Chuyển đến nội dung chính

HPE thâu tóm BlueData để tăng tốc mảng AI và chuyển đổi Big Data

HPE thâu tóm BlueData để tăng tốc độ tăng trưởng HPE trong AI / ML và phân tích dữ liệu lớn bằng cách mở rộng các dịch vụ liên quan cho khách hàng và đối tác.

HPE nhận định khách hàng đang sống trong một thế giới dựa trên dữ liệu và khối lượng thông tin họ tạo ra đang tăng theo cấp số nhân. Do đó, các công ty đang ngày càng đầu tư vào phần cứng, phần mềm lẫn dịch vụ cần thiết để đạt được những hiểu biết có thể hành động từ dữ liệu của họ. 

Năm 2022, tổng thị trường có thể đánh địa chỉ cho trí tuệ nhân tạo/máy học (AI / ML) và dữ liệu lớn ước tính đạt 160 tỷ đô la. Tuy nhiên, theo Gartner năm 2020, một nửa các tổ chức sẽ không có đủ kỹ năng AI và kiến thức dữ liệu cần thiết để trích xuất giá trị doanh nghiệp từ dữ liệu của họ, và họ đã yêu cầu dễ thực hiện hơn, triển khai nhanh hơn và hiệu quả hơn về chi phí giải pháp cho AI/ML và phân tích dữ liệu lớn.

HPE thông báo rằng họ đang mua BlueData, nhà cung cấp hàng đầu về AI/ML và phần mềm cơ sở hạ tầng phân tích dữ liệu lớn, sẽ mở rộng đáng kể dấu ấn trong không gian phân tích dữ liệu nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn đang phát triển nhanh chóng. Việc mua lại này phù hợp với chiến lược đầu tiên về dữ liệu của công ty và sẽ cho phép cung cấp một cách dễ dàng hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn để triển khai các ứng dụng học máy, khoa học dữ liệu và phân tích – cho dù tại chỗ, trên đám mây hoặc trong một đám mây kiến trúc lai. 

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Ứng dụng AI tại biên và 3 điểm cần lưu ý khi triển khai

 Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trưởng thành, việc ứng dụng nó sẽ tiếp tục tăng lên. Theo nghiên cứu gần đây, 35% tổ chức đang sử dụng AI, với 42% đã bắt đầu khám phá tiềm năng của nó. Mặc dù AI đã được nghiên cứu khá nhiều và triển khai mạnh mẽ trên các nền tảng đám mây, nhưng đối với các hệ thống biên thì AI vẫn là một công nghệ còn khá non trẻ và đang có một số thách thức riêng khi ứng dụng AI tại biên. AI đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ điều hướng trong ô tô đến theo dõi các bước chân đến trò chuyện với trợ lý kỹ thuật số. Mặc dù người dùng thường xuyên truy cập các dịch vụ này trên thiết bị di động, nhưng kết quả tính toán nằm trong việc sử dụng AI trên đám mây. Cụ thể hơn, một người yêu cầu thông tin và yêu cầu đó được xử lý bởi một mô hình học tập trung tâm trên đám mây, sau đó mô hình này sẽ gửi kết quả trở lại thiết bị cục bộ của người đó. AI ở biên ít được hiểu và ít được triển khai hơn so với AI trên đám mây. Ngay từ khi mới thành lập, các thuật toán và đổi ...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

VDI - Giải pháp cho Work From Home

 Đại dịch Covid-19 diễn ra một cách đầy bất ngờ, ngoài dự đoán của nhiều công ty, tổ chức, tạo ra thách thức giải quyết vấn đề duy trì hoạt động làm việc khi chính phủ các nước thực hiện các lệnh phong tỏa, giới hạn và giãn cách xã hội. Tuy nhiên, sự phát triển của các công nghệ điện toán đám mây cùng với sự gia tăng các thiết bị đầu cuối thông minh đã tạo ra hàng loạt các giải pháp, dịch vụ hỗ trợ quá trình làm việc từ xa, làm việc tại nhà một cách dễ dàng và thuận tiện. Và VDI là một trong số những giải pháp đã giúp các doanh nghiệp duy trì hoạt động làm việc, cộng tác và kinh doanh ngay cả trong đại dịch khó khăn. VDI là gì? VDI (Virtual Desktop Infrastructure) là giải pháp ảo hoá máy tính dùng cho cá nhân làm việc. Trước đây, chúng ta đã quen với máy chủ ảo, và bây giờ là desktop ảo - tất cả đều gọi đó là các máy ảo hay Virtual Machine. Thay vì dùng một chiếc máy tính truyền thống thì giờ đây, chúng ta có thể dùng rất nhiều thiết bị đầu cuối khác nhau để làm việc như một chiếc ...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

NVIDIA Jetson Nano Developer Kit – Máy tính nhúng AI thế hệ mới dành cho nhà phát triển

GIỚI THIỆU CHUNG NVIDIA Jetson Nano Developer Kit là một máy tính nhỏ gọn nhưng vô cùng mạnh mẽ cho phép bạn chạy song song nhiều mạng neural cho các ứng dụng trong xử lý ảnh và cách sử dụng vô cùng đơn giản. Hãy cùng Adtech tìm hiểu chi tiết hơn về Jeston Nano Developer Kit này nhé! Trong thời gian gần đây, các tiến bộ trong lĩnh vực nghiên cứu về Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã mở ra cơ hội để phát triển thuật toán áp dụng trong đa dạng các lĩnh vực, từ nhận dạng hình ảnh đến dịch thuật tức thời. Mặc dù đã có sự tiến bộ đáng kể, việc đưa những tiến bộ này vào thực tế vẫn đang ở giai đoạn đầu, và có một điểm đáng lo ngại, đó là quá trình này đang diễn ra chậm chạp do sự phát triển của phần cứng hỗ trợ cho AI chưa thể đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu của phần mềm. Nvidia Jetson Nano Developer Kit May Tinh Nhung Ai The He Moi Danh Cho Nha Phat Trien 1 Vào ngày 18/2, NVIDIA đã giới thiệu một sản phẩm mới, được quảng cáo là “mang lại sự tăng tốc cho quá trình triển khai thuật toán AI trong thế gi...
Đăng nhận xét
Đọc thêm