Überblick
Was ist KI-Inferenz?
KI-Inferenz ist der Vorgang, bei dem vortrainierte KI-Modelle eingesetzt werden, um neue Daten zu generieren, und bei dem eine KI Ergebnisse als Grundlage für Innovationen in jeder Branche liefert. KI-Modelle wachsen rasant im Hinblick auf ihre Größe, Komplexität und Vielfalt und verschieben die Grenzen des Möglichen. Für den erfolgreichen Einsatz von KI-Inferenz benötigen Unternehmen ein umfassendes Konzept, das den End-to-End-KI-Lebenszyklus unterstützt, und Tools, die es Teams ermöglichen, ihre Ziele zu erreichen.
Vorteile
Informieren Sie sich über die Vorteile von NVIDIA AI für beschleunigte Inferenz
Standardisierte Bereitstellung
Standardisieren Sie die Modellbereitstellung für Anwendungen, KI-Frameworks, Modellarchitekturen und Plattformen.
Integration und Skalierung mit Leichtigkeit
Profitieren Sie von einer einfachen Integration in Tools und Plattformen in Public Clouds, in lokalen Rechenzentren und im Edge-Bereich.
Niedrigere Kosten.
Erzielen Sie hohen Durchsatz und hohe Auslastung der KI-Infrastruktur und senken Sie dadurch die Kosten.
Hohe Leistung
Erleben Sie branchenführende Leistung mit der Plattform, die wiederholt mehrere Rekorde in MLPerf aufgestellt hat
, dem führenden Benchmark für KI in der Branche.Software
Entdecken Sie unsere KI-Inferenz-Software
NVIDIA AI Enterprise besteht aus NVIDIA NIM™, NVIDIA Triton™ Inference Server, NVIDIA® TensorRT™ und anderen Tools, die das Entwickeln, Freigeben und Bereitstellen von KI-Anwendungen vereinfachen. Mit Unterstützung, Stabilität, Verwaltbarkeit und Sicherheit auf Enterprise-Niveau können Unternehmen die Zeit bis zur Wertschöpfung (Time-to-Value) verkürzen und ungeplante Ausfallzeiten vermeiden.
Hardware
Lernen Sie unsere KI-Inferenz-Infrastruktur kennen
Mit der für NVIDIA-beschleunigte Infrastrukturen optimierten NVIDIA-AI-Inferenz-Software erhalten Sie unvergleichliche KI-Leistung. NVIDIA H200, L40S und NVIDIA RTX™ bieten außergewöhnliche Schnelligkeit und Effizienz für KI-Inferenz-Workloads in Rechenzentren, Clouds und Workstations.
Wir stellen vor: NVIDIA DGX Spark
DGX Spark bringt die Leistungsfähigkeit von NVIDIA Grace Blackwell™ auf die Desktops von Entwicklern. Der GB10-Superchip in Kombination mit einem einheitlichen Systemspeicher von 128 GB ermöglicht KI-Forschern, Datenwissenschaftlern und Studierenden, mit KI-Modellen mit bis zu 200 Milliarden Parametern lokal zu arbeiten.
Anwendungsfälle
Wie KI-Inferenz eingesetzt wird
Erfahren Sie, wie NVIDIA AI Enterprise branchenspezifische Anwendungen unterstützt und starten Sie mithilfe ausgewählter Anwendungsbeispiele in Ihrer eigenen KI-Entwicklung und -Bereitstellung durch.
- Digitale Menschen
- Generierung von Inhalten
- Biomolekulare Generierung
- Betrugserkennung
- KI-Chatbot
- Sicherheitsrisiko-Analyse
Digitale Menschen
NVIDIA ACE ist eine Sammlung von Techniken, die Entwicklern helfen, digitale Menschen zum Leben zu erwecken. Mehrere ACE-Microservices sind NVIDIA NIMs – einfach zu implementierende, hochleistungsfähige Microservices, die für die Ausführung mit KI-PCs auf Basis von NVIDIA RTX oder im NVIDIA Graphics Delivery Network (GDN) optimiert sind, einem globalen Netzwerk von GPUs, das die Verarbeitung digitaler Menschen mit geringer Latenz in 100 Ländern bereitstellt.
Generierung von Inhalten
Mit generativer KI können Sie höchst relevante, maßgeschneiderte und akkurate Inhalte erzeugen, die auf dem Fachwissen und dem geistigen Eigentum Ihres Unternehmens basieren.
Biomolekulare Generierung
Biomolekulare generative Modelle und die Rechenleistung von GPUs durchforsten effizient den Chemical Space und erzeugen schnell verschiedene Sätze kleiner Moleküle, die auf spezifische Wirkstoffziele oder -eigenschaften zugeschnitten sind.
Betrugserkennung
Finanzinstitute müssen ausgefeilte betrügerische Aktivitäten wie Identitätsdiebstahl, Kontoübernahme und Geldwäsche erkennen und verhindern. KI-fähige Anwendungen können Falschalarme bei der Erkennung von Transaktionsbetrug reduzieren, die Genauigkeit der Identitätsüberprüfung zur Erfüllung von KYC-Anforderungen (Know your Customer) verbessern und die Maßnahmen zur Bekämpfung von Geldwäsche (AML) effektiver gestalten, wodurch sowohl das Kundenerlebnis als auch die finanzielle Solidität des Unternehmens verbessert werden.
KI-Chatbot
Unternehmen möchten intelligente KI-Chatbots mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) entwickeln. Mit RAG können Chatbots Fachspezifische Fragen präzise beantworten. Dazu rufen sie Informationen aus der Wissensdatenbank eines Unternehmens ab und stellen Echtzeit-Antworten in natürlicher Sprache bereit. Diese Chatbots können genutzt werden, um den Kundensupport zu verbessern, KI-Avatare zu personalisieren, Unternehmenswissen zu verwalten, das Onboarding von Mitarbeitenden zu optimieren, intelligenten IT-Support zu bieten, Inhalte zu erstellen und vieles mehr.
Sicherheitsrisiko-Analyse
Angesichts der Anzahl gemeldeter Sicherheitslücken in der CVE-Datenbank (Common Vulnerabilities and Exposures) (dt.: Bekannte Schwachstellen und Anfälligkeiten), die im Jahr 2022 ein Rekordhoch erreicht hat, wird das en von Software-Sicherheitsproblemen zunehmend schwieriger. Mit generativer KI ist es möglich, den Schutz vor Schwachstellen zu verbessern und gleichzeitig die Belastung für Sicherheits zu verringern.
Erfolgsgeschichten
Wie Branchenführer mit KI-Inferenz Innovationen vorantreiben
Ressourcen
Aktuelle Ressourcen für KI-Inferenz
- Blogs
- Veranstaltungen
- Schulungen
- Videos
