要實現AI的穩健投資回報，請考慮多種方式來為您的基礎架構量身打造目標應用方案
企業在業務流程與產品中尋求新AI 時面臨重大障礙。根據IDC研究，全球50%的受訪者表示，其不到半數AI專案能帶來可量化的商業成果，僅有11.4%的企業表示超過75%AI 能產生可衡量的商業效益。
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運用可擴展、高效能的數據湖與湖屋，開採AI
為AI 引薦四大儲存核心要素；探索如何精準配置數據湖（用於彙整企業數據）與湖倉架構（用於執行分析），AI 的成功奠定基礎。
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成功擴展生成式人工智慧
採用直接對晶片液冷技術以應對呈指數級增長的功耗問題
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要實現AI的穩健投資回報，請考慮多種方式來為您的基礎架構量身打造目標應用方案
企業在業務流程與產品中尋求新AI 時面臨重大障礙。根據IDC研究，全球50%的受訪者表示，其不到半數AI專案能帶來可量化的商業成果，僅有11.4%的企業表示超過75%AI 能產生可衡量的商業效益。
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運用可擴展、高效能的數據湖與湖屋，開採AI
為AI 引薦四大儲存核心要素；探索如何精準配置數據湖（用於彙整企業數據）與湖倉架構（用於執行分析），AI 的成功奠定基礎。
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成功擴展生成式人工智慧
採用直接對晶片液冷技術以應對呈指數級增長的功耗問題
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通往可擴展AI的最聰明途徑
新雲端加速AI ——從靈感迸發到帝國崛起
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STAC-ML™ Markets (Inference) 於搭載NVIDIA GH200 Grace Hopper™ Superchip的Supermicro ARS-111GL-NHR
STAC最近對STAC-M3™基準測試進行了稽核，針對一個採用KDB+資料庫系統的解決方案，該系統分片部署於六台Supermicro Storage SuperServer SSG-222B-NE3X24R伺服器上。(ID: KDB250929)
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STAC-ML™ Markets (Inference) 於搭載NVIDIA GH200 Grace Hopper™ Superchip的Supermicro ARS-111GL-NHR
STAC最近對STAC-ML™ Markets (Inference) 基準測試進行了稽核，針對一個包含NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip的堆疊，該堆疊位於一台Supermicro ARS-111GL-NHR伺服器中。(ID: SMC250910)
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運用邊緣AI提升實體店面體驗
傳統零售業的競爭比以往任何時候都更加激烈。隨著 AI 的進步，零售商有機會釋放新的效率並提供令人驚嘆的購物體驗。然而，成功並非必然。這需要具備機架簡潔性的企業級邊緣系統。這正是 Supermicro 和 AMD 發揮作用的地方。
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成功推動企業級通用人工智慧從概念驗證邁向生產部署
Supermicro 和 AMD 提供解決方案，以應對將企業生成式 AI 專案從概念驗證成功過渡到生產階段所涉及的眾多挑戰，提供針對 AI 訓練和推論優化的高效能伺服器。
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加速金融服務業的先進運算發展
強效驅動AI HPC ，推動關鍵業務動能
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生成式AI Building Blocks 基礎Building Blocks
透過 AMD、Red Hat 和 Supermicro 實現資料中心現代化
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以數據驅動洞察力，賦能零售成功
如何加速AI 全通路分析以實現永續成長。
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數據湖屋如何為您的AI 注入五大助力
數據湖屋融合了兩大優勢——兼具數據湖的龐大擴展性與數據倉儲的結構化交易處理能力。這意味著所有數據能共存共榮，在完善治理下輕鬆存取，從而獲取更精準的洞察。以下說明數據湖屋如何助您在AI 掌握先機。
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資料中心需要液冷系統的六大關鍵理由
傳統的數據中心冷卻方式——空調系統——已無法有效應對大量HPEAI 產生的劇烈熱量，不僅效率不足且效果有限，使液冷技術不僅成為更優選項，更是必要之舉。以下列舉液冷相較傳統風冷技術的六大關鍵優勢：
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賦能數據驅動醫療保健的新時代
如何加速AI HPC ，為所有人創造更佳成果
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