Các tác nhân lập trình đang ngày càng được sử dụng rộng rãi để tạo mã nguồn, nhưng điều này đặt ra áp lực lớn lên bộ nhớ đệm KV của hệ thống suy luận. NVIDIA Dynamo ra đời để giải quyết thách thức này, cung cấp các tối ưu hóa toàn diện ở ba lớp: API frontend, bộ định tuyến và quản lý bộ nhớ đệm KV, nhằm nâng cao hiệu suất và khả năng tái sử dụng bộ nhớ đệm cho các mô hình mã nguồn mở.
Read More
Một hướng dẫn Redbook của IBM đã phác thảo cách tích hợp các giải pháp lưu trữ của hãng như Storage Scale ECE, IBM Fusion và Content-Aware Storage (CAS) với Nền tảng Dữ liệu AI của Nvidia, nhằm tạo ra một công cụ chuẩn bị AI chủ động, liên tục xử lý dữ liệu phi cấu trúc và biến chúng thành định dạng sẵn sàng cho AI.
Read MoreNVIDIA đã mở rộng hệ sinh thái AI của mình với việc ra mắt các mô hình đa phương thức và đa ngôn ngữ Gemma 4 mới nhất, được thiết kế để triển khai linh hoạt từ trung tâm dữ liệu đến các thiết bị biên, đáp ứng nhu cầu phát triển AI cục bộ, bảo mật tại chỗ, hiệu quả chi phí và các trường hợp sử dụng nhạy cảm về độ trễ.
Read More
Các workload AI hiện nay ngày càng “khát dữ liệu”, đòi hỏi hệ thống lưu trữ vừa phải mở rộng lớn vừa chi phí hợp lý. Dự báo đến năm 2028, doanh nghiệp có thể tạo ra gần 400 zettabyte dữ liệu mỗi năm, trong đó khoảng 90% là dữ liệu phi cấu trúc như âm thanh, video, […]
Read More
Bức Tranh Toàn Cảnh Về Việc Sử Dụng Proxmox Tại Doanh Nghiệp Việt Nam 2026 Proxmox VE đang ngày càng chứng minh được sức hút của mình khi không còn chỉ dừng lại ở các phòng lab hay giai đoạn thử nghiệm cộng đồng. Để có cái nhìn rõ nét nhất về mức độ ứng […]
Read More
Value-Added-Distributor