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InferenceMAX: Open Source Inference Benchmarking

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InferenceMAX ist ein neues Open-Source-Benchmarking-Tool für KI-Chips, das Entwicklern und Forschern hilft, die Leistung von Inferenzmodellen in Echtzeit zu messen und zu vergleichen.
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InferenceMAX: Die Zukunft der Inferenz-Benchmarks in der KI-Industrie

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InferenceMAX ist ein Open-Source-Projekt, das die Leistung von Inferenz-Frameworks kontinuierlich bewertet und die Bedeutung von transparenten Benchmarks in der KI-Industrie hervorhebt.
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Die großen Deals von OpenAI: AMD, Nvidia und die Zukunft der KI

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OpenAI hat bedeutende Deals mit AMD und Nvidia abgeschlossen, die seine Infrastruktur stärken und die Zukunft der KI-Technologien beeinflussen werden.
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OpenAI plant weitere große Deals mit AMD und Nvidia

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OpenAI plant weitere große Deals mit AMD und Nvidia, um die Infrastruktur für Künstliche Intelligenz auszubauen. CEO Sam Altman kündigt an, dass noch mehr Partnerschaften in der Pipeline sind.
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Die Partnerschaft zwischen OpenAI und AMD: Ein neuer Meilenstein in der KI-Branche

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OpenAI und AMD haben eine bedeutende Partnerschaft geschlossen, die die Bereitstellung von 6 Gigawatt an Instinct GPUs umfasst. Diese Zusammenarbeit könnte die KI-Branche revolutionieren und hat bereits zu einem Anstieg des Aktienkurses von AMD um 23% geführt.
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Cohere erreicht eine Bewertung von 7 Milliarden Dollar

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Cohere hat kürzlich 100 Millionen Dollar an Finanzierung gesichert, was die Bewertung auf 7 Milliarden Dollar anhebt. Das Unternehmen hat eine Partnerschaft mit AMD geschlossen und fokussiert sich auf den Enterprise-Markt.
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Nvidia und Intels 5-Milliarden-Dollar-Deal: Ein strategischer Schritt gegen AMD

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Nvidia und Intel haben eine Partnerschaft im Wert von 5 Milliarden Dollar angekündigt, die sich auf die Schaffung einer überlegenen GPU-CPU-SoC-Integration konzentriert, um gegen AMD zu konkurrieren.
Artikelbild für den Artikel: Der Wettlauf um den Aufbau einer verteilten GPU-Laufzeit

Der Wettlauf um den Aufbau einer verteilten GPU-Laufzeit

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NVIDIA und AMD befinden sich in einem Wettlauf, um die Herausforderungen der Datenbewegung auf Cluster-Ebene zu bewältigen. Der Artikel beleuchtet die Entwicklungen im Bereich der verteilten GPU-Laufzeiten und die Initiativen beider Unternehmen.