关于GPU用于AI的5大误解
GPU加速的工作负载无处不在—在数据中心、在边缘和在云端。然而，尽管GPU对人工智能和数据科学具有变革性，但在构建AI项目时需要避免GPU的5个误解。
WekaFS将destiny公司的工作负载提高了5倍
本文主要介绍WekaFS如何通过为GPU提供高I/O带宽，最大化文远知行的GPU投资效益。
Nimbix帮助指纹识别商IDEX Biometrics加快指纹传感器的开发，为支付卡提供新一代生物识别认证功能
Nimbix为指纹供应商IDEX Biometrics提供完成任务所需的高性能计算资源，他们可以使用相当于四个HPC工作站及其关联的并行计算能力，这使其拥有了设计创新产品所需的HPC资源，对于IDEX的客户和支付卡用户，这会带来更高的安全性和更少的卡欺诈。
Weka 不做GPU,但它能让GPU快20倍
WEKA将典型的GPU匮乏的“multi-hop”AI数据管道折叠成一个单一的、零拷贝的高性能AI数据平台–其中大容量对象存储与高速WEKA存储 “融合 “在一起，共享同一命名空间，并由GPU通过NVIDIA GPUDirect Storage协议直接访问，消除了所有瓶颈。
通过数据可观测性进行价值工程和数据成本优化
本文解释过去十年数据领域发生了哪些变化，为什么数据实践在今天变得如此重要。最后讨论中立的多维数据可观测性平台如何成为企业部署价值工程最佳实践的关键推动因素并实现数据成本优化。
在Omniscope中构建实时数据交易报告
本文将从创建自动化数据采集工作流、构建动态仪表板和设置报告样式几方面入手，在Omniscope中构建实时数据交易报告。
