XiaoMi-AI文件搜索系统
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您的所有Microsoft工作负载，一个数据安全解决方案
druvaistheIndustry'sleadingsaasplatforffordfordataSecurity和Theonlyvendor，以确保由1000万美元保证支持的最常见数据风险进行数据保护。Druva的备份和恢复的创新方法已通过数以千计的数据被保护，保护和利用，并通过数以千计的数据改变了Enterprises.thedruvadatasecurityCloudeliminateStheneedForCostlyHardware，软件和服务通过简单的，AndagileCloud-NativearchItecturethat deliversaunMatchedSecurity，ableabilitoysage andscale andscale.visit andscale.visit druva.com和fackeriat druva.com和faceplolluson linkedin，twitter，twitter和facebook。
Oracle用Exadata X10M
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使用 oneDNN、oneDAL 和 OpenBLAS 为 AI 工作负载提供支持
重新设计软件以适应每个硬件平台具有限制性。开源和与平台无关的软件设计可实现在各种硬件平台上的互操作性，从而创建更灵活的开发者生态系统。
AI 工作负载利用 InfiniBox®
Infinidat 的 RAG 工作流架构在 Kubernetes 集群上运行。想要使用本地数据运行 RAG 但没有可用 GPU 资源的用户可以利用云快速便捷地解决问题。我们的方法使用 Kubernetes 集群作为运行 RAG 管道的基础，从而实现高可用性、可扩展性和资源效率。借助 AWS Terraform，我们大大简化了 RAG 系统的设置，只需一个命令即可运行整个自动化。同时，在 InfiniBox 本地和 InfuzeOS™ Cloud Edition 之间运行的相同核心代码使复制变得轻而易举。在 10 分钟内，一个功能齐全的 RAG 系统就可以在 InfuzeOS Cloud Edition 上处理您的数据。
性能和功耗：使用 CARAML 对加速器上的 AI 工作负载进行系统评估
摘要 — 机器学习 (ML) 技术的快速发展推动了专用硬件加速器的发展，旨在促进更高效的模型训练。本文介绍了 CARAML 基准测试套件，该套件用于评估在一系列硬件加速器上训练基于 Transformer 的大型语言模型和计算机视觉模型时的性能和能耗，包括 NVIDIA、AMD 和 Graphcore 的系统。CARAML 提供了一个紧凑、自动化、可扩展和可重复的框架，用于评估各种新型硬件架构中 ML 工作负载的性能和能耗。本文详细讨论了 CARAML 的设计和实现，以及一个名为 jpwr 的自定义功率测量工具。索引术语 — 机器学习、能量、NLP、计算机视觉、AI、性能测量、基准、GPU、IPU、加速器
为 AI 工作负载提供网络弹性数据保护
在当今数据驱动的世界中，AI 不仅仅是一种奢侈品，更是保持竞争力的必需品。但是，随着 AI 深入融入业务运营，它为数据保护带来了独特的挑战。Dell PowerProtect 数据保护直面这些挑战，提供全面的解决方案，确保您的 AI 数据安全无虞，业务运行顺畅。数据保护的迫切需求 根据 Dell Technologies 生成式 AI 脉搏调查，76% 的 IT 领导者认为 AI 将对其组织产生重大甚至变革性的影响 1 。对 AI 的依赖性增加也意味着生成的数据量和价值激增。近 90% 的组织承认 AI 应用程序中需要数据保护，但 65% 的组织仅备份了不到其总 AI 数据的一半 2 。这一差距凸显了从规划阶段到部署阶段对强大数据保护策略的迫切需求。为什么 AI 工作负载需要专门的保护 AI 工作负载与任何其他业务功能一样重要，但极易受到网络威胁。常见风险包括数据中毒、勒索软件、隐私泄露和社会工程。生成式 AI (GenAI) 应用程序（如大型语言模型 (LLM)）的使用引入了新的攻击面，使数据保护比以往任何时候都更加重要。为 AI 工作负载提供全面的数据保护 Dell PowerProtect 数据保护提供了一种现代、简单且有弹性的方法来保护 AI 工作负载。从数据源到 AI 模型，从查询到响应，您的 AI 基础架构的每个组件都将受到保护。
Geekbench AI 工作负载
图像分割是一项将数字图像的所有像素分成不同类别的任务。与对整个图像进行分类的图像分类不同，图像分割对图像的每个像素进行分类。该模型以固定大小的图像作为输入，并返回图像每个像素的置信度分数向量。得分最高的标签用作像素的标签。整个图像以多色马赛克的形式返回，其中每种颜色代表一种对象类型。
传统和现代工作负载的VMware Cloud Foundation解决方案的业务价值
虽然企业逐渐移至容器和现代应用体系结构（例如微服务），但企业的传统和现代部分仍然紧密相互联系。根据IDC的容器基础架构软件调查，大约一半的企业容器是从VM和裸机迁移的应用程序。其中一些在某种程度上进行了重构，因此有些部分可能具有现代设计，而有些则是传统的。在前端在容器中，在VM（例如数据库）中拥有某个应用程序的某个部分也很常见，从而创建了“ Frankenstein”类型的应用程序。此外，现代应用程序经常与较旧的记录系统相互作用，以通过API交换数据。随着企业继续现代化应用程序并转移到云本地基础架构时，这些基金会将不存在。跨多代技术的集成将继续是保持一致操作的关键。
人工智能 (AI) 英特尔® 高级矩阵扩展 (英特尔® AMX) 利用英特尔高级矩阵扩展 (英特尔 AMX) 加速 AI 工作负载
Intel AMX 是内置于最新 Intel Xeon 处理器中的加速器。Intel AMX 提高了深度学习 (DL) 训练和推理的性能，使其成为 NLP、推荐系统和图像识别等工作负载的理想选择。想象一下，一辆汽车可以在城市驾驶中表现出色，并能快速变速，提供一级方程式赛车的性能。最新的 Intel Xeon 处理器提供了这种灵活性。开发人员可以编写 AI 功能以利用 Intel AMX 指令集，也可以编写非 AI 功能以使用处理器指令集架构 (ISA)。英特尔已将其 oneAPI DL 引擎英特尔® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 集成到流行的 AI 应用程序开源工具中，包括 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 和 ONNX。
简化和扩展 AI 工作负载
关于 Arista Arista Networks 是面向大型数据中心/AI、校园和路由环境的数据驱动型客户端到云网络领域的行业领导者。Arista 屡获殊荣的平台通过先进的网络操作堆栈提供可用性、敏捷性、自动化、分析和安全性。有关更多信息，请访问 arista.com 关于 VAST Data VAST Data 是为 AI 时代打造的数据平台公司。作为企业 AI 基础设施的新标准，组织信赖 VAST Data 平台来满足其数据最密集的计算需求。VAST Data 通过提供简单、可扩展且架构化的 AI 基础设施来为深度学习和 GPU 加速的数据中心和云提供支持，使企业能够充分发挥其数据的潜力。VAST Data 成立于 2019 年，是历史上增长最快的数据基础设施公司。有关更多信息，请访问 vastdata.com