美光委託 Forrester Consulting 進行一項研究，研究重點概述了硬體架構如何影響對人工智慧（AI）和機器學習（ML）實施的投資回報。該研究確定了進階 AI 和 ML 分析要想達到最佳效能所需的最關鍵因素。
雖然進階分析為業務轉型提供了巨大希望，但大多數公司僅剛剛開始探索複雜的 AI 和 ML 模型帶來的執行挑戰。隨著影像識別、語音識別和自發自動化等使用案例日益進步，用於訓練和執行這些模型的硬體將變得越來越重要。為深入瞭解差距和機會，Forrester 對負責管理複雜資料的架構、系統和策略的 IT 和業務專業人員進行了調查。
向下捲動觀看 Forrester 和美光專家深入討論該研究的網絡研討會，並深入瞭解記憶體和儲存裝置對 AI 和機器學習架構的重要性。
