​​​​​Machine Learning: TensorFlow-DirectML verlässt den Preview-Modus
#DirectML #Grafikchip #MachineLearning #Microsoft #TensorFlow

Die von Microsoft entwickelte Variante des Machine-Learning-Frameworks setzt zur Hardwarebeschleunigung auf die DirectX-API DirectML․

​​​​​Nvidia erweitert das Programmiermodell in CUDA 11․5
#CUDA #Grafikchip #Nvidia

Das Update der Programmierplattform CUDA ermöglicht den erweiterten Einsatz verschiedener Datentypen und bietet über CUDA Python direkteren Zugriff auf APIs․

​​​​​CUDA 11․6 ist einsatzbereit für 128-Bit-Ganzzahlwerte
#CUDA #Grafikchip #Nvidia

Mit dem Update der Programmierplattform CUDA reicht Nvidia auch neue Funktionen für den Cooperative Groups Namespace nach․

​​​​​Khronos legt Vulkan-Spezifikation für sicherheitskritische GPU-Beschleuniger vor
#3DRenderer #API #FunktionaleSicherheit #Grafikchip #KhronosGroup #Standards #Vulkan

Die Vulkan SC 1․0 API-Spezifikation soll funktionale Sicherheit bei GPU-Anwendungen in regulierten Bereichen wie Medizin oder Luftfahrt gewährleisten․

​​​​​Python: Richtige JIT-Optimierung – damit nichts schiefgeht
#CC #Grafikchip #JIT #Python

JIT-optimierter Code beschleunigt Python-Programme auf GPUs rasant․ Doch wer nicht aufpasst, zerstört schnell den Performancegewinn oder rechnet sogar falsch․

​​​​​Gleitkommazahlen im Machine Learning: Weniger ist mehr für Intel, Nvidia und ARM
#ARM #Gleitkommazahlen #Grafikchip #IEEE754 #Intel #MachineLearning #Nvidia

Die drei Hardwarehersteller haben einen gemeinsamen Vorstoß für das standardisierte 8-Bit-Format "FP8" für Gleitkommazahlen veröffentlicht․

​​​​​Nvidia passt CUDA 11․8 an Hopper- und Ada-Lovelace-Beschleuniger an
#CUDA #Grafikchip #Nvidia

Mit Version 11․8 richtet Nvidia seine Programmierplattform CUDA schrittweise auf die spezifischen Fähigkeiten der GPU-Plattformen Hopper und Ada Lovelace aus․

​​​​​Open-Source-Cloud-Infrastrukur: OpenStack Zed ist fertig
#ASIC #CloudComputing #FPGA #Grafikchip #Rechenzentrum #Virtualisierung #openstack

Die OpenStack-Community hat eine neue Version veröffentlicht: Zed kann Logs zentral einsammeln, bekommt ein frisches Frontend und unterstützt neue Hardware․

​​​​​Wolkenintelligenz: AWS-Instanzen für Künstliche Intelligenz und Machine Learning
#AI #AmazonWebServices #CloudComputing #Grafikchip #ML #MachineLearning

Sowohl das Training als auch der produktive Einsatz großer ML-Modelle kann sehr rechenintensiv sein․ Es liegt nahe, diese Aufgaben in die Cloud zu verlagern․

​​​​​heise-Angebot: iX Special "Künstliche Intelligenz" ist da
#AIAct #DSGVO #DataScience #Datenschutz #Grafikchip #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #Recht #Sonderheft

Was soll dieser ganze KI-Hype gerade eigentlich? Das neue iX Special zeigt auf 154 Seiten, was man wissen muss, um technisch auf dem Stand der Zeit zu sein․

​​​​​Wolkenintelligenz: Google Cloud Machine Learning Engines
#GoogleCloud #Grafikchip #MLModellTraining #MachineLearning #Nvidia

Machine Learning Modelle werden trainiert und im Anschluss zur Abfrage bereitgestellt․ Die Google Cloud bietet für beide Szenarien umfangreiche Optionen․