次のNANDフラッシュメモリの10年：なぜ供給が以前のように需要に追いつけないのか
AIはインフラ需要に大きな変化をもたらしており、メモリは業界最大の圧力ポイントの一つになりつつあります。推論ワークロードが企業環境全体に拡大するにつれ、組織はより多くの運用AIデータを生成・保持するようになっています。.
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データセンターにおけるストレージの信頼性：実際に何が故障するのか、そしてそれを防ぐにはどうすればよいのか
最新のデータセンターストレージにおける実際の障害ポイントと、システムの稼働を維持するために設計されたテクノロジーについて、実践的な視点から見ていきましょう。企業はデータセンターストレージが中断なく稼働することを期待しています。アプリケーションはオンライン状態を維持する必要があり、ワークロードは….
より少ないGPUメモリでより多くのAIを実現する：Pascari aiDAPTIV™が今日のメモリ不足を克服するのにどのように役立つか
スタック全体でメモリ管理の方法を見直すことで、GPUの有効メモリを拡張し、既存のローカルシステムでより高性能なAIワークロードを実行できます。AIの普及が加速するにつれて、それを支えるインフラストラクチャへの負荷も増大しています。過去1年間で、メモリは...
Pascari SA52PエンタープライズSSDで既存インフラに新たな息吹を吹き込む
このスマートな近代化アプローチは、コスト削減、効率向上、そして既存システムのパフォーマンスと寿命の延長に貢献します。現代のインフラ戦略は、多くの場合、次の展開を見据えて策定されます。新しいプラットフォーム、新しいアーキテクチャ、….
エージェント型AIは実用化されつつある：ローカルシステムには依然としてより多くのメモリが必要
エージェント型AIワークロードは、特にローカルで実行する場合、従来のAIよりも多くのメモリを必要とします。モデルが大きくなり、エージェントが長時間の状態を維持するにつれて、メモリが主要なボトルネックとなります。この記事では、aiDAPTIVがAIのメモリ効率をどのように向上させ、これを可能にするかを説明します。.
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