KI-News

NVIDIA beschreibt RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition mit vGPU 20 für virtualisierte Rechenzentren

NVIDIA erläutert die Bereitstellung von MIG-gestützten vGPU-Profilen auf der RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition mit NVIDIA vGPU 20 in VMware vSphere. Im Mittelpunkt stehen die Aufteilung einer GPU in zwei unabhängige Instanzen, die Zuordnung unterschiedlicher Profile zu VMs und neue Funktionen von vGPU 20 für virtualisierte Unternehmensumgebungen.

nvmath-python 0.9.0 integriert Universal Sparse Tensor für Sparse-Workloads

NVIDIA hat den Universal Sparse Tensor (UST) in nvmath-python v0.9.0 integriert. Die Implementierung verbindet eine DSL für Sparse-Formate mit weitgehend kostenfreier Interoperabilität, polymorphen Operationen, Caching und der Einbindung in bestehende PyTorch-Modelle.

NVIDIA beschreibt Kaggle-Sieg mit LLM-gestützter Code-Generierung und GPU-beschleunigten Experimenten

In einem Kaggle-Playground-Wettbewerb zur Vorhersage von Telekom-Kundenabwanderung kamen drei LLM-Agenten, über 850 Experimente und mehr als 600.000 Zeilen Code zum Einsatz. NVIDIA beschreibt einen Human-in-the-loop-Workflow aus EDA, Baselines, Feature Engineering sowie Hill Climbing und Stacking, der in eine vierstufige Lösung mit 150 Modellen mündete.

NVIDIA stellt zur National Robotics Week aktuelle Entwicklungen für Physical AI und Robotik vor

NVIDIA fasst zur National Robotics Week neue Plattformen, Open-Source-Komponenten, Forschungsprojekte und Praxisbeispiele aus der Robotik zusammen. Im Mittelpunkt stehen Simulation, synthetische Daten, Foundation Models und Edge-KI für schnellere Entwicklung und Übertragung in reale Umgebungen.

Adobe Premiere erhält GPU-beschleunigten Color Mode in Beta

Adobe führt auf der NAB Show 2026 einen neuen Color Mode für Adobe Premiere als Beta ein. Der direkt in Premiere integrierte Grading-Arbeitsbereich nutzt GPU-Beschleunigung auf NVIDIA GeForce RTX- und RTX PRO-Systemen und arbeitet erstmals mit 32-Bit-Farbtiefe.

NVIDIA: Kosten pro Token als zentrale Kennzahl für KI-Infrastruktur

NVIDIA argumentiert, dass bei generativer und agentischer KI nicht Rechenkosten oder FLOPS pro Dollar, sondern die Kosten pro Token die entscheidende TCO-Kennzahl sind. Anhand von DeepSeek-R1 und dem Vergleich von Blackwell mit Hopper hebt das Unternehmen hervor, dass reale Token-Ausgabe, Software-Optimierung und Auslastung für die Wirtschaftlichkeit ausschlaggebend seien.

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