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Rechenzentren bewegen sich auf heterogene Cluster zu, die CPUs, GPUs, NPUs, kundenspezifische Beschleuniger und optische Verbindungen kombinieren, statt für alle Aufgaben auf eine einzige GPU zu setzen. Dadurch werden Software sowie Netzwerk- und Energiemanagement zu entscheidenden Faktoren, um die Tokenkosten zu senken und die Hardwareauslastung zu verbessern.
Eine Analyse von Semiconductor Engineering kommt zu dem Schluss, dass die traditionelle Trennung zwischen Hardware- und Softwareteams für moderne Systeme nicht mehr geeignet ist, insbesondere angesichts der zunehmenden KI-Arbeitslasten sowie der strengeren Energie- und Wärmebeschränkungen. Dies veranlasst Unternehmen dazu, stärker spezialisierte Hardware parallel zur Software zu entwickeln. Herausforderungen bei Werkzeugen, Kosten und Standardisierung bleiben jedoch bestehen.