{"id":15414,"date":"2024-03-01T13:16:14","date_gmt":"2024-03-01T13:16:14","guid":{"rendered":"https:\/\/network-king.net\/equinix-und-nvidia-neuer-rechenzentrumsservice-fuer-private-ki\/"},"modified":"2024-03-01T13:18:02","modified_gmt":"2024-03-01T13:18:02","slug":"equinix-und-nvidia-neuer-rechenzentrumsservice-fuer-private-ki","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/network-king.net\/de\/equinix-und-nvidia-neuer-rechenzentrumsservice-fuer-private-ki\/","title":{"rendered":"Equinix und NVidia: Neuer Rechenzentrumsservice f\u00fcr private KI"},"content":{"rendered":"\n

Eine leistungsstarke Umgebung, die personalisierte generative KI-Modelle erstellt und entwickelt: Viele Anwender sind auf der Suche nach dieser L\u00f6sung. Dabei wissen sie aber nicht, wo sie anfangen sollen \u2013 vor allem, wenn es um Infrastruktur, Tools zur Anwendungsentwicklung und Datensicherheit geht. Um dieser Nachfrage gerecht zu werden, hat Equinix, ein globaler Anbieter digitaler Infrastrukturen, einen neuen Private-Cloud-Service ins Leben gerufen: Er kombiniert NVidia-L\u00f6sungen \u2013 einschlie\u00dflich der DGX-Plattform<\/a>, Netzwerkressourcen und KI-Enterprise<\/a>-Software.<\/p>\n\n\n\n

Das Netzwerk besteht aus weltweit miteinander verbundenen Rechenzentren von Equinix International Business Exchange (IBX). Dort k\u00f6nnen Kunden ihre NVidia-Infrastrukturen einrichten und betreiben lassen. Mit dem neuen Service von Equinix sind Unternehmen in der Lage, ihre Infrastrukturen entsprechend der gew\u00fcnschten Leistung f\u00fcr ihre KI-Modelle zu skalieren.<\/p>\n\n\n\n

Au\u00dferdem erm\u00f6glicht der neue Service, einfach auf die NVidia AI Enterprise Software zuzugreifen, um Anwendungen der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz zu entwickeln und zu implementieren. Dabei werden vortrainierte Modelle, optimierte Strukturen und Data-Science-Software-Bibliotheken verwendet. Das Ergebnis bezeichnet Equinix als private KI: Kunden profitieren von den Vorteilen k\u00fcnstlicher Intelligenz und genie\u00dfen gleichzeitig die Vertraulichkeit und Sicherheit von Daten, die in nicht \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen Umgebungen gesichert sind.<\/p>\n\n\n\n

\u201eUm das unglaubliche Potenzial der generativen KI auszusch\u00f6pfen, ben\u00f6tigen Unternehmen anpassungsf\u00e4hige und skalierbare hybride Infrastrukturen in ihren lokalen M\u00e4rkten, um KI-Supercomputing auf ihre Daten anzuwenden\u201c, erkl\u00e4rt Charles Meyers, Pr\u00e4sident und CEO von Equinix. \u201eUnser neuer Service bietet eine schnelle und kosteng\u00fcnstige M\u00f6glichkeit, fortschrittliche KI-Infrastrukturen zu \u00fcbernehmen, die von Experten auf der ganzen Welt betrieben und verwaltet werden.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Jensen Huang, Gr\u00fcnder und CEO von NVIDIA erg\u00e4nzt: \u201eGenerative KI transformiert jede Branche. Jetzt k\u00f6nnen Unternehmen auf NVIDIAs Supercomputing-Ressourcen und KI-Software z\u00e4hlen \u2013 kombiniert mit der Effizienz des Equinix-Managements in Hunderten von Rechenzentren auf der ganzen Welt\u201c.<\/p>\n\n\n\n

Der Service wird den Zugang zu privaten Hochgeschwindigkeitsnetzwerken f\u00fcr globale Service Provider garantieren und den schnellen Abruf von KI-Informationen \u00fcber gro\u00dfe Entfernungen erm\u00f6glichen. Dar\u00fcber hinaus wird er private Verbindungen mit hoher Bandbreite f\u00fcr Cloud-Dienste und Business Service Provider bereitstellen. Das Ergebnis: die Ausf\u00fchrung von KI-Workloads beschleunigt sich, w\u00e4hrend Compliance und Datensicherheit gew\u00e4hrleistet sind.<\/p>\n\n\n\n

Zu den Unternehmen, die den neuen Service bereits nutzen, geh\u00f6ren laut Equinix f\u00fchrende Betriebe aus den Bereichen Biopharma, Finanzmarkt, Software, Automobil und Einzelhandel. Ihre Aufgabe ist aktuell, KI-Exzellenzzentren einzurichten, um LLM-Anwendungsf\u00e4lle (Large Language Model) zu evaluieren. Mit diesen KI-Initiativen hoffen sie, die Markteinf\u00fchrung neuer Medikamente zu beschleunigen, KI-Co-Driver f\u00fcr den Kundenservice zu entwickeln und virtuelle Assistenten zur Steigerung der Produktivit\u00e4t zu schaffen.<\/p>\n\n\n\n

