GPU 趋势及其对人工智能基础设施的意义
大约一年前(实际上是 11 个月前),我写了一篇关于“GPU 匮乏问题”的文章,以及 Nvidia 图形处理单元 (GPU) 的马力如何如此强大,以至于您的网络和存储解决方案可能无法跟上 - 阻止您昂贵的 GPU 得到充分利用。
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大约一年前(实际上是 11 个月前),我写了一篇关于“GPU 匮乏问题”的文章,以及 Nvidia 图形处理单元 (GPU) 的马力如何如此强大,以至于您的网络和存储解决方案可能无法跟上 - 阻止您昂贵的 GPU 得到充分利用。
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移动应用程序是按需提供的公司品牌。它是了解组织提供的任何服务或产品的窗口。在 Kobiton,他们明白这一点 — 他们的使命是通过测试改进移动应用程序。
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一家领先的教育服务组织开始着手改造其 IT 基础设施,集成 AI 并对其系统进行现代化改造,以更好地支持全国规模的解决方案。
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今天,我们宣布推出 AIStor,这是一个新版本,它代表了我们专注于为 AI/ML 工作负载构建世界上最好的对象存储。AIStor 代表了我们最大客户一年的加速学习
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迄今为止,对象存储世界已由 PUT 和 GET 的 S3 API 概念定义。然而,我们现在生活的世界需要更多。鉴于 MinIO 的 S3 部署甚至比 Amazon 还多,因此我们不得不提出下一个出色的 S3 API
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MinIO 控制台多年来一直是一个不断发展的产品。每次学习时,我们都会思考如何改进交互框架中这个非常重要的部分。首先是控制台,它在推出后的一年内就被广泛采用。
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云曾经承诺无限的可扩展性、灵活性和效率。但随着生成式 AI 的兴起,许多组织正在以前所未有的云账单形式经历粗暴的觉醒。根据 Tangoe 最近的报告
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MinIO 最近对 656 名 IT 领导者进行了调查,这是 User Evidence 主要研究计划的一部分。结果非常有趣,突显了我们在企业中看到的巨大变化,无论是围绕向对象存储的转变,还是将对象存储用作组织 AI 计划的主要构建块的兴趣。
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当今组织在 AI 和数据管理方面面临的最大挑战之一是获得可靠的基础设施和计算资源。英特尔 Tiber 开发人员云专为需要概念验证、实验、模型训练和服务部署环境的工程师而构建
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Parsec Labs 是一家工程师公司。大多数人都设计了存储系统,负责备份和复制,或者从事网络构建交换机的工作。其 Unified Data Mobility and Protection Appliance 成立于 2013 年,为大规模迁移、复制和备份数据提供了最直接的工具。
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