🎥 Lihat aksi DDN yang mendukung inovasi dunia nyata dalam ilmu kehidupan! Di Scripps Research, AI dan komputasi berkinerja tinggi mengubah cara para peneliti mengatasi beberapa tantangan biomedis paling kompleks di dunia. Dari penemuan obat hingga pemodelan penyakit, kecepatan dan skala adalah segalanya. 🚀 Di situlah DDN masuk. Platform Intelijen Data kami memberikan kinerja, skalabilitas, dan efisiensi yang diperlukan untuk mempercepat beban kerja GenAI, RAG, dan LLM—mengubah data besar menjadi penemuan yang bermakna. Saksikan bagaimana Scripps memanfaatkan DDN untuk mendorong masa depan AI biomedis. 👇 #GenAI #AIinHealthcare #LifeSciences #DataIntelligence #HPC #BiomedicalResearch #DDN #AIInfrastructure #RAG #LLM #ScrippsResearch

🔍 Kemacetan Tersembunyi dalam Infrastruktur AI? Itu bukan yang Anda pikirkan. Terlalu banyak inisiatif AI yang terhenti karena pembunuh diam-diam: penyimpanan yang tidak dapat mengimbangi. Menurut Gartner® Hype Cycle™ for Storage Technologies, 2025, sorotan akhirnya tertuju pada apa yang benar-benar penting: 📌 Platform Penyimpanan untuk AI Generatif 📌 Perangkat Lunak Penyimpanan Sumber Terbuka 🚀 DDN diakui sebagai Vendor Sampel dalam kedua kategori – cerminan dari bagaimana kami memungkinkan AI untuk bekerja dalam skala besar, dalam produksi, dan di seluruh industri. Mengapa ini penting? ✅ Akses data real-time untuk RAG & LLM ✅ Performa yang konsisten dan cerdas di seluruh cloud, edge & core ✅ Kekuatan sumber terbuka melalui kepemimpinan di Lustre ✅ Throughput AI 3x, deteksi penipuan 70% lebih cepat, dan peningkatan efisiensi GPU $M+ AI tidak hanya membutuhkan lebih banyak komputasi. Dibutuhkan infrastruktur yang lebih cerdas. Dan itu dimulai dengan lapisan data yang tepat. 👉 Pelajari mengapa Gartner melihat tren ini sebagai pemicu inovasi utama — dan mengapa DDN memimpin: #AIInfrastructure #GenerativeAI #RAG #StorageForAI #DDN #GartnerHypeCycle #EXAScaler #Infinia #DataIntelligence #OpenSourceStorage #AIReadyStorage #GPUAcceleration

🚨 Inferensi AI bukanlah renungan-pikiran - ini adalah garis depan. Dalam artikel terbarunya untuk Forbes, CTO DDN Sven Oehme memecah lima mitos mahal tentang inferensi AI yang diam-diam menguras kinerja, anggaran, dan nilai bisnis. Dari penyimpanan yang kurang bertenaga hingga strategi cloud yang tidak selaras, sebagian besar organisasi merancang untuk pelatihan — dan mengabaikan fase di mana AI benar-benar bertemu dengan dunia nyata. 💡 Kesimpulannya? Inferensi terjadi jutaan kali sehari. Jika infrastruktur Anda tidak dibangun untuk skala itu, strategi AI Anda sudah tertinggal. 🧠 Baca artikel lengkap untuk wawasan praktis tentang: - Mengoptimalkan GPU dan penyimpanan untuk AI real-time - Merancang penyebaran edge dan hibrid - Menghindari hutang teknis sebelum terlambat 🔗 Membaca: #AIInfrastructure #InferencingMatters #EdgeAI #HybridAI #DataPerformance #DDN #ForbesTechCouncil #AIinProduction #RealTimeAI

💸 Dalam layanan keuangan, milidetik penting—dan GPU yang kurang dimanfaatkan dapat menelan biaya jutaan. Saat perusahaan menskalakan AI untuk deteksi penipuan, pemodelan risiko, dan perdagangan algoritmik, satu hambatan diam-diam adalah memperlambat segalanya: pergerakan data. 🚫 Masalahnya bukan daya komputasi Anda—melainkan infrastruktur data Anda. Penyimpanan lama tidak dapat mengimbangi beban kerja AI modern, yang menyebabkan GPU menganggur dan peluang yang terlewatkan. ✅ Platform Intelijen Data DDN memecahkan hal ini dengan: 🔹 Latensi 25x lebih rendah dibandingkan penyimpanan cloud tradisional 🔹 Metadata yang dapat diskalakan untuk pengembangan model siap audit 🔹 Alur otomatis untuk menjaga GPU tetap sibuk dan bisnis bergerak Dari pelatihan LLM hingga penilaian risiko real-time, lembaga keuangan terkemuka mempercayai DDN untuk menjaga saluran AI mereka tetap cepat, efisien, dan dimanfaatkan sepenuhnya—di cloud, inti, dan edge. 📊 Pemanfaatan GPU yang dioptimalkan = ROI nyata dan keunggulan kompetitif. 🔍 Baca bagaimana DDN membantu perusahaan keuangan memangkas biaya AI dan meningkatkan kinerja: #AI #FinancialServices #DataIntelligence #GPU #AIInfrastructure #HPC #RiskModeling #FraudDetection #Fintech #DDN