Orchestratie, scheduling en deployment: Kubernetes, Slurm, Ray en de platforms die GPU-clusters productief houden.
Dure GPU-infrastructuur is waardeloos als deze ongebruikt blijft staan. MLOps—de praktijk van het efficiënt draaiende houden van AI-systemen—is een discipline geworden die even belangrijk is als ML engineering zelf.
Deze hub behandelt de operationele kant van AI: van het plannen van gedistribueerde trainingsjobs tot het op schaal bedienen van modellen, en de infrastructuurautomatisering die het beheersbaar maakt.
De kloof tussen "AI-demo" en "AI in productie" wordt overbrugd door operations. Onze MLOps-dekking helpt u de praktijken en platforms te bouwen die GPU-investeringen omzetten in bedrijfswaarde.
Yann LeCun haalt €500M op voor AMI Labs terwijl DeepMind's Genie 3 real-time 3D-werelden simuleert. De race van 2026 om AI te bouwen die fysica begrijpt, zou LLM's kunnen overschaduwen.
Transformeer GPU-resourcetoewijzing van giswerk naar een technische discipline met right-sizing frameworks.
Google's Gemini 3 Flash levert 90,4% GPQA Diamond en 78% SWE-bench voor $0,50/M tokens. Wat het snelste frontier-model betekent voor AI-infrastructuur.
Het prestatieverschil tussen open en gesloten AI-modellen is gedaald tot 0,3%. Dit is wat dat betekent voor enterprise AI-infrastructuur.
NVIDIA brengt Alpamayo-R1 uit, het eerste open reasoning VLA voor autonoom rijden. Het Cosmos-platform breidt uit met LidarGen en ProtoMotions3. Figure AI en 1X stappen in.
Test-time compute komt naar voren als de volgende AI-schaalfrontier. ThreadWeaver behaalt 1,5x snelheidsverbetering. P1 wint goud op natuurkunde-olympiade. DeepSeek-R1 evenaart o1 tegen 70% lagere kos...
NVIDIA's open-source physical AI-modellen creëren nieuwe infrastructuurvereisten voor autonome systemen.
DeepSeek-V3.2 evenaart GPT-5 op wiskundig redeneren tegen 10× lagere kosten. Open source, MIT gelicenseerd, met architecturale innovaties die grensverleggende AI-economie mogelijk maken.
Google's TPU-architectuur voedt Gemini 2.0 en Claude aan via 256×256 systolic arrays, optische circuitschakeling, en 42,5 exaflop superpods uitgelegd.
Implementeer edge GPU's voor 95% lagere latentie en 82% bandbreedtebesparing. Van Jetson tot T4 selectie, stroomverbruikbeperkingen en echte implementaties. Volledige gids.
Google TPU v6e levert 4x betere prestaties per dollar dan GPU's voor AI-training. Leer deployment-strategieën, kostenanalyse en optimale use cases
CoreWeave stapte over van cryptomining om de $23 miljard AI-infrastructuur ruggengraat te worden, en behaalde 737% omzetgroei terwijl het de foundation models van OpenAI aandrijft.
Tell us about your project and we'll respond within 72 hours.
Thank you for your inquiry. Our team will review your request and respond within 72 hours.
