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- Zusammen das Data-Center weiterentwickeln
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Cloud-Services für KI sind einfach und flexibel zu nutzen, haben aber auch Nachteile. Wenn etwa sensible Daten verarbeitet werden sollen oder Latenz eine entscheidende Rolle spielt, ist das Training und die Nutzung von Machine-Learning-Algorithmen im eigenen Rechenzentrum die bessere Alternative. Bei der KI-freundlichen Data-Center-Modernisierung sind jedoch einige Punkte zu beachten.
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KI-Technologien und -Services sind heute überall verfügbar. Wie sich Cloud-Services, lokale Server, Clients und Edge Devices für KI einsetzen lassen – und welche technischen Voraussetzungen dafür notwendig sind.
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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.
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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.
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Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) erfordern hohe Rechenleistung, schnelle Netze und viel Speicherkapazität im Rechenzentrum. Der vorliegende Report zeigt, wie Unternehmen diese Anforderungen erfüllen können, und welche Stellschrauben bei der Datacenter-Modernisierung entscheidend sind.