Während KI-Anwendungen auf vielen verschiedenen Endgeräten wie Business-PCs laufen, spielen Workstations bei der Entwicklung und dem Training von KI-Modellen eine unverzichtbare Rolle. Denn diese Prozesse sind nicht nur enorm rechenintensiv, sondern erfordern auch den sicheren Umgang mit hochsensiblen Daten. Wir sprechen hier teilweise von Terra- oder Petabytes, die pro Tag in Deep-Learning-Prozessen verarbeitet werden. HP Workstations ermöglichen es, KI-Projekte mit proprietären Daten durchzuführen, ohne diese in eine Cloud schicken zu müssen. Auf diese Weise können auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) einen maximalen Schutz ihrer sensiblen Daten realisieren und sparen zeitgleich Kosten.
Diese Entwicklungen treiben vielen Beschäftigten in kleinen und mittleren Unternehmen Sorgenfalten auf die Stirn. Sie fürchten, abgehängt und ersetzbar zu werden. Dabei spielt der Mensch auch bei zunehmender Automatisierung eine wichtige Rolle. Denn er übernimmt die Rolle des Prompt Engineerings, unterstützt von seiner HP Workstation.
Wieso leistungsstarke Workstations die Basis für KI-Projekte sind
Unabhängig von der Art der künstlichen Intelligenz, die in Ihrem Unternehmen eingesetzt wird, sind leistungsfähige Workstations zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen geworden. Diese speziell ausgestatteten Workstations sind Standard-Business-PCs weit überlegen und ermöglichen es, auch anspruchsvolle KI-Projekte effizient und kostengünstig im eigenen Unternehmen umzusetzen.
Rechenleistung
Insbesondere für das Training von KI-Algorithmen und den Einsatz von KI-Modellen müssen Computer über eine hohe Rechenleistung verfügen. Neben den hohen Taktfrequenzen von Hochleistungsprozessoren spielen Grafikkarten eine entscheidende Rolle, da sie zur Beschleunigung von KI-Berechnungen eingesetzt werden. HP setzt daher in seinen Z-Workstation-Notebooks und -Desktops auf speziell für KI optimierte Grafikkarten von NVIDIA, die selbst anspruchsvollste Workloads mit bis zu acht Milliarden Berechnungen pro Millisekunde im Handumdrehen meistern.
Arbeitsspeicher
Für Data Engineering, bei dem Daten für maschinelle oder Deep-Learning-Algorithmen aufbereitet werden, sind Konfigurationen mit großem Arbeitsspeicher unerlässlich. Mit bis zu 128 Gigabyte Arbeitsspeicher bei Z-Notebooks by HP und bis zu 2 Terabyte Arbeitsspeicher bei Z-Desktops by HP, können die Workstations selbst die intensivsten Anwendungen gleichzeitig ausführen und den Fachleuten werden nervige und kostspielige Wartezeiten erspart.
Flexibilität
Die Welt der künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant und damit auch die Anforderungen an die Recheninfrastruktur. Eines scheint auch in Zukunft klar: Es benötigt enorme Rechenpower, um die KI-Modelle zu erstellen und trainieren. Ein großes Plus in Zeiten des Fortschritts ist da die Variabilität und die Upgrade-Möglichkeit der HP Workstations. Die Profi-Workstations sind so konzipiert, dass die Infrastruktur immer mitwächst. So haben Sie immer das richtige Set-up, um den eigenen Unternehmenserfolg nicht auszubremsen. Zudem bleibt Mobilität auch in Zeiten von KI von entscheidender Natur. Ihre Mitarbeiter wollen von überall auf ihre Daten zugreifen können und dabei die beste Performance genießen. Kollaboratives Arbeiten an KI-Modellen von jedem Ort der Welt ist jedoch kein Zukunftsmodell, sondern mit HP Workstations schon heute möglich.
Ready-to-Use
Die HP Workstation-Experten haben die besonderen Anforderungen von KI-Experten stets im Blick. So wurde mit den HP Workstations eine Lösung geschaffen, die vom ersten Systemstart an das jeweilige Business optimiert. Dank vorinstallierter Basissoftware und automatischer Versionskontrolle können die HP Workstations sofort loslegen, ohne Zeit mit Updates zu verlieren. Darüber hinaus werden Experten wie Data Scientists direkt mit den wichtigsten Profi-Tools wie TensorFlow, Keras und PyTorch unterstützt. Der Z-Data Science Stack Manager kann auf Wunsch vorinstalliert mitgeliefert werden. Das spart Zeit, die für die Gewinnung neuer Erkenntnisse genutzt werden kann.
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