Artikel mit dem Tag „KI-Infrastruktur“

1. Wie man einen Rack-Server für das KI-Training auswählt
   Selene Gong

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   Der Wandel von cloudbasierten KI-Experimenten hin zu großflächigen, lokalen Implementierungen beschleunigt sich. Für viele Unternehmen ist der Betrieb von KI-Workloads im eigenen Haus nicht mehr nur eine technische Entscheidung, sondern eine strategische, die von Kosten, Leistung und Datenkontrolle bestimmt wird. Allerdings …
2. Leitfaden für Architektur, Cluster-Skalierung und verifizierte Beschaffung von Hochleistungs-KI-Beschleunigern und GPUs (2026)
   Selene Gong

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   Die KI-Infrastruktur für Unternehmen hat sich von der reinen Auswahl einer GPU hin zur Entwicklung eines kompletten Rechensystems unter realen Rahmenbedingungen entwickelt. Moderne Entscheidungen erfordern ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Rechenleistung (TFLOPS), Speicherbandbreite (HBM3/HBM3e), Cluster-Verbindung (NVLink/NVSwitch) und Lieferkette.
3. Leitfaden für hochdichte Enterprise-Festplatten für Big-Data-Speicherung und KI-Skalierung 2026
   Selene Gong

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   Die Dateninfrastruktur von Unternehmen tritt in eine Phase ein, in der die Skalierung des Speichers nicht mehr optional, sondern grundlegend ist. Da KI-Workloads Datensätze im Petabyte-Bereich erzeugen und verarbeiten, bleiben hochdichte Enterprise-Festplatten das kosteneffizienteste Rückgrat für große Data Lakes, Cold Storage usw.
4. Ist 100G-Ethernet für KI-Cluster ausreichend? Wann sollte man auf 400G aufrüsten?
   Selene Gong

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   Beim Aufbau oder der Skalierung von KI-Infrastrukturen beginnen Unternehmen häufig mit der Rechenschicht und investieren massiv in die neuesten GPUs. Doch in der Architekturplanungsphase stellt sich meist eine entscheidende Frage: Reicht 100G-Ethernet für KI-Cluster aus, oder drosselt es die Leistung Ihrer teuren GPUs?
5. NVIDIA Spectrum-X vs. herkömmliches Ethernet für KI-Netzwerke
   Selene Gong

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   Für KI-Infrastrukturarchitekten und Rechenzentrumsingenieure ist die Bereitstellung moderner GPUs nicht mehr die größte Herausforderung – die eigentliche Einschränkung besteht darin, ob das Netzwerk diese GPUs voll auslasten kann. Wenn Unternehmen von kleinen KI-Systemen zu großen LLM-Trainingsclustern mit Hunderten oder mehr von GPUs skalieren, ...
6. Wie sich die globale Beschaffung von KI-Infrastruktur durch eine zentrale, leistungsstarke Netzwerk-Lieferkette vereinfachen lässt
   Selene Gong

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7. So überprüfen Sie die Echtheit von NVIDIA Mellanox MQM8790-HS2F-Switches
   Selene Gong

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   Kurzfassung: Die Echtheitsprüfung des NVIDIA Mellanox MQM8790-HS2F-Switches erfordert einen strengen, mehrstufigen Prozess zur Betrugsprävention. Beschaffungsteams müssen über oberflächliche Kartonprüfungen hinausgehen und werkseitig versiegelte QR-Codes abgleichen sowie die Seriennummern des Systems validieren.