Künstliche Intelligenz (KI) verändert zahlreiche Branchen. Um ihr Potenzial voll auszuschöpfen, braucht sie jedoch die richtige Infrastruktur – hier kommen Edge-Rechenzentren ins Spiel.

Die digitale Transformation ist das Innovations- und Wettbewerbsthema unserer Zeit. Smart Cities, Industrial IoT, Telemedizin, autonome Mobilität und E-Commerce 4.0 – die Anwendungen sind da, die Visionen ebenso. Doch ohne belastbares Fundament bleibt echter Fortschritt ein Lippenbekenntnis: Leistungsfähige, sichere und flexible digitale Infrastrukturen sind die Grundvoraussetzung für Wertschöpfung und Resilienz.

Kao Data erweitert seinen Londoner Campus in Harlow um ein neues Rechenzentrum. Das Unternehmen kündigte „KLON-03“ an, eine 17,6-Megawatt-Anlage (MW). Zeitpläne wurden nicht bekannt gegeben.

Wo gibt es denn so etwas - ein Bastelraum auf der Büro-Etage eines Hightech-Unternehmens? Nein, gemeint ist nicht das als bekannt ungewöhnliche Ambiente von Google, sondern die Arbeitsumgebung von Pure Storage in Prag. Das Unternehmen betreibt hier Testbeds, beschäftigt an vier Standorten 600 Leute und lässt in der Nähe, von Foxconn, die Devices fertigen.

Es ist die erste „Susecon“ gewesen, die Kundenkonferenz vom Linux-Pionier Suse, die seit April 2019 in den USA stattgefunden hat – nicht gerade der günstigste Zeitpunkt, zu dem weltweit die Fahnen für Souveränität gehisst werden, könnte man meinen. Doch Open Source ist nun einmal weltumspannend, oder?

Juniper Networks erweitert seine KI-native Netzwerkplattform mit Fokus auf Managed-Service-Provider. Switches, Router und Firewalls sollen in Kombination mit KI-gestützter Software Bereitstellungszeiten und Betriebsaufwand reduzieren sowie eine performante, flexible und sichere Netzwerkumgebung gewährleisten.

Wie die Gesichtserkennung mit Azure AI funktioniert, haben wir grundlegend betrachtet. Dieser Artikel vertieft das Thema auf die beteiligten Algorithmen und zeigt, wie Azure AI Vision Bilder klassifizieren oder Text im Bild erkennen kann.

KI-Lasten bringen Datacenter an ihre Kapazitätsgrenzen. Festplatten mit besonders hoher Flächendichte können hier Abhilfe schaffen und den Weg zu nachhaltigeren Rechenzentren ebnen. Festplatten bleiben so noch lange das Fundament der KI-Revolution.

Knapp 13 Milliarden Euro investieren Anbieter hierzulande jährlich in Rechenzentren aller Größenklassen – und dieser Wert wird in den kommenden Jahren stark steigen. Doch im globalen Vergleich fällt Deutschland beim Aufbau von Serverkapazitäten zurück. Daher gilt es, Hemmnisse abzubauen und bei der Einrichtung von neuen Datacenter effizientere Verfahren zu nutzen, um Wachstumsschmerzen zu lindern bzw. zu vermeiden.

Das aktuelle Update auf Version 2.15 von Red Hat OpenShift AI hat sich ganz der Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit von KI-Modellen verschrieben. Im Mittelpunkt der Aktualisierung stehen daher eine verbesserte Performance sowie optimierte KI-Workflows.