Im neuen MLPerf 1.1 Benchmark konnte KI-Spezialist Nvidia bei den Inferenztests überzeugen – nicht nur auf x86-Hardware, sondern auch auf ARM-basierten Edge-Servern, mit denen der Hersteller sein Portfolio erweitert. Jüngste Nvidia-Software ermöglicht demnach Leistungszuwächse um bis zu 20 Prozent.

Nvidia hat im neuen MLPerf 1.1 Benchmark bei den Inferenztests als Bester abgeschnitten, nicht nur auf x86-Hardware, sondern auch auf einem Arm-Server, denn der Hersteller erweitert sein Spektrum auf Edge Server. Jüngste Nvidia-Software ermöglicht Leistungszuwächse um bis zu 20 Prozent.

Was VMware für Server und die auf ihnen laufenden Applikationen ist, möchte Liquid für die Hardwareressourcen in Rechenzentren werden: ein Werkzeug, mit dem sich beliebige Komponenten bedarfsorientiert zusammenstellen und wieder freigeben lassen. Bislang einziger Konkurrent: HPE mit „Synergy“.

Nvidia stellt mit der RTX A2000 eine sparsame und kompakte Workstation-Grafikkarte vor, die sich auch für KI-Anwendungen eignet. Zudem wird die 3D-Plattform Omniverse erweitert, die ein verteiltes Teamwork in Echtzeit bei 3D-Projekten erleichtert.

In dem Report „The Forrester Wave: Open, Programmable Switches For A Businesswide SDN“ postulieren die Analysten, dass eine einzige, unternehmensweite Switching-Fabric zur De-facto-Architektur wird. Denn Unternehmen benötigen Flexibilität, um Anwendungen und Daten über private Clouds, öffentliche Clouds und Edge-Compute-Bereiche zu verteilen und: Dieser Trend hebt die Unterscheidung traditioneller Netzwerksegmente - Campus-LAN, Rechenzentrums-LAN oder Zweigstellen-LAN – auf.

IoT-Betriebssysteme haben es in sich: Sie erfüllen zunehmend anspruchsvolle Aufgaben mit den geringsten Systemressourcen, um Big Data aus der Sensorik für die Analyse zu „ernten“. Sie sind das Herzstück der Edge-Intelligenz.

„Europa kann die Klimaziele nicht im Alleingang erreichen“, sagt Ex-Audi-Vorstand Peter Mertens. Im Interview erklärt er, warum es neben der E-Mobilität weitere Technologien für das Überleben der hiesigen Autoindustrie braucht, und wie es um die Zulieferer bestellt ist.

Der modularen Supercomputer „Jureca“ im Forschungszentrum Jülich leistet nun 23,5 Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde, kurz: 23,5 PetaFlops. Erreicht wurde dies durch die Installation des Moduls „Jureca-dc“ – dc steht für data-centric –, das Atos geliefert hat und mit dem Betriebssystem von Partec arbeitet.

Das Start-up Xpeng weist erstmals nennenswerte Umsätze durch verkaufte Software aus. Allerdings verzichtet der Autohersteller auf ein Abomodell.

Die Autoindustrie kämpft mit Engpässen bei Chips. Peter Fintl von Capgemini Engineering erklärt, wie die Gemengelage das Geschäft der Systemlieferanten bedroht und was Autobauer aus der Versorgungskrise lernen können.