🎥 Xem DDN đang hoạt động thúc đẩy sự đổi mới trong thế giới thực trong khoa học đời sống! Tại Scripps Research, AI và điện toán hiệu suất cao đang thay đổi cách các nhà nghiên cứu giải quyết một số thách thức y sinh phức tạp nhất thế giới. Từ khám phá thuốc đến mô hình bệnh, tốc độ và quy mô là tất cả. 🚀 Đó là lúc DDN xuất hiện. Nền tảng thông minh dữ liệu của chúng tôi mang lại hiệu suất, khả năng mở rộng và hiệu quả cần thiết để tăng tốc khối lượng công việc GenAI, RAG và LLM — biến dữ liệu khổng lồ thành những khám phá có ý nghĩa. Xem cách Scripps đang tận dụng DDN để thúc đẩy tương lai của AI y sinh. 👇 #GenAI #AIinHealthcare #LifeSciences #DataIntelligence #HPC #BiomedicalResearch #DDN #AIInfrastructure #RAG #LLM #ScrippsResearch

🔍 Nút thắt cổ chai tiềm ẩn trong cơ sở hạ tầng AI? Đó không phải là những gì bạn nghĩ. Quá nhiều sáng kiến AI bị đình trệ vì một kẻ giết người thầm lặng: lưu trữ không thể theo kịp. Theo Gartner® Hype Cycle™ for Storage Technologies, 2025, sự chú ý cuối cùng cũng là những gì thực sự quan trọng: 📌 Nền tảng lưu trữ cho AI tổng quát 📌 Phần mềm lưu trữ mã nguồn mở 🚀 DDN được công nhận là Nhà cung cấp mẫu trong cả hai hạng mục - phản ánh cách chúng tôi cho phép AI hoạt động trên quy mô lớn, trong sản xuất và trong các ngành. Tại sao điều này lại quan trọng? ✅ Truy cập dữ liệu thời gian thực cho RAG & LLM ✅ Hiệu suất thông minh, nhất quán trên đám mây, biên và lõi ✅ Sức mạnh nguồn mở thông qua khả năng lãnh đạo trong Lustre ✅ Thông lượng AI gấp 3 lần, phát hiện gian lận nhanh hơn 70% và tăng hiệu suất GPU $M+ AI không chỉ cần nhiều tính toán hơn. Nó cần cơ sở hạ tầng thông minh hơn. Và điều đó bắt đầu với lớp dữ liệu phù hợp. 👉 Tìm hiểu lý do tại sao Gartner coi những xu hướng này là yếu tố kích hoạt đổi mới chính — và tại sao DDN lại dẫn đầu: #AIInfrastructure #GenerativeAI #RAG #StorageForAI #DDN #GartnerHypeCycle #EXAScaler #Infinia #DataIntelligence #OpenSourceStorage #AIReadyStorage #GPUAcceleration

🚨 Suy luận AI không phải là suy nghĩ sau - đó là tiền tuyến. Trong bài viết mới nhất của mình cho Forbes, CTO DDN Sven Oehme đã phá vỡ năm lầm tưởng tốn kém về suy luận AI đang âm thầm làm cạn kiệt hiệu suất, ngân sách và giá trị kinh doanh. Từ lưu trữ kém đến các chiến lược đám mây không phù hợp, hầu hết các tổ chức đang kiến trúc để đào tạo - và bỏ qua giai đoạn mà AI thực sự đáp ứng thế giới thực. 💡 Bài học rút ra? Suy luận xảy ra hàng triệu lần một ngày. Nếu cơ sở hạ tầng của bạn không được xây dựng cho quy mô đó, thì chiến lược AI của bạn đã bị tụt hậu. 🧠 Đọc toàn bộ bài viết để biết thông tin chi tiết thực tế về: - Tối ưu hóa GPU và bộ nhớ cho AI thời gian thực - Kiến trúc triển khai biên và kết hợp - Tránh nợ kỹ thuật trước khi quá muộn 🔗 Đọc: #AIInfrastructure #InferencingMatters #EdgeAI #HybridAI #DataPerformance #DDN #ForbesTechCouncil #AIinProduction #RealTimeAI

💸 Trong các dịch vụ tài chính, mili giây quan trọng — và GPU chưa được sử dụng có thể tiêu tốn hàng triệu đô la. Khi các công ty mở rộng quy mô AI để phát hiện gian lận, mô hình hóa rủi ro và giao dịch thuật toán, một nút thắt cổ chai thầm lặng đang làm chậm mọi thứ: di chuyển dữ liệu. 🚫 Vấn đề không phải là sức mạnh tính toán của bạn mà là cơ sở hạ tầng dữ liệu của bạn. Lưu trữ cũ không thể theo kịp khối lượng công việc AI hiện đại, dẫn đến GPU nhàn rỗi và bỏ lỡ cơ hội. ✅ Nền tảng thông minh dữ liệu của DDN giải quyết vấn đề này với: 🔹 Độ trễ thấp hơn 25 lần so với lưu trữ đám mây truyền thống 🔹 Siêu dữ liệu có thể mở rộng để phát triển mô hình sẵn sàng kiểm tra 🔹 Quy trình tự động để giữ cho GPU bận rộn và hoạt động kinh doanh Từ đào tạo LLM đến chấm điểm rủi ro theo thời gian thực, các tổ chức tài chính hàng đầu tin tưởng DDN để giữ cho các quy trình AI của họ nhanh chóng, hiệu quả và được sử dụng đầy đủ — trên đám mây, lõi và biên. 📊 Tối ưu hóa việc sử dụng GPU = ROI thực và lợi thế cạnh tranh. 🔍 Đọc cách DDN giúp các công ty tài chính cắt giảm chi phí AI và tăng hiệu suất: #AI #FinancialServices #DataIntelligence #GPU #AIInfrastructure #HPC #RiskModeling #FraudDetection #Fintech #DDN