Die steigenden Datenmengen und die Anforderungen an Rechenzentren nehmen kontinuierlich zu, da Workloads zunehmend komplexer werden und neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) immer höhere Anforderungen an die Infrastruktur stellen. Ein Drittel aller jährlich ausgelieferten Rechenzentrumsserver unterstützt softwaredefinierte Rechenzentrums-Stacks, die nur mit einer zukunftsfähigen Netzwerkinfrastruktur reibungslos laufen können. NVIDIA bietet Lösungen, die eine solche robuste, performante und sichere Infrastruktur ermöglichen.

Experience the breakthrough in AI development! Our latest case study highlights how Jina AI, in collaboration with sysGen GmbH, is revolutionising the future of neural search. Thanks to powerful NVIDIA H100 GPUs, search and reranking models are taken to a new level. Find out how this technology dramatically improves efficiency and accuracy in areas such as healthcare counselling and customer care. Curious to find out more? Read now and learn more

sysGen und NVIDIA sind dabei auf der Messe SpaceTechExpo in Bremen. Sie finden uns in Halle 5 an Stand K31. Verpassen Sie nicht Ihren direkten Draht zu den Experten. Informieren Sie sich über die Lösungen für die Weltraumindustrie.

Supermicro und NVIDIA bieten Telekommunikationsunternehmen maßgeschneiderte Serverlösungen, die es ermöglichen, die Potenziale der Künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen. Mit leistungsstarken GPUs und skalierbaren Systemen können Telcos ihre Netzwerke optimieren, neue Geschäftsfelder erschließen und Innovationen wie 5G-Monetarisierung und 6G-Entwicklung vorantreiben. Diese fortschrittlichen Infrastrukturen verbessern nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern bieten auch die Grundlage für eine führende Rolle in der digitalen Transformation und der globalen KI-Entwicklung. So positionieren sich Telcos als zentrale Akteure im digitalen Zeitalter.

NVIDIA NIM™, Teil von NVIDIA AI Enterprise, bietet Container zum Selbsthosten von GPU-beschleunigten Inferenz-Microservices für vortrainierte und angepasste KI-Modelle in Clouds, Rechenzentren und Workstations. Bei der Bereitstellung mit einem einzigen Befehl stellen NIM-Microservices branchenübliche APIs für eine einfache Integration in KI-Anwendungen, Entwicklungs-Frameworks und Workflows bereit. Basierend auf voroptimierten Inferenz-Engines von NVIDIA und der Community, einschließlich NVIDIA® TensorRT™ und TensorRT-LLM, optimieren NIM-Microservices automatisch die Antwortlatenz und den Durchsatz für jede Kombination aus Basismodell und GPU-System, die zur Laufzeit erkannt wird. NIM-Container bieten auch standardmäßige Observability-Datenfeeds und integrierte Unterstützung für die automatische Skalierung in Kubernetes auf GPUs.