— 木星科技有限公司 —

木星科技公司是一家專注於科技創新的公司,致力於通過先進的技術推動全球數位化轉型。自成立以來,我們秉承「科技改變未來」的理念,持續開發領先的解決方案,涵蓋人工智慧、雲端運算、大數據、物聯網等多個領域。

我們的核心業務包括軟體開發、硬體製造、技術諮詢等,幫助全球客戶提高效率、優化流程並實現數位化轉型。

作為業界的領軍者,我們以創新為驅動,投入大量資源進行前沿科技的研發,與各大知名研究機構和高校展開緊密合作,不斷推動科技的邊界。我們的團隊匯聚了來自全球的頂尖人才,憑藉豐富的技術經驗和創造力,為客戶提供客製化的解決方案。

展望未來,我們將繼續引領科技行業的發展,不斷突破創新的極限,為全球用戶創造更多價值,助力構建更加智能、便捷和可持續發展的未來

∼ Jupiter Technology Co., Ltd ∼

Jupiter Technology Company is a tech innovation-focused company dedicated to driving global digital transformation through advanced technologies. Since its establishment, we have adhered to the philosophy of “Technology Changes the Future,” continuously developing cutting-edge solutions across various fields, including artificial intelligence, cloud computing, big data, and the Internet of Things.

Our core business includes software development, hardware manufacturing, and technology consulting, helping global clients improve efficiency, optimize processes, and achieve digital transformation.

As an industry leader, we are driven by innovation, investing significant resources in the research and development of frontier technologies. We collaborate closely with renowned research institutions and universities to continuously push the boundaries of technology. Our team brings together top talents from around the world, offering customized solutions backed by extensive technical experience and creativity.

Looking ahead, we will continue to lead the development of the tech industry, pushing the limits of innovation and creating more value for users worldwide. We are committed to building a smarter, more convenient, and sustainable future.

— 最新新聞 —

∼ News ∼

新聞/NEWS

人工智能

如今,AI無處不在。各個行業大量投資基礎設施,支援創新應用及用例。數據儲存作為AI的「第三支柱」,對AI起到更為關鍵的作用。 當AI訓練涉及音頻、圖像以及影片時,所生成的數據量會呈現指數級增長,對儲存的需求自然而然會快速攀升。IDC預計截至2028年,每年產生的數據總量將接近400ZB(Zettabyte)。 在此趨勢下,數據儲存技術對於人工智能數據週期(AI Data Cycle)中不同階段基礎設施和工作負載的容量、效能、能耗效益以及成本效益都至關重要。AI系統在處理和分析現有數據的同時亦會產生新數據,其中許多數據會因其功能性或娛樂性被保存。新型AI用例和更先進的模型令現有數據資源庫和額外數據源對模型上下文和訓練的價值更甚。數據不斷生成促成了更多的數據儲存,而更多的數據儲存又進一步推動數據生成,一個良性循環的人工智能數據週期就此誕生。 人工智能數據週期的七大階段 以下為人工智能數據週期各個階段中從數據收集、訓練到推理的儲存細節。 1) 原始數據保存,内容儲存:安全高效地從各種來源收集並儲存原始數據,用於訓練模型。所收集數據的品質和多樣化至關重要,為後續的所有階段奠定基礎。 在此階段,查找並收集數據集需要大容量儲存,通常來說會用到大容量企業級HDD(eHDD)。由於企業級HDD可以經濟高效地儲存巨量規模化數據,且擁有更低的總擁有成本(TCO),被視作是建立深度內容資源庫的理想選擇。 2) 數據準備和轉換:在AI場景下,這一階段需要執行的操作很複雜,並且對效能的要求也更高。數據需要首先被轉化為AI模型可以使用的信息,包括對文本、圖片、影片以及所有輸入AI模型的内容進行矢量化處理。這也是AI管道中 3) 各方面需求都更高的階段,對運算和儲存基礎設施的要求也更加苛刻。 此階段的儲存選擇从HDD轉向SSD,從而建立高速數據湖以支援數據準備和轉換。用戶會部署大容量企業級SSD(eSSD),以增強現有的以HDD為基礎的資源庫,或用於新的全快閃記憶體儲存層。 4)...

會展活動策劃

Event planning for exhibition

電影影視製作

Film Production

宣傳影片製作

Marketing and Promotion

各類產品建模

Various types of product modeling