🎥 ライフサイエンスにおける現実世界のイノベーションを推進するDDNの動作をご覧ください。 Scripps Research では、AI とハイパフォーマンス コンピューティングにより、研究者が世界で最も複雑な生物医学的課題に取り組む方法が変革されています。創薬から疾患モデリングまで、スピードと規模がすべてです。 🚀 そこでDDNの出番です。 当社のデータインテリジェンスプラットフォームは、生成AI、RAG、LLMワークロードを高速化するために必要なパフォーマンス、スケーラビリティ、効率性を提供し、膨大なデータを有意義な発見に変えます。 Scripps が DDN を活用して生物医学 AI の未来を推進している様子をご覧ください。👇 #GenAI #AIinHealthcare #LifeSciences #DataIntelligence #HPC #BiomedicalResearch #DDN #AIInfrastructure #RAG #LLM #ScrippsResearch

🔍 AIインフラの隠れたボトルネックは?あなたが思っているようじゃありません。 あまりにも多くの AI イニシアチブが、追いつかないストレージというサイレントキラーのせいで停滞しています。 Gartner® Hype Cycle™ for Storage Technologies, 2025によると、本当に重要なことにようやくスポットライトが当てられています。 📌 生成AIのためのストレージプラットフォーム 📌 オープンソースのストレージソフトウェア 🚀 DDNは、両方のカテゴリーでサンプルベンダーとして認められており、これはAIが大規模、生産、業界全体でどのようにパフォーマンスを発揮できるようにしているかを反映しています。 なぜこれが重要なのでしょうか? ✅ RAG と LLM のリアルタイム データ アクセス ✅ クラウド、エッジ、コア全体で一貫したインテリジェントなパフォーマンス ✅ Lustre のリーダーシップによるオープンソースのパワー ✅ 3倍のAIスループット、70%の不正検出速度、GPU効率の$M+向上 AI に必要なのは、より多くのコンピューティングだけではありません。よりスマートなインフラストラクチャが必要です。 そしてそれは、適切なデータレイヤーから始まります。 👉 ガートナーがこれらのトレンドを主要なイノベーションのトリガーと見なす理由と、DDNが先頭に立っている理由をご覧ください。 #AIInfrastructure #GenerativeAI #RAG #StorageForAI #DDN #GartnerHypeCycle #EXAScaler #Infinia #DataIntelligence #OpenSourceStorage #AIReadyStorage #GPUAcceleration

🚨 AI 推論は後付けではなく、最前線です。 DDN の CTO である Sven Oehme 氏は、Forbes 誌の最新記事で、パフォーマンス、予算、ビジネス価値を静かに浪費している AI 推論に関する 5 つのコストのかかる神話を解説しています。 パワー不足のストレージから不整合なクラウド戦略まで、ほとんどの組織はトレーニングのために設計しており、AIが実際に現実世界と出会う段階を無視しています。 💡 ポイントは? 推論は一日に何百万回も行われます。インフラストラクチャがその規模に合わせて構築されていない場合、AI 戦略はすでに遅れています。 🧠 記事全文を読んで、以下に関する実践的な洞察をご覧ください。 - リアルタイム AI のために GPU とストレージを最適化 - エッジおよびハイブリッド展開の設計 - 手遅れになる前に技術的負債を回避する 🔗 読む： #AIInfrastructure #InferencingMatters #EdgeAI #HybridAI #DataPerformance #DDN #ForbesTechCouncil #AIinProduction #RealTimeAI

💸 金融サービスではミリ秒が重要であり、GPUが十分に活用されていないと数百万ドルの費用がかかる可能性があります。 企業が不正検出、リスクモデリング、アルゴリズム取引のためにAIを拡張する中で、データ移動という1つの静かなボトルネックがすべてを遅らせています。 🚫 問題はコンピューティング能力ではなく、データインフラストラクチャです。 レガシーストレージは最新のAIワークロードに追いつくことができず、GPUがアイドル状態になり、機会を逃します。 ✅ DDNのデータインテリジェンスプラットフォームは、次の方法でこれを解決します。 🔹 従来のクラウドストレージと比較して25倍低いレイテンシー 🔹 監査対応モデル開発のためのスケーラブルなメタデータ 🔹 GPUを忙しくし、ビジネスを動かすための自動化されたパイプライン LLM トレーニングからリアルタイムのリスクスコアリングまで、大手金融機関は、クラウド、コア、エッジ全体で AI パイプラインを高速かつ効率的に、完全に活用し続けるために DDN を信頼しています。 📊 最適化されたGPU使用率=真のROIと競争力。 🔍 DDNが金融会社のAIコスト削減とパフォーマンス向上にどのように役立つかをご覧ください。 #AI #FinancialServices #DataIntelligence #GPU #AIInfrastructure #HPC #RiskModeling #FraudDetection #Fintech #DDN