Artikel zu: NVIDIA

Mistral eröffnet Zentrum in München, um künstliche Intelligenz in der Industrie in Deutschland voranzutreiben

Laut einer Unternehmensmitteilung hat Mistral ein Zentrum in München eröffnet, um künstliche Intelligenz im industriellen Bereich in Deuts...

17. Okt. 202611 Min.

Erfolgreiche Planung für GPU-Cluster: Warteschlangenentwurf, Ausschließung und Gerechtigkeit bei lokalen Modelllasten

Erfolgreiche Planung von GPU-Clustern konzentriert sich darauf, die richtigen Arbeitslasten zur richtigen Zeit auszuführen. Basierend auf...

15. Okt. 202612 Min.

Local AI verification

Mistral NeMo verstehen: Modellgröße, Kontextfenster und Tekken-Tokenizer

Mistral NeMo ist ein im Juli 2024 veröffentlichtes Sprachmodell mit 12 Milliarden Parametern und einem Kontextfenster von bis zu 128.000 T...

13. Okt. 20265 Min.

KI-Programmierung

ReplaySSM: Zustandsspeicherung neu denken für schnellere Dekodierung hybrider Modelle

ReplaySSM schlägt einen anderen Ansatz zur Speicherung des rekurrenten Zustands in hybriden Modellen vor, mit dem Ziel, die Dekodierung zu...

13. Okt. 202611 Min.

Aufbau zuverlässiger Datenanalyse-Agenten: Lehren aus dem KDD Cup

Lehren aus dem KDD Cup zeigen, dass zuverlässige Datenanalyse-Agenten von rigoroser Evaluation, robuster Tool-Orchestrierung und einem sor...

12. Okt. 20269 Min.

Lokale KI-Apps mit C++ und NVIDIA TensorRT RTX Samples erstellen

NVIDIA TensorRT RTX-Beispiele bieten C++-Entwicklern einen praktischen Ausgangspunkt, um lokale KI-Modelle auf RTX-Hardware auszuführen. D...

7. Okt. 202612 Min.

Anwendungen auf NVIDIA BlueField schneller entwickeln mit NVIDIA DOCA Agent Skills

NVIDIA DOCA Agent Skills helfen Entwicklern, Anwendungen auf BlueField DPUs schneller zu erstellen. Dieser Artikel erläutert, was die Agen...

3. Okt. 202611 Min.

So verwenden Sie NVIDIA Warp und MjWarp zur Beschleunigung von Robotiksimulation und Lern-Workflows

Robotik-Teams können die GPU-beschleunigte Kernel-Programmierung von NVIDIA Warp mit dem MuJoCo-kompatiblen Solver von MjWarp kombinieren,...

26. Sept. 202611 Min.

KI-Forschung

Benchmarking der LLM-Inferenz im großen Maßstab mit AIPerf

NVIDIAs AIPerf bietet Teams eine reproduzierbare Möglichkeit, LLM-Inferenz im großen Maßstab zu benchmarken, wobei Durchsatz, Latenz und N...

24. Sept. 202611 Min.

Wie Full-Stack-NIM-Optimierungen 2,5-mal mehr Nutzer auf Nemotron 3 Ultra ermöglichen

NVIDIAs Full-Stack-NIM-Optimierungen auf Nemotron 3 Ultra erhöhen den Serving-Durchsatz ausreichend, um pro Deployment 2,5-mal mehr gleich...

12. Sept. 202611 Min.

Unterstützung für 16 Green-AI-Projekte im asiatisch-pazifischen Raum: Ein regionaler Vorstoß für nachhaltige Innovation

Eine verifizierte Primärquelle kündigt Unterstützung für 16 Green-AI-Initiativen im asiatisch-pazifischen Raum an, mit Schwerpunkt auf nac...

8. Sept. 202613 Min.

Kartierung globaler Methanemissionen aus dem Weltraum mithilfe von Deep Learning

Google Research hat einen detaillierten Ansatz zur Kartierung globaler Methanemissionen aus dem Weltraum mithilfe von Deep Learning veröff...

2. Sept. 202612 Min.

NVIDIA NVLink Fusion bringt NVHBM in die KI-Infrastruktur der nächsten Generation

NVLink Fusion führt NVHBM in die KI-Infrastruktur der nächsten Generation ein und erweitert das Pooling von High-Bandwidth-Speicher sowie...

29. Aug. 202613 Min.

So wählen Sie Full-Stack-Observability für NVIDIA-KI-Fabriken

Die Auswahl der richtigen Full-Stack-Observability-Lösung für NVIDIA-KI-Fabriken erfordert ein Verständnis von GPU-Telemetrie, Cluster-Met...

13. Aug. 202611 Min.

Gemma 4 Fine-Tuning-Leitfaden | Unsloth-Dokumentation

Der offizielle Unsloth-Leitfaden zur Feinabstimmung von Gemma 4 konzentriert sich auf lokales Modelltraining. Er erläutert, wie Googles Op...

8. Aug. 202612 Min.

Bereitstellen lokaler Agents überall mit LFM2.5-2.6B

Entdecken Sie, wie LFM2.5-2.6B leichtgewichtige, datenschutzfreundliche KI-Agenten auf Edge-Geräten ermöglicht. Dieses kompakte Modell bie...

5. Aug. 202611 Min.

Das Python-Ökosystem, das die KI-Entwicklung verändert hat

Von NumPy bis PyTorch haben Pythons Bibliotheken und Frameworks KI von der Forschung bis zur Produktion transformiert. Diese Erkundung zei...

2. Aug. 202610 Min.

GPU-Verwaltung: Warum ungenutzte GPUs die neuen am Boden gebliebenen Flugzeuge sind

In lokalen KI-Bereitstellungen spiegeln im Leerlauf befindliche GPUs am Boden geparkte Flugzeuge wider: Sie verbrauchen Kapital, belegen P...

