Organisation für Technologien im Zusammenhang mit der Handhabung und Optimierung von Daten, kündigte heute Storage an. Storage.ai wird sich auf Branchenstandard-, nicht-proprietäre und neutrale Ansätze zur Lösung von Datenproblemen im Zusammenhang mit KI-bezogenen Daten zur Optimierung der Leistung, Effizienz und Kosteneffizienz von AI-Arbeitsbelastungen konzentrieren.
Zu den ersten Branchenführern, die sich bei Storage angemeldet haben. Zusätzlich zur wesentlichen Mitgliedschaft von SNIA wird das Projekt mit Snia -Partnern, darunter UEC, NVM Categorical, OCP, OFA, DMTF, Spec und andere, breite Ökosystemunterstützung aufbauen.
KI -Workloads sind außerordentlich komplex und durch Probleme im Zusammenhang mit Latenz, Platz, Strom und Kühlung, Speicher und Kosten eingeschränkt. Die Behebung dieser Probleme durch eine Initiative der offenen Industrie ist der schnellste Weg zur Optimierung und Einführung. SNIAs über 25 -jährige Erfolgsbilanz der Entwicklung der Branchenstandards sowie seine technischen Errungenschaften, um das Rechen, die Bewegung und die Leistung von Daten zu beschleunigen, zu speichern, zu vereinen und zu optimieren, macht es eindeutig positioniert, das SNIA Storage.AI -Datenprojekt zu leiten.
„Die beispiellosen Anforderungen an KI erfordern eine ganzheitliche Sicht auf die Datenpipeline, von Speicher und Speicher bis hin zu Netzwerk und Verarbeitung“, sagte Dr. J Metz, SNIA Vorsitzender. „Kein einziges Unternehmen kann diese Herausforderungen allein lösen.
Das Storage.AI -Projekt erstellt ein offenes Ökosystem für effiziente Datendienste, um die schwierigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit KI -Workloads zu bewältigen und aktuelle Lücken bei der Verarbeitung und Zugriff auf Daten zu schließen. Die Gründungsmitglieder teilen gemeinsame Ziele. Weitere Informationen finden Sie in Snia.ai.
„Die Enterprise -Technologien, die die anspruchsvollsten KI -Workloads von heute an Strom versetzen, sind nur so effektiv wie die Daten, auf die sie zugreifen können“, sagte Robert Hormuth, Company Vice President der Knowledge Heart Options Group, AMD. „Als Mitglied von Storage.aiWir freuen uns, mit anderen Führungskräften zusammenzuarbeiten, um der Branche einen neutralen, offenen Weg zu geben, um Daten Engpässe zu beheben und die echte KI -Leistung freizuschalten. “
„Speicher-Netzwerke ist seit langem eine grundlegende Säule der digitalen Infrastruktur unserer Kunden. Da die KI weiterhin im gesamten Unternehmen expandiert, ist es immer wichtiger geworden, robuste Speicherlösungen in die KI-Workloads zu integrieren. In der heutigen KI-gesteuerten Landschaft sind unsere Kunden unsere Kunden und die Leistung und die Zuverlässigkeit dieser Daten, die die vollständigen Vorteile der Vorteile von den Vorteilen von AIIen von AIs und AIen von AIen, und die Zuverlässigkeit dieser Daten sind wesentlich zu erkennen.“ Jeremy Foster, SVP und GM, Cisco Compute.
„Da AI jede Branche weiter umgestaltet, conflict die Nachfrage nach offener, skalierbarer und intelligenter Dateninfrastruktur noch nie größer“, sagte Santosh Erram, VP von öffentlichen Cloud -Allianzen bei DDN. „Bei DDN sind wir stolz darauf, die Initiative von SNIA von Storage.ai zu unterstützen – ein wichtiger Schritt zur Förderung der Zusammenarbeit, die Förderung der Interoperabilität und die Festlegung offener Requirements, die es dem AI -Ökosystem ermöglichen, zu gedeihen. Durch die Zusammenarbeit können wir eine schnellere Innovation und sinnvollere Ergebnisse für Kunden und Companion in der gesamten AI -Landschaft freischalten.“
„Um das Potenzial von KI vollständig zu erkennen, müssen Unternehmen Rohdaten in strukturiertes, regiertes Wissen umwandeln. Speicher- und Datenmotoren spielen eine entscheidende Rolle bei dieser Reise – die Datenpipelines von Coaching und kontinuierlichem Lernen bis hin zu agierenden Ergebnissen. Diese Motoren müssen sich schnell entwickeln, und die Innovationen über Flash -Medien, die sich mit Snia -Stehen zusammenarbeiten. Transformation möglich “, sagte Rajesh Rajaraman, CTO und VP Dell Storage, Daten und Cyber -Widerstandsfähigkeit.
