Komplexe technische und wissenschaftliche Berechnungen stellen besonders hohe Anforderungen an die Leistungsfähigkeit von Computersystemen. Unternehmen und wissenschaftliche Einrichtungen benötigen daher Infrastrukturen, die für diese Aufgaben optimiert sind.
Machine Learning und andere Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) stellen je nach Anwendung sehr unterschiedliche Anforderungen an die IT-Umgebung. Dieser Artikel zeigt, welche Rechnerarchitektur für welche Aufgaben am besten geeignet ist, und wie sich mit der richtigen Architekturwahl die Performance und Effektivität von KI-Projekten steigern lässt.
Netzbetreiber stehen unter Druck: Während die Umsätze kaum wachsen, explodieren Energiebedarf und -kosten. Bei der Transformation zu 5G brauchen Provider deshalb leistungsfähige, skalierbare und vor allem energieeffiziente Plattformen. Wie diese aussehen könnten und worauf es bei der Auswahl ankommt, zeigt dieses Dokument von IDC.
Rechenintensive Anwendungen wie das Training von KI-Algorithmen, High-Performance Computing oder Big-Data-Analysen haben in den vergangenen Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Dieses Spotlight des Marktforschungsunternehmens IDC zeigt Ihnen, wie Sie die richtige Infrastruktur für solche anspruchsvollen Aufgaben finden.
Während das Training von Algorithmen sehr rechenintensiv ist, lassen sich die daraus abgeleiteten Modelle auch auf Standard-Servern ausführen. Dieses Whitepaper zeigt Ihnen, wie Sie mit der passenden Plattform und den richtigen Prozessoren Ihre KI-Projekte schnell, effizient und kostengünstig umsetzen.