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Compute hardware for AI: accelerators, processors, memory and networking. We follow vendor announcements, data-centre deployments and how hardware constraints shape the economics of training and inference.
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Hauptthema in 51 von 51 Beiträgen
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NVIDIA Developer Blog hat Material zur praktischen Anwendung von CUDA vorgestellt, aber Details zur Optimierung in der verfügbaren Kurzfassung werden nicht offengelegt.
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NVIDIA beschreibt TensorRT Model Connect als eine Sammlung von Referenzimplementierungen, um den Weg vom Checkpoint eines offenen Modells bis zur Inferenz zu vereinfachen.
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NVIDIA beschreibt einen Ansatz zur adaptiven Cybersicherheit, aber verfügbare Daten enthüllen nicht die Ergebnisse und Implementierungsdetails.
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NVIDIA beschrieb den Start von Tools zur Vorhersage der Proteinstruktur in Claude Science, doch die verfügbaren Daten geben weder Ergebnisse noch Nutzungsbedingungen preis.
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CXMT bringt erstmals HBM3E in kleinen Chargen auf den Markt, wobei Umfang und Lieferbereitschaft noch nicht offengelegt wurden.
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Nvidia wird 3,5 Milliarden Dollar in MediaTek investieren, während große Technologieunternehmen eigene KI-Chips entwickeln.
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Die neue Effizienz von Datacenter-Systemen geht mit der Steuerung von Datenströmen einher und nicht nur mit der Rechenleistung.
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Neocloud Lambda wird die Kreditmittel für den Kauf von Nvidia-Chips verwenden, um sie an Microsoft zu vermieten.
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Databricks beschreibt einen Ansatz zum PyTorch-Training, der für regelmäßige Ausfälle in GPU-Umgebungen ausgelegt ist.
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OpenAI und MHESI starten ein achtwöchiges Programm in Thailand für 10 Startups in den Bereichen Gesundheit, Wohlbefinden und Bildung.
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Nvidia kauft Hugging Face für 12,9 Milliarden Dollar, vor dem Hintergrund der Konkurrenz um offene KI-Modelle
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TechCrunch AI berichtet von einer vereinbarten Übernahme der Open-Source‑KI-Plattform Hugging Face durch Nvidia, für 12,9 Milliarden Dollar, aber eine primäre Bestätigung fehlt.
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NVIDIA hat die Erweiterung von NVLink Fusion um den benutzerdefinierten Speicher NVHBM vor dem Hintergrund steigender Anforderungen an die KI-Infrastruktur angekündigt.
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NVIDIA beschreibt Shadow Engine Recovery zur Wiederherstellung der Inferenzleistung nach dem Ausfall des LLM-Prozesses, aber detaillierte technische Daten sind derzeit nicht verfügbar.
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OpenAIs eigener Chip zeigte in von The Decoder nacherzählten Tests bessere Ergebnisse als Nvidia Blackwell und Rubin.
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NVIDIA verbindet Vera Rubin und Blackwell mit einem neuen Maßstab für die Energieeffizienz agentischer KI-Systeme, aber Messwerte werden nicht offengelegt.
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TechCrunch AI brachte den neuen OpenAI-Chip mit Ergebnissen des InferenceX-Tests in Verbindung, doch Details zur Methodik fehlen bislang.
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NVIDIA verknüpft die Ökonomie von KI-Fabriken mit der Effizienz der gesamten Infrastruktur
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NVIDIA behauptet einen deutlichen Effizienzvorteil des Vera Rubin NVL72, doch die Vergleichsmethodik ist in den verfügbaren Daten nicht offengelegt.
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NVIDIA hat die Effizienz von Rechenfarmen für agentische Aufgaben mit der Rolle von Zentralprozessoren und der Variabilität der Lasten verknüpft.
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NVIDIA beschreibt Groq 3 LPX als Beschleuniger für interaktive KI-Inferenz auf der Vera-Rubin-Plattform, doch es liegen keine Messdaten oder unabhängigen Bestätigungen vor.
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Intel hat drei Architekturen mit der Skalierung von agentenbasierter KI von der Serverrack bis zu Peripheriegeräten verbunden.
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Nvidia zeigte die Rolle des Feintunings bei der Arbeitsweise von KI-Systemen
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NVIDIA Developer Blog weist auf die wachsende Bedeutung von Sicherheit und Vertrauen in Anwendungen hin, die mit leistungsfähigeren KI-Agenten arbeiten.
