Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Storj mở rộng danh mục đầu tư của mình với việc mua lại PetaGene, nhà phát triển cunoFS, để tăng cường các dịch vụ đám mây phân tán của mình. Động thái này diễn ra sau thương vụ mua lại nhà cung cấp GPU phân phối Valdi gần đây của Storj, nhằm mục đích cung cấp các giải pháp đám mây phân tán toàn diện bao gồm lưu trữ đối tượng đám mây, tính toán GPU theo yêu cầu và gắn lưu trữ tệp. Sự tích hợp này cải thiện khả năng truy cập vào các tài nguyên đám mây phân tán cho khối lượng công việc video và AI, mang lại hiệu suất, bảo mật, hiệu quả chi phí và lợi ích giảm lượng khí thải carbon.

Colby Winegar, giám đốc doanh thu tại Storj, nhấn mạnh giá trị của cunoFS trong việc đáp ứng nhu cầu quan trọng của thị trường và ca ngợi tài năng của nhóm PetaGene cũng như sự phối hợp giữa hai công ty. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của cunoFS đối với người dùng đang tìm kiếm bộ lưu trữ đám mây dựa trên hệ thống tệp nhanh và cho biết việc mua lại sẽ củng cố nỗ lực của Storj trong việc sử dụng GPU theo yêu cầu để tăng cường khả năng suy luận và học tập của AI. nói.

CunoFS của PetaGene là một ứng dụng khách gắn kết hiệu suất cao nhằm cung cấp năng lượng cho quy trình làm việc trên đám mây, đặc biệt là cho ngành truyền thông và giải trí. Sản phẩm đã phát hành ứng dụng khách gốc Windows và có kế hoạch phát hành ứng dụng khách gốc macOS, cung cấp khả năng nén an toàn, minh bạch và không mất dữ liệu để giảm kích thước dữ liệu gen, giảm đáng kể chi phí lưu trữ và thời gian truyền. Giảm bớt. Sự hợp tác của PetaGene với các nhà lãnh đạo trong nghiên cứu gen và lâm sàng nêu bật những lợi ích tiềm năng của việc mua lại này.

Storj CTO Jacob Willoughby đã chỉ ra vai trò quan trọng của việc lưu trữ trong đào tạo AI, điều này thường bị bỏ qua trong cuộc thảo luận. Ông cho biết việc tích hợp cunoFS vào hệ sinh thái của Storj là một bước quan trọng trong việc cải thiện cơ sở hạ tầng đám mây cho các ứng dụng AI. Hệ thống tệp hiệu suất cao của cunoFS, kết hợp với khả năng lưu trữ và GPU phân tán của Storj, được kỳ vọng sẽ tạo ra một nền tảng mạnh mẽ để đào tạo và triển khai các mô hình AI tiên tiến.