WHITEPAPER

IDC: Skalieren von Workloads für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

KI ist nicht nur die Zukunft, sie ist die Gegenwart. Erfahren Sie, wie Sie KI einfach einsetzen und nutzen können, um Vorteile zu erlangen und Ihren Kundenstamm zu erweitern und zu begeistern.

Was ist in diesem Whitepaper enthalten?

Die Geschäftsmöglichkeiten, die durch die Investition in Technologien für künstliche Intelligenz (KI) erreicht werden können, sind außergewöhnlich vielversprechend und bieten möglicherweise genauso hohen Gewinn. Unternehmen wissen um das Risiko, wenn sie nicht in KI einsteigen. Das kann eine existenzielle Gefahr darstellen, weil sich die Konkurrenz so möglicherweise einen Vorteil verschaffen kann.

Lernen Sie die wichtigsten Infrastrukturanforderungen, Dimensionen für KI-/ML-Workloads und Möglichkeiten zur Bewältigung von Herausforderungen bei den KI-Implementierungsaufgaben vor Ort und in der Cloud kennen.

Schnellere erfolgreiche KI-Bereitstellung

KI/ML-Workloads gewinnen zunehmend an Mainstream-Akzeptanz

KI/ML-Funktionen bieten Unternehmen durch neue Geschäftsmodelle und digitale Produkte und Dienstleistungen einen Wettbewerbsvorteil.

Kontrolle der KI-Kosten

Wichtige Infrastrukturanforderungen für KI/ML

Die Anforderungen für KI-Training und für KI-Inferenz-Workloads müssen berücksichtigt werden, um Sicherheit und Effizienz für beide Workloads zu gewährleisten.

Qualifizieren Sie Ihr KI-Team

Dimensionen für KI-/ML-Workloads

Mögliche Bereitstellungsoptionen für die maßgeschneiderte und kommerzielle Software sind: vor Ort, in der Cloud auf IaaS oder als Hybrid-Cloud.

Entdecken Sie das System, das speziell für KI entwickelt wurde

Möglichkeiten zur Bewältigung von Herausforderungen bei den KI-Implementierungsaufgaben

Lassen Sie Datenwissenschaft-Teams KI-Modelle anstelle von Plattformen mit NVIDIA DGXTM A100 erstellen, die auf NVIDIA A100 Tensor Core-GPUs und AMD EPYCTM-CPUs basieren.

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