🎥 了解 DDN 在推動生命科學領域現實世界創新的實際應用！ 在 Scripps Research，人工智慧和高效能運算正在改變研究人員應對世界上一些最複雜的生物醫學挑戰的方式。從藥物發現到疾病建模，速度和規模就是一切。 🚀 這就是 DDN 的用武之地。 我們的資料智慧平台提供加速 GenAI、RAG 和 LLM 工作負載所需的效能、可擴展性和效率，將大量資料轉化為有意義的發現。 觀看 Scripps 如何利用 DDN 推動生物醫學 AI 的未來。👇 #GenAI #AIinHealthcare #LifeSciences #DataIntelligence #HPC #BiomedicalResearch #DDN #AIInfrastructure #RAG #LLM #ScrippsResearch

🔍 人工智慧基礎設施中隱藏的瓶頸？這不是你想的那樣。 太多的人工智慧計畫因為一個無聲的殺手而停滯不前：無法跟上的儲存。 根據 Gartner® 2025 年儲存技術炒作週期™，焦點終於集中在真正重要的事情上： 📌 生成式 AI 的儲存平台 📌 開源儲存軟體 🚀 DDN 在這兩個類別中都被公認為樣本供應商——這反映了我們如何使 AI 能夠大規模、生產和跨行業執行。 為什麼這很重要？ ✅ RAG 和 LLM 的實時數據訪問 ✅ 跨雲端、邊緣和核心的一致、智慧效能 ✅ 通過 Lustre 的領導力提供開源權力 ✅ 3 倍的 AI 吞吐量、70% 的詐欺偵測速度以及 $M+ 的 GPU 效率提升 人工智慧不僅需要更多的運算。它需要更智能的基礎設施。 這要從正確的資料層開始。 👉 了解為什麼 Gartner 將這些趨勢視為關鍵創新觸發因素，以及為什麼 DDN 處於領先地位： #AIInfrastructure #GenerativeAI #RAG #StorageForAI #DDN #GartnerHypeCycle #EXAScaler #Infinia #DataIntelligence #OpenSourceStorage #AIReadyStorage #GPUAcceleration

🚨 人工智慧推理不是事後才想到的，而是第一線。 DDN 首席技術官 Sven Oehme 在為《福布斯》撰寫的最新文章中，打破了關於人工智能推理的五個代價高昂的神話，這些神話正在悄悄地耗盡性能、預算和商業價值。 從功能不足的儲存到不一致的雲端策略，大多數組織都在為訓練而架構，而忽略了 AI 實際與現實世界相遇的階段。 💡 要點是什麼？ 推理每天發生數百萬次。如果您的基礎設施不是為這種規模而構建的，那麼您的人工智慧策略就已經落後了。 🧠 閱讀全文，了解以下方面的實用見解： - 優化 GPU 和存儲以實現實時 AI - 架構邊緣和混合式部署 - 避免技術債務，以免為時已晚 🔗 讀： #AIInfrastructure #InferencingMatters #EdgeAI #HybridAI #DataPerformance #DDN #ForbesTechCouncil #AIinProduction #RealTimeAI

💸 在金融服務領域，毫秒級很重要，而未充分利用的 GPU 可能會花費數百萬美元。 隨著公司擴展人工智慧以進行詐欺偵測、風險建模和演算法交易，一個無聲的瓶頸正在減慢一切速度：資料移動。 🚫 問題不在於您的運算能力，而在於您的資料基礎架構。 傳統儲存無法跟上現代 AI 工作負載的步伐，導致 GPU 閒置並錯失機會。 ✅ DDN 的數據智能平台通過以下方式解決了這個問題： 🔹 與傳統雲端儲存相比，延遲降低 25 倍 🔹 可擴展的元數據，用於審計就緒模型開發 🔹 自動化管道可讓 GPU 保持忙碌和業務順利進行 從 LLM 訓練到即時風險評分，領先的金融機構相信 DDN 能夠在雲端、核心和邊緣保持其 AI 管道快速、高效和充分利用。 📊 優化的 GPU 利用率 = 真正的投資報酬率和競爭優勢。 🔍 了解 DDN 如何幫助金融公司降低 AI 成本並提升績效： #AI #FinancialServices #DataIntelligence #GPU #AIInfrastructure #HPC #RiskModeling #FraudDetection #Fintech #DDN