Lernressourcen zur KI-Infrastruktur
Angesichts der steigenden Anforderungen an Skalierbarkeit und Effizienz bei KI-Workloads benötigen Unternehmen optimierte Rechenzentrumslösungen, die die Datenverarbeitung beschleunigen und die Sicherheit bei der Handhabung großer KI-Datensätze erhöhen. Egal, ob Sie ein erfahrener Profi sind oder gerade erst anfangen, unsere Auswahl an Lernressourcen bietet Ihnen wertvolle Einblicke und praktische Kenntnisse darüber, wie Sie die Leistung von GPUs nutzen können, um Ihre KI- Applications zu skalieren.
KI Application
Entdecken Sie die Best Practices und Designprinzipien zum Erstellen und Bereitstellen robuster Künstliche Intelligenz mit beschleunigter KI-Leistung und Skalierbarkeit.
KI-Inferenz
Nutzen Sie Deep-Learning-Training und -Inferenz über Clouds und in lokalen Rechenzentren hinweg. Informieren Sie sich über die Bereitstellung von KI-Modellen für Echtzeit-Entscheidungen und effiziente Leistung.
Edge-KI
Edge AI stellt einen grundlegenden Wandel beim Einsatz Künstliche Intelligenz dar. Es ermöglicht Algorithmen, Daten näher an der Quelle und mit geringerer Latenz zu verarbeiten, anstatt sich auf zentrale Rechenzentren verlassen zu müssen. Durch die Nutzung von GPUs oder Edge-optimierten Modellen können KI-Aufgaben beschleunigt werden, wodurch Edge-KI ideal für die Echtzeitautomatisierung in verschiedenen Ökosystemen geeignet ist, darunter Smart Cities, Gesundheitswesen, industrielles IoT und Telekommunikation. Allerdings bringt die Bereitstellung von KI-Workloads am Edge auch Herausforderungen mit sich, etwa die Gewährleistung der Datensicherheit, eine effiziente Verwaltung von Stromversorgung und Kühlung sowie die Aufrechterhaltung der Skalierbarkeit. Entdecken Sie die vielfältigen Vorteile und Herausforderungen der Bereitstellung von KI-Workloads am Edge.
Skalierung von KI- und ML-Workloads
Finden Sie Strategien und Tools, um Ihre generativen KI- und maschinellen Lernworkloads effizient zu skalieren und zu automatisieren, um steigende Daten- und Rechenleistungsanforderungen zu bewältigen. Erfahren Sie, wie Sie den Trainingsdatendurchsatz optimieren.
KI-Fabriken
Da Unternehmen KI-Modelle in alle Aspekte ihres Application integrieren, stellen KI-Fabriken die notwendige Speicher-, Netzwerk- und Recheninfrastruktur für leistungsstarkes Training und Inferenz bereit. Verstehen Sie das Konzept von KI-Fabriken und wie sie die Produktion und Bereitstellung von KI-Modellen in einem Unternehmen optimieren.
KI-Datenmanagement
Vertiefen Sie sich in die Methoden und Technologien zum effektiven Verwalten, Speichern und Vorbereiten von Daten für die Entwicklung von KI-Modellen und konsolidieren Sie sie für eine kontextbezogene KI-Modellinferenz.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Entdecken Sie, wie wichtig Datenmobilität ist, um grundlegende KI-Modelle 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, angetrieben durch Fortschritte in der Künstliche Intelligenz und deren Integration in jede App und jedes Ökosystem. Nachfolgend finden Sie einige Ansichten von F5 zu den neuesten KI-Trends und Innovationen mit Auswirkungen auf Unternehmen.
Zusammenarbeit und Partnerschaften mit F5 AI
Entdecken Sie, wie F5 mit Partnern zusammenarbeitet, um Fortschritte voranzutreiben und hochmoderne KI-Lösungen bereitzustellen.
