🎥 Se DDN i aktion som driver verklig innovation inom biovetenskap! På Scripps Research förändrar AI och högpresterande datorsystem hur forskare tar sig an några av världens mest komplexa biomedicinska utmaningar. Från läkemedelsupptäckt till sjukdomsmodellering är hastighet och skala allt. 🚀 Det är där DDN kommer in. Vår Data Intelligence Platform levererar den prestanda, skalbarhet och effektivitet som behövs för att påskynda GenAI-, RAG- och LLM-arbetsbelastningar – och omvandla massiva data till meningsfulla upptäckter. Se hur Scripps utnyttjar DDN för att driva framtiden för biomedicinsk AI. 👇 #GenAI #AIinHealthcare #LifeSciences #DataIntelligence #HPC #BiomedicalResearch #DDN #AIInfrastructure #RAG #LLM #ScrippsResearch

🔍 Den dolda flaskhalsen i AI-infrastrukturen? Det är inte vad du tror. Alltför många AI-initiativ stannar upp på grund av en tyst mördare: lagring som inte kan hålla jämna steg. Enligt Gartner® Hype Cycle™ for Storage Technologies, 2025, är det äntligen det som verkligen betyder något i rampljuset: 📌 Lagringsplattformar för generativ AI 📌 Lagringsprogramvara med öppen källkod 🚀 DDN är erkänd som en provleverantör i båda kategorierna – en återspegling av hur vi gör det möjligt för AI att prestera i stor skala, i produktion och i olika branscher. Varför är detta viktigt? ✅ Dataåtkomst i realtid för RAG och LLM ✅ Konsekvent, intelligent prestanda i molnet, gränsenheter och kärna ✅ Öppen källkod genom ledarskap i Lustre ✅ 3x AI-genomströmning, 70 % snabbare upptäckt av bedrägerier och $M+ i GPU-effektivitetsvinster AI behöver inte bara mer databehandling. Den behöver en smartare infrastruktur. Och det börjar med rätt datalager. 👉 Ta reda på varför Gartner ser dessa trender som viktiga innovationsutlösare – och varför DDN är ledande: #AIInfrastructure #GenerativeAI #RAG #StorageForAI #DDN #GartnerHypeCycle #EXAScaler #Infinia #DataIntelligence #OpenSourceStorage #AIReadyStorage #GPUAcceleration

🚨 AI-inferens är inte en eftertanke – det är frontlinjen. I sin senaste artikel för Forbes bryter DDN:s CTO Sven Oehme ner fem kostsamma myter om AI-inferens som i tysthet dränerar prestanda, budget och affärsvärde. Från undermålig lagring till feljusterade molnstrategier – de flesta organisationer bygger på utbildning – och ignorerar den fas där AI faktiskt möter den verkliga världen. 💡 Att ta med sig? Slutsatsdragning sker miljontals gånger om dagen. Om din infrastruktur inte är byggd för den skalan ligger din AI-strategi redan efter. 🧠 Läs hela artikeln för att få praktisk information om: - Optimera GPU och lagring för AI i realtid - Utforma gräns- och hybriddistributioner - Undvika teknisk skuld innan det är för sent 🔗 Läsa: #AIInfrastructure #InferencingMatters #EdgeAI #HybridAI #DataPerformance #DDN #ForbesTechCouncil #AIinProduction #RealTimeAI

💸 Inom finansiella tjänster är millisekunder viktiga – och underutnyttjade GPU:er kan kosta miljoner. När företag skalar AI för upptäckt av bedrägerier, riskmodellering och algoritmisk handel, finns det en tyst flaskhals som saktar ner allting: dataförflyttning. 🚫 Problemet är inte din beräkningskraft – det är din datainfrastruktur. Äldre lagring kan inte hålla jämna steg med moderna AI-arbetsbelastningar, vilket leder till inaktiva GPU:er och missade möjligheter. ✅ DDN:s Data Intelligence Platform löser detta med: 🔹 25 gånger lägre latens jämfört med traditionell molnlagring 🔹 Skalbara metadata för revisionsklar modellutveckling 🔹 Automatiserade pipelines för att hålla GPU:er sysselsatta och verksamheten igång Från LLM-utbildning till riskbedömning i realtid, ledande finansinstitut litar på DDN för att hålla sina AI-pipelines snabba, effektiva och fullt utnyttjade – över moln, kärna och kant. 📊 Optimerad GPU-användning = verklig ROI och konkurrensfördelar. 🔍 Läs om hur DDN hjälper finansföretag att minska AI-kostnaderna och öka prestandan: #AI #FinancialServices #DataIntelligence #GPU #AIInfrastructure #HPC #RiskModeling #FraudDetection #Fintech #DDN