マイクロンは、Forrester Consultingに研究を委託し、ハードウェアアーキテクチャーが人工知能（AI）と機械学習（ML）を実装する際に投資収益率にどのように影響するかを明らかにしました。この研究では、高度なAIとML分析の最適なパフォーマンスに必要な最も重要な要素を特定しています。
高度な分析は、ビジネス変革に大きな可能性をもたらしますが、ほとんどの企業が、ようやく複雑なAIとMLモデルがもたらす実行上の課題を検討し始めたばかりです。画像認識、音声認識、自動化などのユースケースが高度化するにつれて、これらのモデルをトレーニングして実行するときに使用するハードウェアの重要性がますます高まっています。Forresterは、複雑なデータのアーキテクチャー、システム、戦略を管理するITやビジネスプロフェッショナルを対象に、ギャップと機会をより深く理解するための調査を実施しました。
下にスクロールして、Forresterとマイクロンの専門家によるウェビナーをご覧ください。この研究の内容、そしてAIやMLアーキテクチャーにとってメモリとストレージがどれほど重要かを詳しく説明しています。