Der neue Dienst ist bereits \u00fcber Equinix oder NVidia-Vertreter verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n

Was ist private KI?<\/h2>\n\n\n\n

Private KI entspricht der steigenden Nachfrage nach verantwortungsvollen sowie nachhaltigen L\u00f6sungen f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz. Denn nachdem die erste Welle der KI-Begeisterung mit der wachsenden Sorge um Datenmanagement und -schutz einherging, stehen diese Aspekte nun im Mittelpunkt jeder Strategie in diesem Bereich. Kurz gesagt: Wie k\u00f6nnen wir den Wert von KI-Modellen maximieren, ohne Daten preiszugeben oder sie zu gef\u00e4hrden? Die Antwort von Equinix lautet: durch R\u00fcckgriff auf private KI.<\/p>\n\n\n\n

Mit dem Aufkommen gro\u00dfer Sprachmodelle vor etwas mehr als einem Jahr, die zum Beispiel von ChatGPT verwendet werden, ist auch die \u00f6ffentliche KI entstanden: Sie deckt viele verschiedene Anwendungsf\u00e4lle ab, aber nutzt dieselben Modelle und m\u00f6glicherweise auch Daten. \u201eIndem Sie \u00f6ffentliche KI-Modelle mit unternehmenseigenen Daten f\u00fcttern, erkl\u00e4ren Sie sich damit einverstanden, diese zu ver\u00f6ffentlichen \u2013 ob Sie es nun wissen oder nicht\u201c, erl\u00e4utert Ruth Faller, Vizepr\u00e4sidentin f\u00fcr Entwicklung und Strategie bei Equinix.<\/p>\n\n\n\n

Inzwischen haben einige Unternehmen die Grenzen erkannt, die ihren Verfahrensweisen durch \u00f6ffentliche KI auferlegt werden. Es entsteht das Konzept der privaten KI: Sie bezieht sich auf eine Umgebung, die von einer bestimmten Organisation oder f\u00fcr diese entwickelt wurde und ausschlie\u00dflich von ihr genutzt wird.<\/p>\n\n\n\n

Die drei Hauptvorteile eines privaten KI-Konzepts sind:<\/p>\n\n\n\n

1. Schutz der eigenen Daten: Im Gegensatz zu \u00f6ffentlichen KI-Modellen, die alle eingespeisten Daten ver\u00f6ffentlichen k\u00f6nnen, verwendet private KI eine eigene Datenarchitektur. Sie steht stets unter der Kontrolle des Eigent\u00fcmers und wird ausschlie\u00dflich zu seinem Nutzen verarbeitet.<\/p>\n\n\n\n

2. Abmilderung regulatorischer Risiken: Die Speicherung und Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen, wie es bei KI-Modellen der Fall ist, erh\u00f6ht proportional die regulatorischen Risiken w\u00e4hrend des gesamten Lebenszyklus der Daten. Der Ansatz privater KI verwendet Architekturen, die eine vollst\u00e4ndige Kontrolle \u00fcber die Daten gew\u00e4hrleisten \u2013 insbesondere in Bezug auf drei Aspekte: (1) die physischen Standorte, an denen die Daten gespeichert werden, (2) welche Ger\u00e4te f\u00fcr die Verarbeitung und den Transport der Daten zust\u00e4ndig sind und (3) wer Zugang zu den Daten besitzt und zu welchen Zwecken.<\/p>\n\n\n\n

3. Optimierung von Leistung und Kosten: Private Architekturen lassen sich einsetzen, um Probleme bei der Einspeisung von KI-Modellen zu minimieren. Im Falle der \u00f6ffentlichen KI k\u00f6nnen diese Schwierigkeiten unterschiedliche Umgebungen und Verbindungssysteme betreffen sowie zu Verz\u00f6gerungen f\u00fchren. Private KI-Systeme dagegen werden in der N\u00e4he von Data Warehouses aufgebaut, um einen konsistenten Datenfluss mit geringer Latenz zu gew\u00e4hrleisten \u2013 oft ohne, dass die Bezahlung Dritter f\u00fcr Verbindungsressourcen notwendig ist.<\/p>\n\n\n\n

In seinem Blog<\/a> erkl\u00e4rt Equinix, dass es nicht notwendig ist, eine private KI-Umgebung vollst\u00e4ndig von \u00f6ffentlichen Clouds zu isolieren. Der Vorteil besteht gerade darin, dass Sie sich zu Ihren eigenen Bedingungen mit \u00f6ffentlichen Clouds verbinden k\u00f6nnen. Dabei behalten Unternehmen oder Nutzende die Kontrolle \u00fcber ihre Daten und haben die M\u00f6glichkeit, sie bei Bedarf \u00fcber private, dedizierte Netzwerkverbindungen in die Cloud zu verschieben.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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