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KI doppelt Energie-effizient - Rechenzentrum und CPU Scaleway will mithilfe von Ampere ARM-Instanzen für KI-Inferenz anbieten

Quelle: Pressemitteilung Ampere Computing 2 min Lesedauer

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Im Rahmen der Veranstaltung „AI-Pulse“ haben Scaleway, Anbieter von Cloud- und Datacenter-Diensten, sowie Ampere, Anbieter von Cloud-Native-Prozessoren, angekündigt, ARM-Instanzen für das AI-Computing anbieten zu wollen. Es geht um KI-Inferenz-Anwendungen.

Die ARM-Chips von Ampere Computing sind bei den großen Cloud-Anbietern wie Google, AWS und Oracle längst im Einsatz. Nun will auch Scaleway damit punkten - bei KI-Inferenz-Angeboten. (Bild: Ampere Computing)
Die ARM-Chips von Ampere Computing sind bei den großen Cloud-Anbietern wie Google, AWS und Oracle längst im Einsatz. Nun will auch Scaleway damit punkten - bei KI-Inferenz-Angeboten.
(Bild: Ampere Computing)

Ziel der Zusammenarbeit von Scaleway und Ampere ist es nach Mitteilungen der Unternehmen, den Kunden ein „unvergleichliches Maß an Effizienz, Leistung und Nachhaltigkeit im dynamischen Bereich des AI-Computing“ bieten zu wollen. Speziell geht es um den Bereich der Echtzeit-KI. Gebraucht werden die Möglichkeiten bei der Implementierung von Chatbots, Echtzeit-Analysen und der Analyse von Video-Inhalten.

Im Mittelpunkt dieser Zusammenarbeit steht der Ampere-Altra-Prozessor. Ein solcher gilt als Energie-effiziente, leistungsstarke und kosteneffiziente Alternative zu herkömmlichen x86-Prozessoren. Ampere-CPUs wurden speziell für KI-Inferenzanwendungen entwickelt.

Die geplanten Instanzen sollen blitzschnelle Inferenzfunktionen liefern können. Wie die Unternehmen werben, sorge der Einsatz von ARM-Prozessoren für schnelle und effiziente Vorhersagen, ohne das Budget der Kunden und die Umwelt überzustrapazieren.

Über Ampere und Scaleway

Scaleway wurde 1999 gegründet und ist ein Cloud-Anbieter, der die Entwicklung, Schulung, Bereitstellung und Skalierung von Infrastrukturen in einem vollständigen Cloud-Ökosystem unterstützt. Europäische Organisationen können in einer stabilen Umgebung trainieren, testen, entwickeln und hosten und haben Zugang zu mehr als 50 Cloud-Diensten.

Mit Sitz in Paris, Amsterdam und Warschau wird das Cloud-Portfolio von Scaleway von mehr als 25.000 Unternehmen genutzt, die sich für Scaleway wegen seiner Multi-Availability-Zone-Redundanz und seiner nativen, gesicherten Benutzerverwaltung und Sicherheitsdienste entscheiden. Mit vollständig verwalteten Services von Dedicated Servern, Bare Metal, Computing, Containern und Serverless bietet Scaleway Flexibilität in Cloud-Infrastrukturen. Kunden können wählen, wo ihre Daten gespeichert werden, welche Architektur für ihr Unternehmen am besten geeignet ist und wie sie die Skalierung am verantwortungsvollsten vornehmen.

Ampere ist ein Halbleiterunternehmen, das die Zukunft des Cloud Computing mit den weltweit ersten Cloud Native Prozessoren gestaltet. Ampere-Prozessoren wurden für die nachhaltige Cloud mit der höchsten Leistung und der besten Leistung pro Watt entwickelt und beschleunigen die Bereitstellung aller Cloud-Computing-Anwendungen.

Das sagen die Partner

Damien Lucas, CEO von Scaleway, führt aus: „Unsere ARM-Instanzen sind sorgfältig auf Energie-Optimierung ausgelegt und ermöglichen es den Nutzern, Rechenaufgaben mit dem Fokus auf Öko-Effizienz zu lösen. ARM-Instanzen eignen sich beispielsweise ideal für Forschungssimulationen oder Finanzmodellierung und minimieren die Umweltbelastung, ohne die für anspruchsvolle High-Performance Computing-Workloads erforderliche Rechenleistung zu beeinträchtigen.“ Und er fügt an: „Die Zusammenarbeit mit Ampere stellt einen bedeutenden Sprung in der Cloud-Technologie dar.“

Jeff Wittich, Chief Product Officer bei Ampere, wiederum merkt an: „Die Leistungs- und Kostenineffizienz heutiger KI-Implementierungen ist nach wie vor ein großes Hindernis für die Erschließung von KI im großen Maßstab. Mit den neuen Ampere-Instanzen können wir Scaleway-Kunden mehr KI-Inferenzleistung zur Verfügung stellen und gleichzeitig eine unübertroffene Energie-Effizienz und Kosteneinsparungen bieten.“

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