寻求利用 AI 功能的现代企业通常面临一个重大障碍：在其 Kubernetes 环境中复杂地部署和管理 GPU 基础设施。MinIO 的 AIStor 通过集成 NVIDIA GPU Operator 来正面应对这一挑战，彻底改变了组织为 AI 工作负载部署和管理 GPU 资源的方式

2024 年对 MinIO 来说是重要的一年。我们不仅发布了 AIStor，这是迄今为止最强大的 MinIO 版本，而且还参加了 54 场活动，撰写了 159 篇博客，赢得了 10 多个奖项等等

随着 AI 和机器学习的需求不断加速，数据中心网络正在迅速发展以跟上步伐。对于许多企业来说，400GbE 甚至 800GbE 正在成为标准选择，因为数据密集型和时间敏感型 AI 工作负载需要高速、低延迟的数据传输

最初发布于 New Stack。 AI 的未来是开放的，无论您的堆栈中采用何种技术，互操作性都是您保持领先地位的门票。

MinIO Enterprise Object Store 是用于创建和执行复杂数据工作流的基础组件。此事件驱动功能的核心是使用 Kafka 的 MinIO 存储桶通知。

AI/ML、高级分析和数据库等现代应用程序需要高性能对象存储。MinIO Enterprise Object Store 将可扩展性和高性能相结合，使每个工作负载（无论要求多么苛刻）触手可及

你知道一些最好的人工智能模型的秘诀吗？这是他们可以访问的数据量，他们可以接受培训。对于 AI/ML 模型：快速访问数据为王

作为 Snowflake 用户，您可能熟悉它在协作环境中管理数据方面的优势。Snowflake 的用户体验经常因其直观的界面和无缝集成功能而受到称赞

在我之前关于 MLRun 的文章中，我们设置了一台开发机器，其中包含试验 MLRun 所需的所有工具。具体来说，我们使用 docker-compose 文件为 MLRun UI、MLRun API 服务、Nuclio、MinIO 和 Jupyter 服务创建容器

MinIO 的联合创始人兼首席执行官 AB Periasamy 最近在 AI in Business 播客中亮相，他与 Emerj 的高级编辑 Matthew DeMello 就企业的 AI 基础设施和对象存储进行了丰富的对话