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Proprietäre KI-Modelle sind leistungsfähig, haben jedoch Schwächen bei Nachvollziehbarkeit, Datenschutz und Anpassbarkeit. Offene Ökosysteme könnten für mehr Transparenz, Sicherheit und Flexibilität sorgen.
KI-Inferenz optimieren: Wie leistungsfähige Hardware Kosten und Platz spart
Wie in diesem Video zu sehen ist, können Unternehmen durch die Wahl der richtigen Hardware die Kosten für KI-Inferenz-Umgebungen signifikant senken und Platz im Rechenzentrum sparen.
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KI-Beschleuniger können nur dann ihre maximale Leistung erbringen, wenn sie vom Hauptprozessor (CPU) optimal unterstützt werden. Diese Infografik zeigt Ihnen, wie Sie 20 Prozent mehr Leistung aus Ihren GPUs herausholen.
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Entwicklung, Training und Nutzung von KI-Anwendungen erfordern enorme Mengen an Energie. Unternehmen müssen deshalb auf effiziente und ressourcenschonende Technologien setzen, um Kosten und Ressourcenverbrauch in Grenzen zu halten.
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