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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․