Was wird zum Einstieg von KI benötigt?

Wer braucht KI besonders dringend?

Bei wem mindestens eines zutrifft:

• Hoher Zeitdruck
• Viele wiederkehrende Aufgaben
• Große Datenmengen
• Fachkräftemangel
• Hoher Wettbewerbsdruck

Was ist Inferencing?

Ein Computer (besser ein KI‑Modell) nutzt etwas, das er bereits gelernt hat, um eine Antwort oder Entscheidung zu erzeugen.

Kurz gesagt:

• Training = Lernen
• Inferencing = Wissen anwenden

Einfaches Beispiel:

• Du hast gelernt, wie Hunde aussehen (Training).
• Du siehst ein neues Tier und sagst: „Das ist ein Hund.“
  Das Erkennen ist Inferencing.

Wann KI On‑Prem die beste Lösung ist?

Datensouveränität & Compliance kritisch sind

On‑Prem ist ideal, wenn, …

• personenbezogene oder hochsensible Daten verarbeitet werden.
• strenge Vorgaben gelten (DSGVO, BaFin, KRITIS, TISAX, Gesundheitsdaten).
• Daten das Unternehmen nicht verlassen dürfen.

Typisch für:

• Industrie & Fertigung
• Finanzwesen
• Öffentlicher Sektor
• Healthcare
• Forschung & IP‑kritische Bereiche

 Warum IBM Power für LLM‑Inferencing interessant ist

IBM Power wurde nicht für klassisches GPU‑Training, sondern für datenintensive Workloads gebaut.

Stärken von IBM Power:

• Sehr hohe Memory‑Bandbreite
• Großer adressierbarer RAM (bis 64 TB‑Bereich )
• Starke Vektor‑Einheiten (VSX, MMA)
• NUMA‑starke Multi‑Socket‑Skalierung
• Extrem stabile, deterministische Performance
• Spyre Accelerator Cards
• Enterprise Verfügbarkeit von 99.9999%

Genau das passt perfekt zum LLM‑Inferencing.

IBM AI Infrastructure

IBM® