Warum sollten Sie das AI Test Drive testen?

Die Erstellung eines Business Case ist eine der größten Hürden für Datenwissenschaftler, die KI nutzen möchten. Die für KI-Projekte erforderliche Infrastruktur ist in der Regel hochgradig spezialisiert und sehr kostspielig. Daher ist es wichtig, einen überzeugenden Business Case zu erstellen, damit die Entscheidungsträger die erforderlichen erheblichen Investitionen mit Zuversicht und gutem Gewissen tätigen können. Die Erstellung eines solchen Business Case kann sich jedoch als schwierig erweisen, wenn man nicht über die nötige Rechenleistung verfügt, um die Anforderungen des Projekts genau zu bestimmen. Das Fujitsu AI Test Drive kann dieses Problem weitgehend lösen, indem es eine hochmoderne KI-Infrastruktur bereitstellt, die Ihnen als Datenwissenschaftler hilft, Ihre Anforderungen zu bestimmen, Ihre Daten zu validieren und zu bewerten, und eine geeignete KI-Infrastruktur auszuwählen. Sie können dabei Ihren eigenen Anwendungsfall nehmen und ihn gegen die neueste KI-Technologie testen oder einen unserer vorbereiteten Anwendungsfälle nutzen.

Warum sollten Sie das AI Test Drive testen?

Das AI Test Drive ermöglicht es Ihnen, verschiedene Hardware-Optionen zu testen und herauszufinden, welche AI-Plattform die richtige für Sie ist. Außerdem werden Sie in der Lage sein, Abhängigkeiten zu identifizieren und die Interoperabilität von Komponenten zu verstehen. Das AI Test Drive wurde von erfahrenen Architekten erstellt und basiert auf einer Vielzahl von Referenzarchitekturen. Wir arbeiten mit Ökosystempartnern zusammen, um Ihnen einen fachkundigen KI-Support zu bieten, auf den Sie bei der Umsetzung Ihrer Projekte zurückgreifen können. Angesichts der zunehmend komplexen Anforderungen im Zusammenhang mit KI, können Sie sich auf unser Ökosystem verlassen, um Qualifikationslücken zu schließen und in Rücksprache mit unseren Experten eine optimale Einrichtung Ihrer KI-Plattform sicherzustellen. Das Fujitsu AI Test Drive ermöglicht Ihnen eine schnellere Wertschöpfung bei Ihren AI-Projekten. Es verbindet alle erforderliche Hardware und Software an einem Ort, und bietet Ihnen eine einfache, schnelle und sichere Möglichkeit, auf KI zuzugreifen und Theorien und Modelle zu validieren, um beim weltweiten Wettlauf um die Einführung von KI einen Vorsprung zu gewinnen.

Die Erstellung eines Business Case ist eine der größten Hürden für Datenwissenschaftler, die KI nutzen möchten. Die für KI-Projekte erforderliche Infrastruktur ist in der Regel hochgradig spezialisiert und sehr kostspielig. Daher ist es wichtig, einen überzeugenden Business Case zu erstellen, damit die Entscheidungsträger die erforderlichen erheblichen Investitionen mit Zuversicht und gutem Gewissen tätigen können. Die Erstellung eines solchen Business Case kann sich jedoch als schwierig erweisen, wenn man nicht über die nötige Rechenleistung verfügt, um die Anforderungen des Projekts genau zu bestimmen. Das Fujitsu AI Test Drive kann dieses Problem weitgehend lösen, indem es eine hochmoderne KI-Infrastruktur bereitstellt, die Ihnen als Datenwissenschaftler hilft, Ihre Anforderungen zu bestimmen, Ihre Daten zu validieren und zu bewerten, und eine geeignete KI-Infrastruktur auszuwählen. Sie können dabei Ihren eigenen Anwendungsfall nehmen und ihn gegen die neueste KI-Technologie testen oder einen unserer vorbereiteten Anwendungsfälle nutzen. Das AI Test Drive ermöglicht es Ihnen, verschiedene Hardware-Optionen zu testen und herauszufinden, welche AI-Plattform die richtige für Sie ist. Außerdem werden Sie in der Lage sein, Abhängigkeiten zu identifizieren und die Interoperabilität von Komponenten zu verstehen. Das AI Test Drive wurde von erfahrenen Architekten erstellt und basiert auf einer Vielzahl von Referenzarchitekturen. Wir arbeiten mit Ökosystempartnern zusammen, um Ihnen einen fachkundigen KI-Support zu bieten, auf den Sie bei der Umsetzung Ihrer Projekte zurückgreifen können. Angesichts der zunehmend komplexen Anforderungen im Zusammenhang mit KI, können Sie sich auf unser Ökosystem verlassen, um Qualifikationslücken zu schließen und in Rücksprache mit unseren Experten eine optimale Einrichtung Ihrer KI-Plattform sicherzustellen. Das Fujitsu AI Test Drive ermöglicht Ihnen eine schnellere Wertschöpfung bei Ihren AI-Projekten. Es verbindet alle erforderliche Hardware und Software an einem Ort, und bietet Ihnen eine einfache, schnelle und sichere Möglichkeit, auf KI zuzugreifen und Theorien und Modelle zu validieren, um beim weltweiten Wettlauf um die Einführung von KI einen Vorsprung zu gewinnen.

Dreht sich bei KI alles um die GPU?

