🎥 Zobacz, jak DDN napędza innowacje w świecie rzeczywistym w naukach przyrodniczych! W Scripps Research sztuczna inteligencja i wysokowydajne systemy obliczeniowe zmieniają sposób, w jaki naukowcy radzą sobie z niektórymi z najbardziej złożonych wyzwań biomedycznych na świecie. Od odkrywania leków po modelowanie chorób, szybkość i skala są wszystkim. 🚀 Tu właśnie wkracza DDN. Nasza platforma Data Intelligence zapewnia wydajność, skalowalność i efektywność potrzebne do przyspieszenia obciążeń GenAI, RAG i LLM — przekształcając ogromne ilości danych w znaczące odkrycia. Zobacz, jak Scripps wykorzystuje DDN, aby napędzać przyszłość biomedycznej sztucznej inteligencji. 👇 #GenAI #AIinHealthcare #LifeSciences #DataIntelligence #HPC #BiomedicalResearch #DDN #AIInfrastructure #RAG #LLM #ScrippsResearch

🔍 Ukryte wąskie gardło w infrastrukturze AI? To nie jest tak, jak myślisz. Zbyt wiele inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją utknęło w martwym punkcie z powodu cichego zabójcy: pamięci masowej, która nie nadąża. Według raportu Gartner® Hype Cycle™ for Storage Technologies, 2025, w końcu w centrum uwagi znajduje się to, co naprawdę ważne: 📌 Platformy pamięci masowej dla generatywnej sztucznej inteligencji 📌 Oprogramowanie pamięci masowej typu open source 🚀 DDN jest uznawany za przykładowego dostawcę w obu kategoriach – odzwierciedla to sposób, w jaki umożliwiamy sztucznej inteligencji działanie na dużą skalę, w produkcji i w różnych branżach. Dlaczego ma to znaczenie? ✅ Dostęp do danych w czasie rzeczywistym dla RAG i LLM ✅ Stała, inteligentna wydajność w chmurze, na brzegu sieci i w rdzeniu ✅ Moc open source dzięki wiodącej pozycji w Lustre ✅ 3-krotnie większa przepustowość AI, o 70% szybsze wykrywanie oszustw i $M+ wzrost wydajności GPU Sztuczna inteligencja nie tylko potrzebuje więcej mocy obliczeniowej. Potrzebna jest inteligentniejsza infrastruktura. A wszystko zaczyna się od odpowiedniej warstwy danych. 👉 Dowiedz się, dlaczego Gartner postrzega te trendy jako kluczowe czynniki wyzwalające innowacje — i dlaczego DDN jest liderem w tej dziedzinie: #AIInfrastructure #GenerativeAI #RAG #StorageForAI #DDN #GartnerHypeCycle #EXAScaler #Infinia #DataIntelligence #OpenSourceStorage #AIReadyStorage #GPUAcceleration

🚨 Wnioskowanie oparte na sztucznej inteligencji nie jest kwestią drugorzędną — to pierwsza linia frontu. W swoim najnowszym artykule dla Forbesa, CTO DDN, Sven Oehme, obala pięć kosztownych mitów na temat wnioskowania AI, które po cichu drenują wydajność, budżet i wartość biznesową. Od słabej pamięci masowej po niedostosowane strategie chmurowe — większość organizacji przygotowuje się do szkoleń — ignorując fazę, w której sztuczna inteligencja faktycznie spotyka się ze światem rzeczywistym. 💡 Na wynos? Wnioskowanie odbywa się miliony razy dziennie. Jeśli Twoja infrastruktura nie jest zbudowana z myślą o tej skali, Twoja strategia AI jest już w tyle. 🧠 Przeczytaj cały artykuł, aby uzyskać praktyczne informacje na temat: - Optymalizacja procesora graficznego i pamięci masowej pod kątem sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym - Projektowanie wdrożeń brzegowych i hybrydowych - Unikanie długu technologicznego, zanim będzie za późno 🔗 Czytać: #AIInfrastructure #InferencingMatters #EdgeAI #HybridAI #DataPerformance #DDN #ForbesTechCouncil #AIinProduction #RealTimeAI

💸 W usługach finansowych milisekundy mają znaczenie, a niewykorzystane procesory graficzne mogą kosztować miliony. W miarę jak firmy skalują sztuczną inteligencję do wykrywania oszustw, modelowania ryzyka i handlu algorytmicznego, jedno ciche wąskie gardło spowalnia wszystko: przepływ danych. 🚫 Problemem nie jest moc obliczeniowa, ale infrastruktura danych. Starsza pamięć masowa nie nadąża za nowoczesnymi obciążeniami związanymi ze sztuczną inteligencją, co prowadzi do bezczynności procesorów graficznych i utraconych możliwości. ✅ Platforma Data Intelligence firmy DDN rozwiązuje ten problem dzięki: 🔹 25-krotnie mniejsze opóźnienia w porównaniu z tradycyjną pamięcią masową w chmurze 🔹 Skalowalne metadane do tworzenia modeli gotowych do audytu 🔹 Zautomatyzowane potoki, dzięki którym procesory graficzne są zajęte, a biznes się rozwija Od szkoleń LLM po ocenę ryzyka w czasie rzeczywistym, wiodące instytucje finansowe ufają DDN, aby ich potoki AI były szybkie, wydajne i w pełni wykorzystywane — w chmurze, rdzeniu i na brzegu sieci. 📊 Zoptymalizowane wykorzystanie procesora graficznego = prawdziwy zwrot z inwestycji i przewaga konkurencyjna. 🔍 Przeczytaj, jak DDN pomaga firmom finansowym obniżyć koszty sztucznej inteligencji i zwiększyć wydajność: #AI #FinancialServices #DataIntelligence #GPU #AIInfrastructure #HPC #RiskModeling #FraudDetection #Fintech #DDN