„Epyc-sche“ Herausforderung: Mit der „Instinct MI300A“ APU und der „MI300X“ GPU hat AMD zwei Hochleistungsbeschleuniger für KI-Workloads konzipiert, die sowohl das Training und HPC als auch Inferenz im Rechenzentrum abdecken. (Bild: AMD)
Einer Ingenieurin ist nix zu schwör!

Was macht AMD richtig?

AMD hat eine derart „Epyc-sche“ Erfolgsstory hingelegt, dass das Unternehmen schon wieder ein paar Milliarden Dollar locker machen kann, um das eigene Technologieportfolio zu vervollständigen. Der selbsternannte „Ryzen (star)“ der Unternehmens-IT will sich mit dem Kauf des Serverherstellers ZT Systems im Datacenter-Markt hyperskalieren. Was macht AMD richtig? Und erneut einen guten „Instinct“ bewiesen!

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KI- und Netzwerksteuerung sollen zusammenfinden.  (Bild: frei lizenziert: )
Für den Bedarf an einheitlichen Kontrollinstrumenten

Compute und Netzwerk wandeln sich mit Arista und Nvidia zu einer einzigen gemanagten KI-Einheit

Um Netzwerke für generative KI mit geringen Bearbeitungszeiten aufzubauen, können Unternehmen künftig mit Arista- und Nvidia-Technik KI-Cluster über eine einheitliche Schnittstelle Komponenten wie Netzwerke, NICs und Server konfigurieren, verwalten und überwachen. Dies sei der erste Schritt auf dem Weg zu einem herstellerübergreifenden, interoperablen Ökosystem, das die Steuerung und Koordination zwischen KI-Netzwerken und KI-Recheninfrastrukturen ermöglicht, so die Partner.

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