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Entdecken Sie, wie Sie die KI-Inferenz mit Latenz-First-GPU-Netzwerken optimieren und den richtigen Weg zwischen VPS und dedizierten Servern für Ihre Bedürfnisse wählen können.
Entdecken Sie, wie Azure Arc und Azure Local verteilte Hybrid-Infrastrukturen transformieren und die Verwaltung für souveräne, Edge- und KI-Workloads verbessern.
Erfahren Sie, wie Sie die KI-Inferenz auf GPU-Servern optimieren können, indem Sie Netzwerkengpässe beheben und effektive Segmentierungs- und Sicherheitsmaßnahmen implementieren.
Die meisten Hosting-Entscheidungen scheitern aus einem Grund: Teams kaufen Infrastruktur nach Label, nicht nach Workload-Verhalten. Eine schnell wachsende E-Commerce-Site, eine KI-Inferenz-API und eine Compliance-intensive ERP-Plattform benötigen möglicherweise mehr Serverkapazität, aber jede benötigt eine andere Mischung aus CPU-Kernen, Speicher, Speicher-IOPS, Netzwerkdurchsatz, Isolation und Betriebskontrolle. Antwort der Exekutive: [...]
Für die meisten dichten LLMs der 70B-Klasse wird die praktische GPU-Wahl weniger durch Rohberechnung als durch Speicher-Headroom für Gewichte, KV-Cache und Parallelität bestimmt. Eine einzelne 80-GB-GPU kann eine stark quantisierte Bereitstellung ermöglichen, aber BF16- oder FP16-Inferenz benötigt normalerweise eine Multi-GPU-Tensorparallelität oder einen Beschleuniger mit größerem Speicher. Die richtige Antwort hängt von der Quantisierung ab, [...]
Cloud-Anbieter, Chiphersteller und Rechenzentrumsbetreiber beschleunigen in diesem Monat die Modernisierung der KI-Infrastruktur in Nordamerika, Europa und Asien, da Unternehmen generative KI von Pilotprojekten in die Produktion bringen. Die Verschiebung ist wichtig, weil sie die Ausgaben für GPUs, Vernetzung, Kühlung und Sicherheit umgestaltet und gleichzeitig die Verfügbarkeit von Strom, Beschränkungen der Lieferkette und den Preisdruck [...]
