🎥 Zie DDN in actie en stimuleer real-world innovatie in life sciences! Bij Scripps Research veranderen AI en high-performance computing de manier waarop onderzoekers enkele van 's werelds meest complexe biomedische uitdagingen aanpakken. Van het ontdekken van geneesmiddelen tot het modelleren van ziekten, snelheid en schaal zijn alles. 🚀 Dat is waar DDN om de hoek komt kijken. Ons Data Intelligence Platform levert de prestaties, schaalbaarheid en efficiëntie die nodig zijn om GenAI-, RAG- en LLM-workloads te versnellen, waardoor enorme hoeveelheden gegevens worden omgezet in zinvolle ontdekkingen. Bekijk hoe Scripps DDN gebruikt om de toekomst van biomedische AI te stimuleren. 👇 #GenAI #AIinHealthcare #LifeSciences #DataIntelligence #HPC #BiomedicalResearch #DDN #AIInfrastructure #RAG #LLM #ScrippsResearch

🔍 Het verborgen knelpunt in de AI-infrastructuur? Het is niet wat je denkt. Te veel AI-initiatieven lopen vast vanwege een stille moordenaar: opslag die het niet kan bijbenen. Volgens de Gartner® Hype Cycle™ for Storage Technologies, 2025 staat de schijnwerper eindelijk op wat er echt toe doet: 📌 Opslagplatforms voor generatieve AI 📌 Open-source opslagsoftware 🚀 DDN wordt erkend als Sample Vendor in beide categorieën - een weerspiegeling van hoe we AI in staat stellen om op schaal, in productie en in verschillende sectoren te presteren. Waarom is dit belangrijk? ✅ Real-time toegang tot gegevens voor RAG en LLM's ✅ Consistente, intelligente prestaties in de cloud, edge en core ✅ Open-source kracht door leiderschap in Lustre ✅ 3x AI-doorvoer, 70% snellere fraudedetectie en $M+ aan GPU-efficiëntiewinst AI heeft niet alleen meer rekenkracht nodig. Het heeft een slimmere infrastructuur nodig. En dat begint met de juiste datalaag. 👉 Ontdek waarom Gartner deze trends ziet als belangrijke triggers voor innovatie en waarom DDN voorop loopt: #AIInfrastructure #GenerativeAI #RAG #StorageForAI #DDN #GartnerHypeCycle #EXAScaler #Infinia #DataIntelligence #OpenSourceStorage #AIReadyStorage #GPUAcceleration

🚨 AI-inferentie is geen bijzaak - het is de frontlinie. In zijn laatste stuk voor Forbes ontleedt DDN CTO Sven Oehme vijf kostbare mythes over AI-inferentie die stilletjes de prestaties, het budget en de bedrijfswaarde uitputten. Van ondermaatse opslag tot verkeerd afgestemde cloudstrategieën, de meeste organisaties ontwerpen voor training - en negeren de fase waarin AI daadwerkelijk de echte wereld ontmoet. 💡 De afhaalmaaltijd? Inferentie gebeurt miljoenen keren per dag. Als uw infrastructuur niet voor die schaal is gebouwd, loopt uw AI-strategie al achter. 🧠 Lees het volledige artikel voor praktische inzichten over: - Optimalisatie van GPU en opslag voor realtime AI - Ontwerpen van edge- en hybride implementaties - Technische schuld vermijden voordat het te laat is 🔗 Lezen: #AIInfrastructure #InferencingMatters #EdgeAI #HybridAI #DataPerformance #DDN #ForbesTechCouncil #AIinProduction #RealTimeAI

💸 In de financiële dienstverlening zijn milliseconden van belang, en onderbenutte GPU's kunnen miljoenen kosten. Terwijl bedrijven AI opschalen voor fraudedetectie, risicomodellering en algoritmische handel, vertraagt één stil knelpunt alles: gegevensverplaatsing. 🚫 Het probleem is niet uw rekenkracht, maar uw gegevensinfrastructuur. Verouderde opslag kan moderne AI-workloads niet bijhouden, wat leidt tot inactieve GPU's en gemiste kansen. ✅ Het Data Intelligence Platform van DDN lost dit op met: 🔹 25x lagere latentie in vergelijking met traditionele cloudopslag 🔹 Schaalbare metadata voor modelontwikkeling die klaar is voor audits 🔹 Geautomatiseerde pijplijnen om GPU's bezig te houden en het bedrijf in beweging te houden Van LLM-training tot realtime risicoscores, toonaangevende financiële instellingen vertrouwen op DDN om hun AI-pijplijnen snel, efficiënt en volledig benut te houden, in de cloud, core en edge. 📊 Geoptimaliseerd GPU-gebruik = echte ROI en concurrentievoordeel. 🔍 Lees hoe DDN financiële bedrijven helpt de AI-kosten te verlagen en de prestaties te verbeteren: #AI #FinancialServices #DataIntelligence #GPU #AIInfrastructure #HPC #RiskModeling #FraudDetection #Fintech #DDN