데이터 저장 공간이 비즈니스 성장을 저해하고 있습니까? 오늘날 민첩성을 유지하는 방법을 알려드립니다.
진화하는 인프라가 AI, IoT 및 실시간 분석의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 왜 중요한지 알아보세요. 급속한 기술 발전 시대에 기업의 민첩성은 생존과 직결됩니다. 시장 변화에 대응하는 것부터...
모두
Phison, 플래시 메모리 확장으로 로컬 AI 추론 성능 향상
Pascari aiDAPTIV™ 기술은 지능형 플래시 계층화를 통해 데이터 보존 기간을 연장하고 재계산을 줄여 AI 장치에서 더 큰 모델 추론을 가능하게 합니다. 캘리포니아주 산호세 — GTC 2026 — 2026년 3월 16일 — NAND 플래시 컨트롤러 분야의 글로벌 리더인 Phison Electronics(8299TT)는...
준비, 시작, 훈련: AI를 위한 데이터 및 인프라 준비 3단계
팀 협업부터 인프라 선택까지, 효율적이고 안전한 AI 학습을 위한 기반을 마련하는 방법을 소개합니다. 이 글은 더욱 스마트하고 비즈니스에 바로 적용 가능한 AI 구축에 관한 2부작 시리즈의 두 번째 편입니다. 1부에서는 그 중요성과...
데이터 중력과 스토리지의 미래: 디지털 세상에서 근접성이 성능을 좌우하는 이유
점점 커지는 데이터의 수요가 스토리지 전략을 어떻게 재편하고 고성능 SSD에 대한 수요를 어떻게 촉진하는지 살펴보겠습니다. 오늘날의 디지털 경제에서 데이터는 단순한 자원을 넘어 중요한 역할을 합니다. 대량의 데이터가 축적되는 곳마다 데이터는 스토리지에 대한 수요를 끌어당기기 시작합니다.
소규모 언어 모델과 대규모 언어 모델: 차이점은 무엇이며 왜 중요한가?
이러한 차이점을 아는 것이 효율적이고 확장 가능하며 배포 가능한 AI를 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요. 인공지능에 대한 논의는 대개 크기에 초점을 맞춥니다. 더 큰 모델, 더 많은 매개변수, 더 많은 컴퓨팅 자원, 더 큰 야망. 대규모 언어 모델(LLM)...
한국어 
English 
繁體中文 
简体中文 
日本語 
Deutsch