Die KI-Infrastruktur in Unternehmen hat sich von der Optimierung von Trainingsmodellen hin zu deren Bereitstellung verlagert, was die Wirtschaftlichkeit verändert. Training ist ein Investitionsprojekt mit einem festgelegten Endpunkt. Inferenz hingegen ist eine Produktionslast, die so lange läuft, wie der Dienst verfügbar ist, und deren Output in Token gemessen wird. Dies ist das Tokenomics-Problem, mit dem KI-Betreiber nun konfrontiert sind: Sobald die
Wenn man über die NVIDIA DGX Spark spricht, kommen meist zwei Dinge als Erstes zur Sprache. Erstens die wichtigste Spezifikation: 128 GB gemeinsamer Speicher in einem Desktop-PC für rund 4,000 US-Dollar – eine Zahl, die vor zwei Jahren noch undenkbar gewesen wäre. Zweitens die 200
Als wir im vergangenen November über die Plankton-Bildgebungsforschung der Oregon State University berichteten, stand die Wissenschaft im Vordergrund: KI-gestützte Infrastruktur an Bord von Forschungsschiffen verarbeitete Terabytes an Ozeandaten nahezu in Echtzeit, noch bevor das Schiff den Hafen erreichte. Doch in den darauffolgenden Wochen geschah im Stillen noch etwas anderes. Auf dem Campus sprach es sich herum, was für ein
Supermicros JumpStart-Programm hat sich als eines der nützlichsten Tools im Evaluierungs-Toolkit für KI-Infrastruktur vor dem Kauf etabliert. Anstelle einer vorgefertigten Demo in einer gemeinsam genutzten Umgebung bietet JumpStart qualifizierten Nutzern kostenlosen, zeitlich begrenzten Bare-Metal-Zugriff auf reale Produktionsserver via SSH, IPMI und VNC. So können sie Workloads auf der tatsächlichen Hardware ausführen.
Wir haben eine Woche lang einen HGX B200 über Supermicro JumpStart getestet, um zu sehen, wie der Remote-Bare-Metal-Zugriff die Entscheidungsfindung auf KI-Plattformen beschleunigt.
Oregon State treibt die KI-gestützte Meeresforschung mit GPUs, Rechenleistung und dichtem NVMe voran, um Planktondaten in Echtzeit auf See zu analysieren.
Der L40S ist besonders wertvoll für die Generierung synthetischer Daten, die Entwicklung multimodaler KI und Omniverse-Anwendungen, die sowohl Rechen- als auch Grafikleistung erfordern.
Pliops XDP LightningAI steigert die LLM-Inferenz durch Auslagern des KV-Cache und ermöglicht so eine schnellere, skalierbare KI mit NVIDIA Dynamo-Integration.
Die mobilen Rechenzentren von DUG Nomad bieten mit Hypertec-Servern und Solidigm-SSDs immersionsgekühlte KI- und HPC-Funktionen am Edge.
Das Jetson Orin Nano Super Developer Kit von NVIDIA ist Vorreiter bei Edge-KI und bietet eine robuste Lösung für KI-Anwendungen außerhalb des herkömmlichen Rechenzentrums. Es ist ein leistungsstarkes und kostengünstiges Tool für KI-Enthusiasten und -Profis.
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