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Supercomputing: Exascale ist nicht das Ende
Mit „El Capitan“, „Frontier“ und „Aurora“ gibt es aktuell drei Supercomputer im Exascale-Bereich. Die Chancen stehen gut, dass weitere hinzukommen, denn die Leistungssteigerungen im HPC-Bereich sind beeindruckend.
PCs der Zukunft – warum KI-Fähigkeit nicht reicht
Marktforscher gehen davon aus, dass KI-PCs herkömmliche Rechner schnell vom Markt verdrängen werden. In diesem Whitepaper lesen Sie, wie Sie die richtigen KI-fähigen Clients finden und sich optimal auf die Anforderungen der Zukunft vorbereiten.
Business-Notebook oder mobile Workstation – eine Entscheidungshilfe
KI-PCs sind nicht nur für den Büroalltag, sondern auch für KI-Workloads geeignet. Für bestimmte Aufgaben sind mobile Workstations jedoch die bessere Wahl. Lesen Sie hier, wie Sie den richtigen Client für Ihre Anforderungen finden.
Warum Unternehmen auf KI-PCs setzen sollten
Das Support-Aus von Windows 10 macht in vielen Unternehmen eine Modernisierung der PC-Infrastruktur notwendig. Dieses Whitepaper von Tech Target zeigt Ihnen, was Sie beim Kauf neuer Clients beachten müssen und warum KI-PCs die richtige Wahl sind.
Beschaffung von Business-PCs – die wichtigsten Fragen und Antworten
Wie kann ich durch die richtige PC-Wahl das Risiko von Cyberangriffen senken? Wie entlaste ich die IT-Administration? Wie lassen sich die Kosten meiner Business-PC-Flotte senken? Diese Infografik gibt Antworten auf solche und viele weitere Fragen.
Kernzahl, Taktfrequenz, Cache – was bei der Auswahl einer Server-CPU zählt
Um das passende Modell zu finden, sollten Unternehmen ihre Workloads und deren Anforderungen genau analysieren. Dieser Beitrag erläutert die wichtigen Kriterien bei der Auswahl einer Server-CPU.
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Kreislaufwirtschaft und IT: Vom Problem zur Chance
Unendliches Wachstum ist auf einem endlichen Planeten nicht möglich. Die IT-Industrie sucht deshalb nach Wegen, die Digitalisierung als Kreislaufwirtschaft zu gestalten. Rechenzentren spielen dabei eine Schlüsselrolle.
Künstliche Intelligenz – Vom Training zum Einsatz
Die Entwicklung und Nutzung von KI-Anwendungen verlangt leistungsfähige Computersysteme. Gute Ergebnisse entstehen nur, wenn alle Schritte – vom Training über das Inferencing bis zur Bewertung – optimal abgestimmt sind.
KI-Architekturen richtig einsetzen
Machine Learning und andere Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) stellen je nach Anwendung sehr unterschiedliche Anforderungen an die IT-Umgebung. Lesen Sie, welche Rechnerarchitektur für welche Aufgaben am besten geeignet ist.