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CPUs und GPUs verfolgen unterschiedliche Ziele: Während CPUs auf geringe Latenz und komplexe Logik optimiert sind, liefern GPUs enorme Leistung bei parallelen Berechnungen. Unser Artikel erklärt die technischen Unterschiede bei CPUs vs. GPUs verständlich und zeigt anhand…
Ahmet MisirligulshutterstockMit Blackwell führt NVIDIA eine neue GPU-Generation ein. Gegenüber der H100 verbessert die B200 unter anderem Speicherbandbreite, Interconnect-Leistung und Effizienz pro erzeugtem Token. Unser Artikel analysiert die Unterschiede zwischen Blackwell vs. Hopper und liefert eine…
jijomathaidesignersshutterstockMehr CUDA-Cores bedeuten nicht automatisch mehr Leistung. Bei modernen Sprachmodellen, 4K-Video-Workflows und 3D-Renderings wird häufig der verfügbare VRAM zum eigentlichen Flaschenhals. In diesem Artikel erklären wir, warum Speicherkapazität und Speicherbandbreite oft wichtiger…
Titima OngkantongShutterstockNVIDIA RAPIDS gehört zu den wichtigsten Open-Source-Projekten für GPU-beschleunigte Datenverarbeitung. Die Plattform ermöglicht es, bekannte Python-Bibliotheken wie pandas, scikit-learn und NetworkX durch GPU-optimierte Varianten zu ersetzen. Dadurch lassen sich große Datensätze…
sakkmesterkeshutterstockNicht jeder KI-Workload benötigt die Leistung einer kompletten H100 oder B200. Mit NVIDIA MIG lassen sich Rechenzentrums-GPUs in mehrere unabhängige GPU-Instanzen unterteilen, die jeweils über eigene Rechen- und Speicherressourcen verfügen. Das erhöht die Auslastung teurer…
kentohShutterstockVideo-Transcoding ist ein zentraler Bestandteil von Streaming- und Medienplattformen. Dabei stehen Unternehmen vor der Wahl zwischen GPU-beschleunigten Encodern wie NVENC und klassischen Software-Encodern wie x264 oder x265. Beide Ansätze verfolgen unterschiedliche Ziele und…
Andrey VPShutterstockCloud Server eignen sich gut für die Bereitstellung als Cloud Server Cluster. Erfahren Sie, was ein Cloud Server Cluster ist, welche Probleme ein Cloud Server Cluster lösen kann und wie die Clusterung einer Reihe von Cloud Servern Ihrem Projekt zugute kommen kann.
whitehouneShutterstockDeep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netzwerke nutzt, um große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Muster zu erkennen. Es ermöglicht Maschinen, durch mehrere Schichten von neuronalen Netzwerken zu lernen, um Aufgaben wie…
SashkinshutterstockMit Moodle erstellen Sie im Handumdrehen eine eigene Lernplattform für Schule, Unternehmen oder Weiterbildung. Dank Docker können Sie Moodle besonders effizient installieren und betreiben, ohne sich um komplexe Abhängigkeiten kümmern zu müssen. Dieser Artikel zeigt Ihnen Schritt…
Ranjit KarmakarshutterstockNVLink und NVSwitch bilden die Grundlage moderner Multi-GPU-Systeme für KI und HPC. Der Artikel erklärt, wie die Technologien funktionieren, warum sie PCIe bei GPU-zu-GPU-Kommunikation überlegen sind und welche Rolle Bandbreite, Topologie und Switch-Fabrics in DGX- und…