Lernressourcen für KI-Infrastruktur
Angesichts der steigenden Anforderungen an Skalierbarkeit und Effizienz bei KI-Workloads benötigen Unternehmen optimierte Rechenzentrumslösungen, die die Datenverarbeitung beschleunigen und die Sicherheit beim Umgang mit umfangreichen KI-Datensätzen erhöhen. Ganz gleich, ob Sie bereits über langjährige Erfahrung verfügen oder gerade erst einsteigen: Unsere Auswahl an Lernressourcen vermittelt Ihnen wertvolle Einblicke und praxisnahes Wissen darüber, wie Sie die Leistungsfähigkeit von GPUs nutzen können, um Ihre KI-Anwendungen zu skalieren.
KI-Anwendungsarchitektur
Entdecken Sie Best Practices und Designprinzipien für die Entwicklung und Bereitstellung robuster KI-Anwendungen mit beschleunigter KI-Leistung und hoher Skalierbarkeit.
KI-Inferenz
Nutzen Sie Deep-Learning-Training und Inferenz cloudübergreifend sowie in lokalen Rechenzentren. Entdecken Sie Ressourcen zur Bereitstellung von KI-Modellen für Entscheidungen in Echtzeit und eine effiziente Performance.
Edge-KI
Edge AI steht für einen grundlegenden Wandel bei der Bereitstellung künstlicher Intelligenz: Algorithmen können Daten näher an der Quelle und mit geringerer Latenz verarbeiten, anstatt auf zentrale Rechenzentren angewiesen zu sein. Durch den Einsatz von GPUs oder für Edge-Umgebungen optimierten Modellen lassen sich KI-Aufgaben beschleunigen. Dadurch eignet sich Edge AI ideal für die Echtzeitautomatisierung in verschiedensten Ökosystemen, darunter Smart Cities, Gesundheitswesen, industrielles IoT und Telekommunikation. Die Bereitstellung von KI-Workloads am Netzwerkrand bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, etwa die Gewährleistung der Datensicherheit, die effiziente Steuerung von Stromversorgung und Kühlung sowie die Sicherstellung der Skalierbarkeit. Erfahren Sie mehr über die vielfältigen Vorteile und Herausforderungen bei der Bereitstellung von KI-Workloads am Netzwerkrand.
Skalierung von KI- und ML-Workloads
Entdecken Sie Strategien und Tools, mit denen Sie Ihre Workloads für generative KI und maschinelles Lernen effizient skalieren und automatisieren können, um wachsende Datenmengen und steigende Rechenanforderungen zu bewältigen. Erfahren Sie, wie Sie den Durchsatz Ihrer Trainingsdaten optimieren.
KI-Fabriken
Da Unternehmen KI-Modelle in alle Bereiche ihres Anwendungsökosystems integrieren, stellen KI-Fabriken die erforderliche Speicher-, Netzwerk- und Recheninfrastruktur für leistungsstarkes Training und Inferencing bereit. Erfahren Sie, was KI-Fabriken sind und wie sie die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen in Unternehmen optimieren.
KI-Datenmanagement
Erfahren Sie mehr über Methoden und Technologien, mit denen sich Daten für die Entwicklung von KI-Modellen effektiv verwalten, speichern und aufbereiten sowie für kontextbezogene Inferenzen von KI-Modellen konsolidieren lassen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Erfahren Sie, warum Datenmobilität entscheidend ist, um KI-Basismodelle mit proprietären Daten zu kombinieren und so präzisere und kontextbezogenere KI-Ergebnisse zu erzielen.
Trends in der KI-Branche
Die Landschaft der KI-Infrastruktur entwickelt sich rasant weiter. Treiber dieser Entwicklung sind Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und deren Integration in sämtliche Anwendungen und Ökosysteme. Im Folgenden finden Sie einige Einschätzungen von F5 zu den neuesten KI-Trends und -Innovationen, die sich auf Unternehmen auswirken.
F5 KI-Kooperationen und -Partnerschaften
Erfahren Sie, wie F5 mit Partnern zusammenarbeitet, um Innovationen voranzutreiben und hochmoderne KI-Lösungen bereitzustellen.
