KI-Hardware

Die Leistung moderner KI-Systeme hängt stark von spezialisierter Hardware und der zugrundeliegenden Infrastrukturtechnologien ab.

GPUs (Graphics Processing Units): Grafikkartenprozessoren, die ursprünglich für Videospiele entwickelt wurden, sind aufgrund ihrer parallelen Verarbeitungsarchitektur ideal für das Training und die Ausführung tiefer neuronaler Netze.

TPUs (Tensor Processing Units): Speziell von Google entwickelte ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) zur Beschleunigung von maschinellem Lernen und Deep Learning.

Cloud Computing: Bietet die notwendige skalierbare Rechenleistung und Speicherkapazität für das Training großer KI-Modelle.

Big Data-Technologien: Umfasst die Speicherung, Verwaltung und effiziente Verarbeitung der riesigen Datenmengen, die für das Training von ML-Modellen erforderlich sind.