Ulrike Ostler

Zum ersten, zum zweiten … nein, zum achten Mal in Folge haben die sieben Insider-Portale der Vogel IT-Medien ihre Leserinnen und Leser gebeten, ihren favorisierten Anbieter und Hersteller des Jahres zu bestimmen. Heute Abend werden die Gewinner der Leserwahl mit den „IT-Awards“ ausgezeichnet – live und im Rahmen einer Gala.

Graphcore bietet mir seiner IPU (Intelligence Processing Unit) einen Mikroprozessor an, der speziell für Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) entwickelt worden ist. Sipearl arbeitet im Rahmen der European Processor Initiative an neuen Mikroprozessoren mit hoher Rechenleistung und geringem Stromverbrauch für Supercomputer. Jetzt gibt es eine strategische Partnerschaft.

Am vergangenen Freitag hat Huawei mit „Ascend 910“ den bisher leistungsfähigsten KI-Prozessor vorgestellt. Es ist bestimmt für das Training von Anwendungen Künstlicher Intelligenz. Außerdem hat der Konzern „Mindspore“ präsentiert, ein Framework, das es insbesondere Wissenschaftler erleichtern soll, KI-Anwendungen zu entwickeln – für alle KI-Hardware. Die Software soll 2020 Open Source werden.

IBM hat den neuen „IBM Power Systems Server“ mit seinem ebenfalls neu designten „Power9“-Prozessor speziell für rechenintensive KI-Workloads entwickelt. Mit ihm können die Trainingszeiten im Bereich Deep Learning um das bis zu Vierfache beschleunigt werden.

Wer in dieser Woche die „GTC Europe 2017“, die GPU Technology Conference von Nvidia, besucht hat, hätte meinen können, man betrete einen Autosalon. Denn das autonome Fahren ist das Paradebeispiel für die Anwendung Künstlicher Intelligenz (KI) und von Audi bis Post, von Uni Stuttgart bis Tesla zeigte die Automobilbranche, was es bereits zu bestaunen gibt. Was es dafür braucht, ist Software und jede Menge Rechen-Power, am besten für den Hersteller mithilfe der Nvidia-GPUs.

Nicht kleckern, sondern klotzen: Es handelt sich um eine der größten Investitionen von IBM in Europa in den vergangenen 20 Jahren und betrifft die IBM-Kunden und alle, die das Internet der Dinge (IoT) nutzen möchten. Zudem unterzeichnen Schaeffler und IBM eine Partnerschaft, wie es heißt, „zum Aufbruch in ein neues industrielles Zeitalter“.

Die englischsprachige Fachpresse ist voll davon: Google senkt den Energieverbrauch im Rechenzentrum durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) seines Startup-Aufkaufs Deepmind. Der Energiebedarf für die Kühlung soll sich bereits um 40 Prozent reduziert haben.

Es ist Dell die Gründung einer neuen Abteilung wert: Das Internet der Dinge, Internet of Things (IoT), fordert andere Konzepte, so das Credo, schon alleine wegen der riesigen Menge an Daten aus Sensoren und Maschinen. Die Herausforderung bestehe darin, IoT als ein System, ein Netzwerk zu begreifen, so John Swainson, President von Dell Software jüngst in Kopenhagen, wo Dell auch neue Server zeigte.

Graphcore bietet mir seiner IPU (Intelligence Processing Unit) einen Mikroprozessor an, der speziell für Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) entwickelt worden ist. Sipearl arbeitet im Rahmen der European Processor Initiative an neuen Mikroprozessoren mit hoher Rechenleistung und geringem Stromverbrauch für Supercomputer. Jetzt gibt es eine strategische Partnerschaft.

Zum ersten, zum zweiten … nein, zum achten Mal in Folge haben die sieben Insider-Portale der Vogel IT-Medien ihre Leserinnen und Leser gebeten, ihren favorisierten Anbieter und Hersteller des Jahres zu bestimmen. Heute Abend werden die Gewinner der Leserwahl mit den „IT-Awards“ ausgezeichnet – live und im Rahmen einer Gala.

IBM hat den neuen „IBM Power Systems Server“ mit seinem ebenfalls neu designten „Power9“-Prozessor speziell für rechenintensive KI-Workloads entwickelt. Mit ihm können die Trainingszeiten im Bereich Deep Learning um das bis zu Vierfache beschleunigt werden.

Am vergangenen Freitag hat Huawei mit „Ascend 910“ den bisher leistungsfähigsten KI-Prozessor vorgestellt. Es ist bestimmt für das Training von Anwendungen Künstlicher Intelligenz. Außerdem hat der Konzern „Mindspore“ präsentiert, ein Framework, das es insbesondere Wissenschaftler erleichtern soll, KI-Anwendungen zu entwickeln – für alle KI-Hardware. Die Software soll 2020 Open Source werden.

Die englischsprachige Fachpresse ist voll davon: Google senkt den Energieverbrauch im Rechenzentrum durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) seines Startup-Aufkaufs Deepmind. Der Energiebedarf für die Kühlung soll sich bereits um 40 Prozent reduziert haben.

Es ist Dell die Gründung einer neuen Abteilung wert: Das Internet der Dinge, Internet of Things (IoT), fordert andere Konzepte, so das Credo, schon alleine wegen der riesigen Menge an Daten aus Sensoren und Maschinen. Die Herausforderung bestehe darin, IoT als ein System, ein Netzwerk zu begreifen, so John Swainson, President von Dell Software jüngst in Kopenhagen, wo Dell auch neue Server zeigte.

Wer in dieser Woche die „GTC Europe 2017“, die GPU Technology Conference von Nvidia, besucht hat, hätte meinen können, man betrete einen Autosalon. Denn das autonome Fahren ist das Paradebeispiel für die Anwendung Künstlicher Intelligenz (KI) und von Audi bis Post, von Uni Stuttgart bis Tesla zeigte die Automobilbranche, was es bereits zu bestaunen gibt. Was es dafür braucht, ist Software und jede Menge Rechen-Power, am besten für den Hersteller mithilfe der Nvidia-GPUs.

Nicht kleckern, sondern klotzen: Es handelt sich um eine der größten Investitionen von IBM in Europa in den vergangenen 20 Jahren und betrifft die IBM-Kunden und alle, die das Internet der Dinge (IoT) nutzen möchten. Zudem unterzeichnen Schaeffler und IBM eine Partnerschaft, wie es heißt, „zum Aufbruch in ein neues industrielles Zeitalter“.

Das Darmstädter Rechenzentrum, kurz DARZ, Netapp und Helpium sind die Partner, die für Kunden ein Compute-Sourcing in multiple Hyperscale-Clouds ermöglichen. Die eigene IT mit privater Cloud und den Dimensionen von AWS, Azure und Softlayer verheiraten, das soll nun möglich sein. Helpium ist der erste Kunde.