„Effektives Datenmanagement ist von grundlegender Bedeutung für die Leistung, Qualität und Kosteneffizienz von AI-Projekten. Ai-optimiertes Speicher spielt eine entscheidende Rolle bei der Aktivierung dieser.
„KI-Workloads definieren die Grenzen der Berechnung und der Dateninfrastruktur neu. Storage.ai bietet eine kritische, fertig-neutrale Grundlage, die Innovationen im gesamten Ökosystem von der Speicherarchitektur bis zur Erinnerungshierarchie vereint. Sagte, skalierbare, effiziente Lösungen, zweckgebaute AI-ERA“, sagte Ronak Sing, Intel Senior Fellow, XEon-Produkte.
„KI -Workloads erfordern beispielloses Maßstäbe an Datendurchsatz, Effizienz und Skalierbarkeit“, sagte Karthik Ganesan, Fellow von Storage Options Structure bei Micron. „Als Führungskräfte in Speicher- und Speicherprodukten für KI -Workloads können Requirements für unsere Fähigkeit von entscheidender Bedeutung sind, neue Lösungen wie unsere PCIe Gen6 SSDs zu liefern. Durch den Zusammenbau eines offenen Ansatzes können wir die Innovation beschleunigen und die Dateninfrastruktur erstellen.
„KI -Arbeitsbelastungen erfordern beispiellose Effizienz, Skalierbarkeit und Leistung von Speicherlösungen“, sagte Ed Fiore, Vice President und Fellow von Chief Methods Architect bei NetApp. „NetApp ist bestrebt, revolutionary Speichertechnologien zu liefern, die die KI -Datenpipelines optimieren und sicheren Datenzugriff und -management sicherstellen. Durch den Beitritt zu SNIAs Speicher.
„Storage.ai hebt die Rolle der Dateninfrastruktur und des Managements hervor, wenn sich Organisationen für eine KI -Zukunft entwickeln, interoperieren und skalieren“, sagte Rob Lee, Pure Storage CTO. „Pure Storage hat die Speicherbranche seit langem dazu geführt, offene Requirements und eine tiefe Integration von Ökosystemen zu fördern. Da die Branche die Herausforderungen der KI-verwandten Daten zur Verfügung stellt, um echte Ergebnisse voranzutreiben, sieht der reine Speicher die Grundlage in nahtlosen Datenbewegungen über Umgebungen hinweg, in der politischen Aufbewahrungsorchestrierung in der nahtlosen Datenbewegung hinweg, und ein klares Fokus auf die Gewährleistung von Daten. erfordert eine moderne, skalierbare Infrastruktur, die für Flexibilität, Leistung und Governance aufgebaut ist. “
„Da die KI -Workloads eine schnellere und effizientere Datenverarbeitung erfordern, ist ein kollaborativer Ansatz erforderlich, um die damit verbundenen Speicherherausforderungen zu bewältigen“, sagte Leno Park, Vice President of Storage Options Produktplanung, Samsung Electronics. „Wir freuen uns, der SNIA Storage.ai-Initiative beizutreten und unser Know-how in Gedächtnis- und Speicherlösungen beizutragen, um den branchenüblichen, nicht proprietären Ansätzen zu entwickeln, die die KI-Leistung und -Effizienz optimieren.“
„Die Festplattenspeicherung ist von entscheidender Bedeutung, um den vollen Wert von Daten in AI-Workloads zu erschließen-zulieferende skalierbare, effiziente und kostengünstige Lösungen, die globale Innovationen unterstützen“, sagte Jason Feist, Senior Vice President von Cloud Advertising bei Seagate Know-how. „Durch die Weiterentwicklung der offenen Requirements durch Storage.ai trägt Seagate dazu bei, das Infrastrukturwachstum zu ermöglichen, das der erhöhten Nachfrage nach Leistung des Technologie-Ökosystems der nächsten Era entspricht.“
„KI drängt die Infrastruktur an ihre Grenzen und schafft Effizienz-, Strom- und Skalierungsherausforderungen, die branchenweite Lösungen erfordern. Aufbau von Snia’s Erbe, die die Lagerstaaten vorzunehmen, freut sich WEKA, der Storage.ai-Initiative beizutragen, um offene Requirements zu entwickeln, die dem gesamten AI-Ökosystem zugute kommen“, sagte Ajay Singh, Chief Product Officer. „Wir haben lange geglaubt, dass KI eine neue Klasse von Datenarchitektur benötigt – eine, die mit der Arbeitsbelastung skaliert wird, ohne die Leistung oder Resilienz zu beeinträchtigen. Durch die Zusammenarbeit mit Stakeholdern in der gesamten Infrastruktur -Stapel können wir diese technischen Herausforderungen besser bewältigen und das Potenzial der KI zur Veränderung der Zukunft der Innovation nicht aufscheinen.“