🎥 شاهد DDN في العمل الذي يدعم الابتكار في العالم الحقيقي في علوم الحياة! في سكريبس للأبحاث ، يعمل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء على تغيير كيفية تعامل الباحثين مع بعض التحديات الطبية الحيوية الأكثر تعقيدا في العالم. من اكتشاف الأدوية إلى نمذجة الأمراض ، السرعة والحجم هما كل شيء. 🚀 هذا هو المكان الذي يأتي فيه DDN. توفر منصة ذكاء البيانات الخاصة بنا الأداء وقابلية التوسع والكفاءة اللازمة لتسريع أحمال عمل GenAI و RAG و LLM - مما يحول البيانات الضخمة إلى اكتشافات ذات مغزى. شاهد كيف يستفيد سكريبس من DDN لدفع مستقبل الذكاء الاصطناعي الطبي الحيوي. 👇 #GenAI #AIinHealthcare #LifeSciences #DataIntelligence #HPC #BiomedicalResearch #DDN #AIInfrastructure #RAG #LLM #ScrippsResearch

🔍 عنق الزجاجة الخفي في البنية التحتية لنظام الذكاء الاصطناعي؟ إنه ليس ما تعتقده. تتوقف الكثير من مبادرات الذكاء الاصطناعي بسبب قاتل صامت: التخزين الذي لا يمكنه مواكبة ذلك. وفقا لدورة™ الضجيج من Gartner® لتقنيات التخزين ، 2025 ، يتم تسليط الضوء أخيرا على ما يهم حقا: 📌 منصات التخزين الذكاء الاصطناعي التوليدي 📌 برنامج تخزين مفتوح المصدر 🚀 تم الاعتراف ب DDN كبائع عينة في كلتا الفئتين - وهو انعكاس لكيفية تمكيننا من الذكاء الاصطناعي من الأداء على نطاق واسع وفي الإنتاج وعبر الصناعات. لماذا هذا مهم؟ ✅ الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي لأعضاء RAG و LLMs ✅ أداء متسق وذكي عبر السحابة والحافة والنواة ✅ قوة مفتوحة المصدر من خلال القيادة في Lustre ✅ إنتاجية الذكاء الاصطناعي 3 أضعاف ، واكتشاف احتيال أسرع بنسبة 70٪ ، ومكاسب $M+ في كفاءة وحدة معالجة الرسومات لا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى المزيد من الحوسبة فقط. يحتاج إلى بنية تحتية أكثر ذكاء. وهذا يبدأ بطبقة البيانات الصحيحة. 👉 تعرف على سبب اعتبار Gartner هذه الاتجاهات كمحفزات رئيسية للابتكار - ولماذا تقود DDN هذه المهمة: #AIInfrastructure #GenerativeAI #RAG #StorageForAI #DDN #GartnerHypeCycle #EXAScaler #Infinia #DataIntelligence #OpenSourceStorage #AIReadyStorage #GPUAcceleration

🚨 استنتاج الذكاء الاصطناعي ليس فكرة متأخرة - إنه الخط الأمامي. في أحدث مقالاته في مجلة فوربس ، قام DDN CTO Sven Oehme بتفكيك خمس أساطير مكلفة حول استدلال الذكاء الاصطناعي التي تستنزف الأداء والميزانية وقيمة الأعمال بهدوء. من التخزين الضعيف إلى استراتيجيات السحابة غير المتوافقة ، تقوم معظم المؤسسات بتصميم التدريب - وتتجاهل المرحلة التي يلتقي فيها الذكاء الاصطناعي بالفعل بالعالم الحقيقي. 💡 الوجبات الجاهزة؟ يحدث الاستدلال ملايين المرات في اليوم. إذا لم يتم تصميم البنية التحتية الخاصة بك لهذا النطاق ، فإن استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك متأخرة بالفعل. 🧠 اقرأ المقال كاملا للحصول على رؤى عملية حول: - تحسين وحدة معالجة الرسومات والتخزين لإعداد الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي - تصميم عمليات النشر المتطورة والمختلطة - تجنب الديون الفنية قبل فوات الأوان 🔗 قرأ: #AIInfrastructure #InferencingMatters #EdgeAI #HybridAI #DataPerformance #DDN #ForbesTechCouncil #AIinProduction #RealTimeAI

💸 في الخدمات المالية ، المللي ثانية مهمة - ويمكن أن تكلف وحدات معالجة الرسومات غير المستغلة الملايين. نظرا لأن الشركات توسع نطاق الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال ونمذجة المخاطر والتداول الخوارزمي ، فإن عنق الزجاجة الصامت يبطئ كل شيء: حركة البيانات. 🚫 المشكلة ليست في قوة الحوسبة الخاصة بك - إنها البنية التحتية للبيانات الخاصة بك. لا يمكن للتخزين القديم مواكبة أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الحديثة، مما يؤدي إلى وحدات معالجة الرسومات الخاملة وضياع الفرص. ✅ تحل منصة ذكاء البيانات في DDN هذه المشكلة من خلال: 🔹 زمن انتقال أقل 25 ضعفا مقارنة بالتخزين السحابي التقليدي 🔹 بيانات التعريف القابلة للتطوير لتطوير نموذج جاهز للتدقيق 🔹 خطوط الأنابيب الآلية لإبقاء وحدات معالجة الرسومات مشغولة وتحرك الأعمال من تدريب LLM إلى تسجيل المخاطر في الوقت الفعلي، تثق المؤسسات المالية الرائدة في DDN للحفاظ على خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي الخاصة بها سريعة وفعالة ومستغلة بالكامل - عبر السحابة والأساسية والحافة. 📊 الاستخدام الأمثل لوحدة معالجة الرسومات = عائد استثمار حقيقي وميزة تنافسية. 🔍 اقرأ كيف تساعد DDN الشركات المالية على خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي وتعزيز الأداء: #الذكاء الاصطناعي #FinancialServices #DataIntelligence #GPU #AIInfrastructure #HPC #RiskModeling #FraudDetection #Fintech #DDN