🎥 Se DDN i aksjon som driver innovasjon i den virkelige verden innen biovitenskap! Hos Scripps Research forandrer AI og høyytelses databehandling hvordan forskere takler noen av verdens mest komplekse biomedisinske utfordringer. Fra legemiddeloppdagelse til sykdomsmodellering, hastighet og skala er alt. 🚀 Det er her DDN kommer inn. Vår Data Intelligence Platform leverer ytelsen, skalerbarheten og effektiviteten som trengs for å akselerere GenAI-, RAG- og LLM-arbeidsbelastninger – og gjør massive data til meningsfulle oppdagelser. Se hvordan Scripps utnytter DDN for å drive fremtiden for biomedisinsk AI. 👇 #GenAI #AIinHealthcare #LifeSciences #DataIntelligence #HPC #BiomedicalResearch #DDN #AIInfrastructure #RAG #LLM #ScrippsResearch

🔍 Den skjulte flaskehalsen i AI-infrastruktur? Det er ikke hva du tror. For mange AI-initiativer stopper opp på grunn av en stille morder: lagring som ikke kan holde tritt. I følge Gartner® Hype Cycle™ for Storage Technologies, 2025, er søkelyset endelig på det som virkelig betyr noe: 📌 Lagringsplattformer for generativ AI 📌 Programvare for lagring med åpen kildekode 🚀 DDN er anerkjent som en prøveleverandør i begge kategorier – en refleksjon av hvordan vi gjør det mulig for AI å yte i stor skala, i produksjon og på tvers av bransjer. Hvorfor er dette viktig? ✅ Datatilgang i sanntid for RAG og LLM-er ✅ Konsekvent, intelligent ytelse på tvers av sky, kant og kjerne ✅ Åpen kildekode-kraft gjennom ledelse i Lustre ✅ 3x AI-gjennomstrømning, 70 % raskere svindeldeteksjon og $M+ i GPU-effektivitetsgevinster AI trenger ikke bare mer databehandling. Den trenger smartere infrastruktur. Og det starter med riktig datalag. 👉 Finn ut hvorfor Gartner ser på disse trendene som viktige innovasjonsutløsere – og hvorfor DDN leder an: #AIInfrastructure #GenerativeAI #RAG #StorageForAI #DDN #GartnerHypeCycle #EXAScaler #Infinia #DataIntelligence #OpenSourceStorage #AIReadyStorage #GPUAcceleration

🚨 AI-slutning er ikke en ettertanke – det er frontlinjen. I sitt siste stykke for Forbes bryter DDNs CTO Sven Oehme ned fem kostbare myter om AI-slutninger som i det stille tapper ytelse, budsjett og forretningsverdi. Fra underdrevet lagring til feiljusterte skystrategier, de fleste organisasjoner bygger for opplæring – og ignorerer fasen der AI faktisk møter den virkelige verden. 💡 Takeaway? Inferens skjer millioner av ganger om dagen. Hvis infrastrukturen din ikke er bygget for denne skalaen, ligger AI-strategien din allerede bak. 🧠 Les hele artikkelen for praktisk innsikt om: - Optimalisering av GPU og lagring for AI i sanntid - Utforming av kant- og hybriddistribusjoner - Unngå teknisk gjeld før det er for sent 🔗 Lese: #AIInfrastructure #InferencingMatters #EdgeAI #HybridAI #DataPerformance #DDN #ForbesTechCouncil #AIinProduction #RealTimeAI

💸 I finansielle tjenester betyr millisekunder noe – og underutnyttede GPUer kan koste millioner. Etter hvert som bedrifter skalerer AI for svindeldeteksjon, risikomodellering og algoritmisk handel, bremser en stille flaskehals alt: databevegelse. 🚫 Problemet er ikke datakraften din – det er datainfrastrukturen din. Eldre lagring kan ikke holde tritt med moderne AI-arbeidsbelastninger, noe som fører til inaktive GPU-er og tapte muligheter. ✅ DDNs Data Intelligence Platform løser dette med: 🔹 25 ganger lavere ventetid sammenlignet med tradisjonell skylagring 🔹 Skalerbare metadata for revisjonsklar modellutvikling 🔹 Automatiserte pipeliner for å holde GPU-er opptatt og virksomheten i gang Fra LLM-opplæring til risikoscoring i sanntid stoler ledende finansinstitusjoner på DDN for å holde AI-pipelinene sine raske, effektive og fullt utnyttet – på tvers av sky, kjerne og kant. 📊 Optimalisert GPU-utnyttelse = reell avkastning og konkurransefortrinn. 🔍 Les hvordan DDN hjelper finansselskaper med å kutte AI-kostnader og øke ytelsen: #AI #FinancialServices #DataIntelligence #GPU #AIInfrastructure #HPC #RiskModeling #FraudDetection #Fintech #DDN