💸 在金融服務領域，毫秒級很重要，而未充分利用的 GPU 可能會花費數百萬美元。 隨著公司擴展人工智慧以進行詐欺偵測、風險建模和演算法交易，一個無聲的瓶頸正在減慢一切速度：資料移動。 🚫 問題不在於您的運算能力，而在於您的資料基礎架構。 傳統儲存無法跟上現代 AI 工作負載的步伐，導致 GPU 閒置並錯失機會。 ✅ DDN 的數據智能平台通過以下方式解決了這個問題： 🔹 與傳統雲端儲存相比，延遲降低 25 倍 🔹 可擴展的元數據，用於審計就緒模型開發 🔹 自動化管道可讓 GPU 保持忙碌和業務順利進行 從 LLM 訓練到即時風險評分，領先的金融機構相信 DDN 能夠在雲端、核心和邊緣保持其 AI 管道快速、高效和充分利用。 📊 優化的 GPU 利用率 = 真正的投資報酬率和競爭優勢。 🔍 了解 DDN 如何幫助金融公司降低 AI 成本並提升績效： #AI #FinancialServices #DataIntelligence #GPU #AIInfrastructure #HPC #RiskModeling #FraudDetection #Fintech #DDN