🎥 了解 DDN 在推动生命科学领域实际创新的实际应用！ 在斯克里普斯研究中心，人工智能和高性能计算正在改变研究人员应对世界上一些最复杂的生物医学挑战的方式。从药物发现到疾病建模，速度和规模就是一切。 🚀 这就是 DDN 的用武之地。 我们的数据智能平台提供加速 GenAI、RAG 和 LLM 工作负载所需的性能、可扩展性和效率，将海量数据转化为有意义的发现。 观看 Scripps 如何利用 DDN 推动生物医学 AI 的未来。👇 #GenAI #AIinHealthcare #LifeSciences #DataIntelligence #HPC #BiomedicalResearch #DDN #AIInfrastructure #RAG #LLM #ScrippsResearch

🔍 人工智能基础设施中隐藏的瓶颈？这不是你想的那样。 太多的人工智能计划因为一个无声的杀手而停滞不前：无法跟上的存储。 根据 Gartner® 2025 年存储技术炒作周期™，焦点终于集中在真正重要的事情上： 📌 生成式 AI 的存储平台 📌 开源存储软件 🚀 DDN 在这两个类别中都被公认为样本供应商——这反映了我们如何使 AI 能够大规模、生产和跨行业执行。 为什么这很重要？ ✅ RAG 和 LLM 的实时数据访问 ✅ 跨云、边缘和核心的一致、智能性能 ✅ 通过 Lustre 的领导力提供开源力量 ✅ 3 倍的 AI 吞吐量、70% 的欺诈检测速度以及 $M+ 的 GPU 效率提升 人工智能不仅需要更多的计算。它需要更智能的基础设施。 这要从正确的数据层开始。 👉 了解为什么 Gartner 将这些趋势视为关键的创新触发因素，以及为什么 DDN 处于领先地位： #AIInfrastructure #GenerativeAI #RAG #StorageForAI #DDN #GartnerHypeCycle #EXAScaler #Infinia #DataIntelligence #OpenSourceStorage #AIReadyStorage #GPUAcceleration

🚨 人工智能推理不是事后才想到的，而是前线。 DDN 首席技术官 Sven Oehme 在为《福布斯》撰写的最新文章中，打破了关于人工智能推理的五个代价高昂的神话，这些神话正在悄悄地耗尽性能、预算和商业价值。 从功能不足的存储到不一致的云战略，大多数组织都在为培训而构建架构，而忽略了 AI 真正与现实世界相遇的阶段。 💡 外卖？ 推理每天发生数百万次。如果您的基础设施不是为这种规模构建的，那么您的 AI 战略就已经落后了。 🧠 阅读全文，了解以下方面的实用见解： - 优化 GPU 和存储以实现实时 AI - 构建边缘和混合部署 - 避免技术债务，以免为时已晚 🔗 读： #AIInfrastructure #InferencingMatters #EdgeAI #HybridAI #DataPerformance #DDN #ForbesTechCouncil #AIinProduction #RealTimeAI

💸 在金融服务领域，毫秒很重要，而未充分利用的 GPU 可能会花费数百万美元。 随着公司将人工智能扩展到欺诈检测、风险建模和算法交易中，一个无声的瓶颈正在减慢一切速度：数据移动。 🚫 问题不在于您的计算能力，而在于您的数据基础设施。 传统存储无法跟上现代 AI 工作负载，导致 GPU 闲置和错失机会。 ✅ DDN 的数据智能平台通过以下方式解决了这个问题： 🔹 与传统云存储相比，延迟降低 25 倍 🔹 用于审计就绪模型开发的可扩展元数据 🔹 自动化管道可保持 GPU 繁忙和业务发展 从 LLM 培训到实时风险评分，领先的金融机构相信 DDN 能够在云、核心和边缘保持其 AI 管道快速、高效和充分利用。 📊 优化的 GPU 利用率 = 真正的投资回报率和竞争优势。 🔍 了解 DDN 如何帮助金融公司降低 AI 成本并提高绩效： #AI #FinancialServices #DataIntelligence #GPU #AIInfrastructure #HPC #RiskModeling #FraudDetection #Fintech #DDN