„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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KI, speziell GenAI, steckt noch in den Kinderschuhen. Und das ist etwa bei Governance-Themen erkennbar. Nur die wenigsten sind gut darauf vorbereitet, die bereits existenten und entstehenden gesetzlichen AI-Vorschriften einzuhalten, denn sie fliegen blind.  (Bild: © uismolinero - stock.adobe.com)
Blindflug und sporadische Begrenzungen statt klare Richtlinien und Weitblick

Kraut und Rüben im Umgang mit Künstlicher Intelligenz

In puncto AI Governance gibt es in internationalen Firmen dringenden Handlungsbedarf. Das zeigt eine SAP-Leanix-Umfrage. Zum Beispiel räumen 85 Prozent der Befragten ein, nicht gut oder nur teilweise auf die Einhaltung von AI-Regulierungen vorbereitet zu sein. Der Grund: die Unternehmen befinden sich im Blindflug: Aktuell haben nur 14 Prozent einen umfassenden Überblick über die Nutzung generativer AI.

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Staffan Reveman, Energie-Experte, fordert einen anderen Ansatz in der Energiepolitik und einen zügigenen Ausbau des Fernwärmenetzes, um Rechenzentrumsabwärme effektiv zu nutzen. (Bild: OSORIOartist - stock.adobe.com)
Staffan Reveman: „Es ist nicht fünf vor zwölf, es ist fünf nach zwölf!“

Pustekuchen: Der Strom ist weder fossilfrei noch sicher

Datacenter sind Stromfresser. Kann Deutschland soviel Strom angesichts bekannter Ausbaupläne der Boom-Industrie überhaupt liefern? Gleichzeitig produzieren Server und Storage gewaltige Mengen an Abwärme. Doch sie wird hierzulande nicht effektiv genutzt. Energie-Experte *Staffan Reveman appelliert an ein Umdenken in der Energiepolitik und fordert einen zügigen Ausbau des Fernwärmenetzes.

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Die Universität in Bristol ist eine der führenden britischen Universitäten für KI-Forschung und wissenschaftliches Rechnen. Sie beherbergt bereits modernste Rechentechnologie, darunter den bereits angekündigten Supercomputer „Isambard 3 sowie das 'UKRI Centre for Doctoral Training in Interactive Artificial Intelligence' und das angekündigte 'UKRI AI Centre for Doctoral Training in Practice-Oriented Artificial Intelligence'. (Bild: Nvidia)
Von nationalem Interesse

Investition in einen KI-Supercomputer aus HPE- und Nvidia-Technik

Laut Michelle Donelan, britische Sekretärin für Wissenschaft, Innovation und Technologie, trägt die KI mehr als 3,7 Milliarden Pfund zur Wirtschaft des Vereinigten Königreichs bei und beschäftigt mehr als 50.000 Menschen. Jetzt hat die Regierung in UK angekündigt, dass sie 225 Millionen Pfund (273 Millionen Dollar) für den Bau eines der schnellsten KI-Supercomputer der Welt ausgeben wird, ausgestattet mit den Nvidia-Chips „Grace Hopper“.

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Der große Hype um GenAI scheint vorbei, doch werkelt KI längst im verborgenen. Für Storage ganz allgemein und im Besonderem im Gesunheitswesen heißt das, die Speichertechnik bekommt mithilfe von Artificial Intelligence eine zunehmend aktive Rolle zugespielt.  (Bild: mh.desing - stock.adobe.com / KI-generiert)
KI-Speicher im Gesundheitswesen

Synergie zwischen AI und Datenspeicherung krempelt das Gesundheitswesen um

Dass IT das Gesundheitswesen stark verändert, ist allenthalben zu lesen und zu bemerken. Dazu gehört, dass eine digitale, patientenorientierte Medizin danach strebt, unterschiedliche Datenquellen im Gesundheitswesen zu harmonisieren, um die Patientenversorgung zu verbessern. Eine große Herausforderung dabei ist, solche Systeme sicher vor Datenmissbrauch und Cyber-Angriffen zu schützen. Ein Teil der Lösung können KI-gestützte Speichersysteme sein.

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