Die Grafikverarbeitungstechnologie hat sich weiterentwickelt und bietet in der Welt der Computer einzigartige Vorteile. Der Grafikprozessor (GPU) wurde für die parallele Verarbeitung von Daten entwickelt und wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, u. a. in der Grafik- und Videobearbeitung. Obwohl sie vorwiegend für die Vorzüge im Gaming-Bereich bekannt sind, werden GPUs im Kreativbereich und in Bezug auf KI zunehmend beliebter. Mit der Zeit wurden auch CPUs (Central Processing Unit) und die darauf laufenden Softwarebibliotheken weiterentwickelt und bieten eine höhere Leistung für Deep-Learning-Aufgaben. Durch umfangreiche Software-Optimierungen und Ergänzung spezieller KI-Hardware wie Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) in den neuesten Intel® Xeon® Scalable-Prozessoren konnte die Deep-Learning-Leistungsfähigkeit CPU-basierter Systeme verbessert werden. Für viele Deep-Learning-Anwendungen, wie die Verarbeitung von hochauflösenden, 3D- oder nicht bildgestützten Sprach-, Text- und Zeitreihendateien, sind CPUs hervorragend geeignet. CPUs können eine deutlich höhere Speicherkapazität unterstützen als die leistungsfähigsten GPUs für komplexe Modelle oder Deep-Learning-Anwendungen (z. B.

Dreht sich bei KI alles um die GPU?

2D-Bilderkennung). Neben dem offensichtlichen Kostenvorteil gibt es weitere Gründe, die gegen die Annahme sprechen, dass KI gleich GPU sei. So sind CPU-basierte Systeme im Allgemeinen einfacher und robuster, z. B. für die Implementierung in Randumgebungen. GPUs haben einen höheren Stromverbrauch und Kühlungsbedarf, während CPUs in verschiedenen bewährten Standardsystemen erhältlich sind, die problemlos im Rechenzentrum und am Rande des Netzes eingesetzt werden können. Darüber hinaus trägt die Entscheidung von Intel, bei Entwicklungen auf den offenen Standard oneAPI zurückzugreifen, dazu bei, eine maximale Wiederverwendung von Code über Stacks und Architekturen hinweg zu gewährleisten. Tools wie OpenVINO vereinfachen zudem die Bereitstellung von Deep-Learning-Inferenzen für Hunderte von vortrainierten Modellen für CPU-basierte Systeme. Die Entwicklung von KI-Lösungen im AI Test Drive, wie etwa der Fujitsu Sentiment Analyzer, zeigen, wie durch einen gemeinsamen Workflow Zeit und Kosten für Experimente gespart und eine bessere Genauigkeit erzielt werden kann. Auf diese Weise lässt sich KI überall skalieren – in Kombination mit einem breiten, offenen Software-Ökosystem. Mit den heutigen CPUs können Sie die gewünschte KI auf der Ihnen bekannten x86-Architektur erstellen. Lassen Sie uns Ihre Lösung gemeinsam im AI Test Drive testen, um herauszufinden, was Ihren individuellen Anforderungen entspricht.

Die Grafikverarbeitungstechnologie hat sich weiterentwickelt und bietet in der Welt der Computer einzigartige Vorteile. Der Grafikprozessor (GPU) wurde für die parallele Verarbeitung von Daten entwickelt und wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, u. a. in der Grafik- und Videobearbeitung. Obwohl sie vorwiegend für die Vorzüge im Gaming-Bereich bekannt sind, werden GPUs im Kreativbereich und in Bezug auf KI zunehmend beliebter. Mit der Zeit wurden auch CPUs (Central Processing Unit) und die darauf laufenden Softwarebibliotheken weiterentwickelt und bieten eine höhere Leistung für Deep-Learning-Aufgaben. Durch umfangreiche Software-Optimierungen und Ergänzung spezieller KI-Hardware wie Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) in den neuesten Intel® Xeon® Scalable-Prozessoren konnte die Deep-Learning-Leistungsfähigkeit CPU-basierter Systeme verbessert werden. Für viele Deep-Learning-Anwendungen, wie die Verarbeitung von hochauflösenden, 3D- oder nicht bildgestützten Sprach-, Text- und Zeitreihendateien, sind CPUs hervorragend geeignet. CPUs können eine deutlich höhere Speicherkapazität unterstützen als die leistungsfähigsten GPUs für komplexe Modelle oder Deep-Learning-Anwendungen (z. B. 2D-Bilderkennung). Neben dem offensichtlichen Kostenvorteil gibt es weitere Gründe, die gegen die Annahme sprechen, dass KI gleich GPU sei. So sind CPU-basierte Systeme im Allgemeinen einfacher und robuster, z. B. für die Implementierung in Randumgebungen. GPUs haben einen höheren Stromverbrauch und Kühlungsbedarf, während CPUs in verschiedenen bewährten Standardsystemen erhältlich sind, die problemlos im Rechenzentrum und am Rande des Netzes eingesetzt werden können. Darüber hinaus trägt die Entscheidung von Intel, bei Entwicklungen auf den offenen Standard oneAPI zurückzugreifen, dazu bei, eine maximale Wiederverwendung von Code über Stacks und Architekturen hinweg zu gewährleisten. Tools wie OpenVINO vereinfachen zudem die Bereitstellung von Deep-Learning-Inferenzen für Hunderte von vortrainierten Modellen für CPU-basierte Systeme. Die Entwicklung von KI-Lösungen im AI Test Drive, wie etwa der Fujitsu Sentiment Analyzer, zeigen, wie durch einen gemeinsamen Workflow Zeit und Kosten für Experimente gespart und eine bessere Genauigkeit erzielt werden kann. Auf diese Weise lässt sich KI überall skalieren – in Kombination mit einem breiten, offenen Software-Ökosystem. Mit den heutigen CPUs können Sie die gewünschte KI auf der Ihnen bekannten x86-Architektur erstellen. Lassen Sie uns Ihre Lösung gemeinsam im AI Test Drive testen, um herauszufinden, was Ihren individuellen Anforderungen entspricht.