31. Juli 202611 Min.

NVIDIA Cosmos-H-Dreams: Echtzeit-generative Simulation für die Chirurgierobotik

NVIDIAs Cosmos-H-Dreams ermöglicht Echtzeit-generative Simulation für die chirurgische Robotik, sodass lokale Modelle in synthetischen, ho...

29. Juli 20266 Min.

NVIDIA H100 bei Replicate: Was die Ankündigung vom Mai 2025 bestätigt

Historische, quellenbasierte Zusammenfassung der Replicate-Ankündigung zu H100 vom Mai 2025 – einschließlich der damaligen Verfügbarkeit u...

29. Juli 20267 Min.

Der Stand der Simulation für Physical AI: Ein Überblick

Simulation verändert die physische KI, indem sie sicheres, skalierbares Training für Roboter und autonome Systeme ermöglicht. Lokale Model...

22. Juli 20267 Min.

NVIDIA Nemotron 3 Embed belegt den ersten Platz im RTEB-Gesamtranking und treibt das agentische Retrieval voran.

Das Nemotron-3-8B-Embedding-Modell von NVIDIA erreicht die Spitzenposition im Retrieval Text Embedding Benchmark (RTEB) und setzt damit ei...

17. Juli 20269 Min.

Hinter den Kulissen des verteilten Trainings: Warum Ihre GPU-Verkabelung genauso wichtig ist wie Ihre Strategie

Verteiltes Training beschleunigt die Entwicklung von KI-Modellen, doch Netzwerktopologie und GPU-Verbindungen werden oft zum Leistungsengp...

11. Juli 20267 Min.

Vom lokalen LLM zum werkzeugnutzenden Agenten

Erfahren Sie, wie Sie ein lokales großes Sprachmodell in einen leistungsstarken Agenten verwandeln, indem Sie externe Tools wie Websuche,...

26. Juni 20268 Min.

3 Agenten. 3 LLMs. 1 alternde GPU: Parallele Inferenz auf Bare Metal entwickeln

Erfahren Sie, wie Sie drei KI-Agenten mit separaten LLMs gleichzeitig auf einer einzigen veralteten GPU ausführen. Dieser Artikel behandel...

25. Juni 20267 Min.

KI-Programmierung

Erstellen Sie Ihren eigenen lokalen KI-Codierungsagenten mit Gemma 4 und OpenCode

Erfahren Sie, wie Sie mit Gemma 4 und OpenCode einen kostenlosen, privaten KI-Coding-Agenten auf Ihrem eigenen Rechner erstellen. Diese An...

25. Juni 20267 Min.

Wir haben lokale Modelle dazu gebracht, das OpenClaw-Repo KOSTENLOS zu triagieren!*

Entdecken Sie, wie wir lokale KI-Modelle genutzt haben, um die Problemverwaltung im OpenClaw-Repository kostenlos zu automatisieren, die E...

23. Juni 20266 Min.

Test von Mythos und Fabel: Über SWE-bench hinaus mit Nvidias offenem Herausforderer

Erkunden Sie, wie Nvidias neues Open-Source-Framework die Dominanz des SWE-Bench herausfordert. Lernen Sie, KI-Modelle mit Mythos und Fabl...

20. Juni 20268 Min.

Erstellen eines benutzerdefinierten GStreamer-Plugins für NVIDIA DeepStream

Erfahren Sie, wie Sie ein benutzerdefiniertes GStreamer-Plugin für NVIDIA DeepStream erstellen. Diese Anleitung behandelt die Plugin-Struk...

19. Juni 20267 Min.

Proteine: Ein Mosaikmuster, das über alle herrscht?

Erforschen Sie, wie KI-Modelle wie AlphaFold die Mosaikmuster von Proteinen entschlüsseln und so die Wirkstoffforschung und Bioverfahrenst...

18. Juni 20267 Min.

LLMs im Produkt: Ein praktischer Leitfaden für die Praxis

Ein praxisorientierter Leitfaden zur Integration großer Sprachmodelle in Produkte, der Architekturmuster, Prompt-Engineering, Kostenoptimi...

17. Juni 20266 Min.

Vom Hugging Face Hub zur Roboterhardware mit Strands Agents und LeRobot

Entdecken Sie, wie Strands Agents und LeRobot die Lücke zwischen KI-Modellen auf dem Hugging Face Hub und realer Roboterhardware schließen...

17. Juni 20267 Min.

DeepSeek schärft seine Argumentationsfähigkeiten: DeepSeek-R1, eine erschwingliche Alternative zu OpenAIs o1

DeepSeek-R1 bietet fortschrittliche Denkfähigkeiten zu einem Bruchteil der Kosten von OpenAIs o1. Erfahren Sie, wie dieses Open-Source-Mod...

15. Juni 20266 Min.

GPU-Zeitscheiben für gleichzeitige LLM-Agenten auf Kubernetes

Erfahren Sie, wie GPU-Zeitscheibenvergabe gleichzeitige LLM-Agenten auf Kubernetes ermöglicht, die GPU-Auslastung maximiert und Kosten sen...

14. Juni 20266 Min.

Wie man ein Bewertungsmodell im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz trainiert

Erfahren Sie, wie Sie ein robustes Scoring-Modell mit KI aufbauen, von der Datenvorbereitung bis zur Modellbewertung. Dieser Leitfaden beh...

13. Juni 20267 Min.

Wenn GPU-Auslastung täuscht: Das verborgene Systemproblem, das moderne KI ausbremst

Ein klarer und praktischer Artikel über künstliche Intelligenz für ein professionelles Publikum.

12. Juni 20266 Min.