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….
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….
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...
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。.
進化するグローバル規制は、AIインフラストラクチャの意思決定を再構築しています。コンプライアンスに準拠し、監査可能で、高性能なAIシステムを構築するには、データの管理を自社で行うことがなぜ重要なのかをご覧ください。AIは実験段階から本番環境へと急速に移行しています。.