Hewlett Packard Enterprise bringt mit „HPE Swarm Learning“ eine Software für das dezentrale KI-Training auf den Markt. Damit können verschiedene Standorte und Organisationen KI-Trainingsergebnisse teilen, ohne Rohdaten auszutauschen. Um das Training von KI-Modellen zu beschleunigen oder erst einmal zu ermöglichen, bietet HPE ein Komplettsystem an: eine Softwareplattform für Maschinelles Lernen, HPC-Systeme, Beschleuniger, Netzwerke und System-Management.

Das Physical Reservoir Computing (PRC) stützt sich auf die transiente Reaktion physikalischer Systeme. Das Rechenwerk könnte für Maschinelles Lernen (ML) attraktiv sein, da ein solches System Hochgeschwindigkeitsverarbeitung von Zeitreihensignalen bei geringem Stromverbrauch ermöglicht. Allerdings haben PRC-Systeme Probleme beim Abstimmen, was die Signale einschränkt, die sie verarbeiten können. Japanische Forscher können dieses lösen.

Der Report „Insurtech Global Outlook 2022“ von NTT Data ist der sechste seiner Art. Die Studie analysiert die Trends im Insurtech-Ökosystem und die Auswirkungen, die Technologien und neue Geschäftsmodelle im Jahr 2021 hatten. Zu den Ergebnissen zählt, dass die Investitionen in Insurtech 10 Milliarden Dollar übersteigen, was einem Anstieg um 38 Prozent im Vergleich zu 2020 entspricht.

Die Linux Foundation ist ein Technologiekonsortium, welches sich als „ein neutrales Zuhause für die gemeinsame Software-Entwicklung“ zu verstehen gibt.

Auf seinen „Atos Technology Days 2020“ hat der französische IT-Hersteller Atos zahlreiche Produkte, Konzepte und Services vorgestellt. Dazu gehören die Bereiche HPC, Quantencomputing, verteilte Architekturen und additive Fertigung. Einen thematischen Schwerpunkt bildete das ehrgeizige Ziel, bis 2023 komplett CO2-neutral zu werden.

Mit Version 20.2 bringt Appian eine aktualisierte Fassung seiner Low-Code-Automatisierungsplattform auf den Markt. Sie soll unter anderem für höhere Effizienz und einfachere Automatisierung von Geschäftsprozessen sorgen.

Der Kostendruck auf die Unternehmens-IT spitzt sich in vielen Branchen zu, nicht zuletzt durch die Turbo-Digitalisierung infolge der Corona-Krise. Big Data Workloads sind dagegen auch nicht immun. Die Containerisierung von Big-Data-Anwendungen soll Abhilfe schaffen – doch wie?

Was IBM neulich so im Sinne hat, raubt manchem Anwender den Schlaf. Der CEO Arvind Krishna stellt die Weichen auf KI-Containerisierung und segelt ins Ungewisse.

Vor Kurzem hat Nvidia „OVX“ vorgestellt, das Server-Pendant zu seinen „DGX“-Rechnern, die mit „Ampere“- oder „Hopper“-GPUs des Herstellers ausgestattet sind. Während die DGX-Systeme KI und HPC-Lasten bewältigen, sind die OVX-Server insbesondere zur Erstellung digitaler Zwillinge und virtueller Welten gedacht, also für „Omniverse“ von Nvidia, beziehungsweise Redering-Aufgaben.

Viele Bedenken bei Nutzung von künstlicher Intelligenz hängen mit der Speicherung und Verarbeitung von Daten in der Cloud zusammen. Bei KI-Chips können viele der Daten gleich auf dem jeweiligen Gerät verbleiben. Doch KI-Chips haben weitere Vorteile.Hier ein Überblick über verfügbare Modelle und die Einsatzmöglichkeiten: