要实现人工智能的稳健投资回报,请考虑多种方式来使您的基础设施契合目标需求。
企业在业务流程和产品中寻求新的人工智能功能时面临重大障碍。根据IDC研究,全球50%的受访者表示,其人工智能相关项目中只有不到一半实现了可衡量的业务成果,仅有11.4%的受访者报告称超过75%的人工智能项目带来了可衡量的业务成果。

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企业人工智能成功必备的四大存储要素;探索如何合理配置数据湖(用于整合企业数据)和湖仓架构(用于运行分析),为人工智能时代的成功提供动力。

采用直接芯片液体冷却技术以应对呈指数级增长的功耗问题

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新云加速AI构建者——从灵感迸发到帝国崛起

STAC 最近对一个解决方案进行了 STAC-M3™ 基准测试审计,该解决方案的 KDB+ 数据库系统分布在六台 Supermicro 存储 SuperServer SSG-222B-NE3X24R 服务器上。(ID: KDB250929)

STAC 最近对一个堆栈进行了 STAC-ML™ Markets(推理)基准测试审计,该堆栈包含一台 Supermicro ARS-111GL-NHR 服务器中的 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片。(ID: SMC250910)

传统零售业的竞争比以往任何时候都更加激烈。随着人工智能的进步,零售商有机会释放新的效率并提供卓越的购物体验。然而,成功并非唾手可得。这需要具备机架式简易性的企业级边缘系统。这正是 Supermicro 和 AMD 发挥作用之处。

Supermicro 和 AMD 提供解决方案,以应对将企业生成式 AI 计划从概念验证成功过渡到生产过程中所涉及的诸多挑战,并提供针对 AI 训练和推理进行优化的高性能服务器。

超强的人工智能和高性能计算工作负载推动关键业务发展势头

Supermicro 服务器,搭载 AMD ROCm vLLM——让我们行动起来!

利用 AMD、Red Hat 和 Supermicro 现代化您的数据中心

如何加速人工智能与全渠道分析以实现可持续增长。

数据湖屋兼具两者的优势——既拥有数据湖的超大规模扩展能力,又具备数据仓库的结构化事务处理能力。这意味着所有数据都能共存、受规范治理,并可轻松调用以获取更智能的洞察。以下是数据湖屋如何助您在人工智能时代占据优势:

传统数据中心冷却方式——空调制冷——已无法满足海量HPE和AI服务器产生的高强度热量需求,既缺乏效率又难以胜任。这使得液体冷却不仅成为更优选择,更是必然要求。以下是液体冷却相较传统风冷技术所具备的六大核心优势:

如何加速人工智能与高性能计算工作负载,为所有人创造更优成果