Orchestrierung, Scheduling und Deployment: Kubernetes, Slurm, Ray und die Plattformen, die GPU-Cluster produktiv halten.
Teure GPU-Infrastruktur ist wertlos, wenn sie ungenutzt bleibt. MLOps—die Praxis, KI-Systeme effizient am Laufen zu halten—ist zu einer Disziplin geworden, die genauso wichtig ist wie das ML-Engineering selbst.
Dieser Hub behandelt die operative Seite der KI: von der Terminplanung verteilter Trainingsjobs bis zur Bereitstellung von Modellen im großen Maßstab und der Infrastruktur-Automatisierung, die dies handhabbar macht.
Die Lücke zwischen „KI-Demo" und „KI in der Produktion" wird durch Operations überbrückt. Unsere MLOps-Berichterstattung hilft Ihnen dabei, die Praktiken und Plattformen aufzubauen, die GPU-Investitionen in Geschäftswert verwandeln.
Yann LeCun sammelt 500 Mio. € für AMI Labs, während DeepMinds Genie 3 3D-Welten in Echtzeit simuliert. Der Wettlauf 2026 um KI, die Physik versteht, könnte LLMs in den Schatten stellen.
Verwandeln Sie die GPU-Ressourcenzuweisung von Rätselraten in eine Ingenieursdisziplin mit Frameworks zur Ressourcenoptimierung.
Googles Gemini 3 Flash liefert 90,4% GPQA Diamond und 78% SWE-bench bei $0,50/M Tokens. Was das schnellste Frontier-Modell für KI-Infrastruktur bedeutet.
Der Leistungsunterschied zwischen offenen und geschlossenen KI-Modellen ist auf 0,3 % geschrumpft. Was das für die KI-Infrastruktur von Unternehmen bedeutet.
NVIDIA veröffentlicht Alpamayo-R1, das erste offene Reasoning-VLA für autonomes Fahren. Die Cosmos-Plattform erweitert sich um LidarGen und ProtoMotions3. Figure AI und 1X setzen darauf.
Test-Time Compute etabliert sich als nächste KI-Skalierungsgrenze. ThreadWeaver erreicht 1,5-fache Beschleunigung. P1 gewinnt Gold bei der Physik-Olympiade. DeepSeek-R1 erreicht o1-Niveau bei 70% geri...
NVIDIAs Open-Source-Modelle für Physical AI schaffen neue Infrastrukturanforderungen für autonome Systeme.
DeepSeek-V3.2 erreicht die gleiche Leistung wie GPT-5 beim mathematischen Denken bei 10× niedrigeren Kosten. Open Source, MIT-lizenziert, mit architektonischen Innovationen, die frontier AI-Ökonomie e...
Googles TPU-Architektur treibt Gemini 2.0 und Claude durch 256×256 systolische Arrays, optisches Circuit Switching und 42,5 Exaflop Superpods an – erklärt.
Edge-GPUs für 95% geringere Latenz und 82% Bandbreiteneinsparung einsetzen. Von Jetson bis T4-Auswahl, Leistungsbeschränkungen und echten Implementierungen. Vollständiger Leitfaden.
Google TPU v6e liefert 4x bessere Leistung pro Dollar als GPUs für AI-Training. Erfahren Sie mehr über Deployment-Strategien, Kostenanalyse und optimale Anwendungsfälle
CoreWeave wandelte sich von Krypto-Mining zum $23 Milliarden schweren AI-Infrastrukturrückgrat um und erzielte 737% Umsatzwachstum, während es OpenAIs Grundlagenmodelle antreibt.
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