AI儲存與運算整合解決方案
專注於全情境的AI需求，涵蓋核心領域如AI快取、訓練資料儲存及大型模型儲存。它結合高效能全快閃儲存、RDMA技術及分散式架構，實現儲存與運算分離與平行加速。它適應深度學習與大數據分析，在資料安全與高IO效能間取得平衡，為AI訓練與智慧運算打造靈活的儲存基礎。
企業存儲購買指南：統一存儲與超融合基礎設施
隨著組織應對數位轉型的複雜性，管理不斷增長的資料量（結構化、非結構化和半結構化）的壓力從未如此之大。現代企業需要能夠在不影響可靠性或安全性的情況下提供高效能、無縫可擴展性和操作簡單性的儲存解決方案。在這種景觀中，出現了兩種主導的建築，作為......
綠色資料中心革命：全快閃儲存如何重新定義能源效率和TCO
隨著全球數位轉型加速，資料中心面臨前所未有的能源挑戰。資料處理需求的指數級增長迫切需要平衡效能與環境責任的永續IT基礎設施解決方案。傳統儲存系統，特別是那些依賴機械硬碟（HDD）的儲存系統，已成為重要的貢獻者...
分解式儲存革命：打造具有極高彈性和永續性的智慧運算中心
隨著資料量的爆炸式增長和運算需求的加劇，傳統的耦合架構正在揭示其局限性。向分解儲存架構的範式轉變不僅代表著漸進式的改進，而且代表著我們如何為人工智慧時代設計運算基礎設施的根本性重新思考。不可避免的轉變：為什麼傳統架構不足...
馴服自動駕駛中的TeraByte資料洪流：高效能平行檔案系統如何實現即時感測器資料處理
全自動駕駛汽車（L3/L4及更高版本）的競賽正在產生與任何其他行業不同的數據爆炸。現在，單一自動駕駛開發車輛每天可以產生數TB （有時甚至是PB）的原始感測器資料。這些數據來自光達、攝影機、雷達和其他感測器，構成了人工智慧的命脈...
FPGA加速卡投資報酬率分析：LightBoat 2300如何在邊緣運算和即時AI推理方面超越GPU
網路邊緣資料產生的指數級成長正在創造前所未有的運算需求。傳統運算架構，尤其是GPU，正在努力在每一毫秒和每一瓦都很重要的環境中保持效率。這就是現場可編程閘陣列（FPGA）作為改變遊戲規則的解決方案出現的地方，提供了一種引人注目的替代方案...
生物資訊學HPC儲存革命：全快閃陣列如何加速基因體定序和藥物發現
生命科學研究的格局正在經歷翻天覆地的變化。隨著下一代定序技術變得更容易獲得和負擔得起，研究機構和製藥公司正在產生前所未有的基因組數據量。這種數據洪流既帶來了非凡的機會，也帶來了重大挑戰，特別是在我們如何存儲、處理和分析......
RDMA技術深入探討：實現GPU叢集儲存和運算的極致加速
隨著人工智慧和高效能運算工作負載的規模和複雜性不斷爆炸式增長，傳統網路架構正面臨根本限制。訓練大型語言模型和運行科學模擬所需的大量數據移動暴露了關鍵瓶頸，即使是最強大的GPU集群也可能癱瘓。遠程直接存儲器...
突破IOPS障礙：為何NVMe-oF全快閃儲存是未來AI訓練與HPC的唯一選擇
隨著人工智慧和高效能運算工作負載的規模和複雜性不斷爆炸式增長，傳統網路架構正面臨根本限制。訓練大型語言模型和運行科學模擬所需的大量數據移動暴露了關鍵瓶頸，即使是最強大的GPU集群也可能癱瘓。遠程直接存儲器...
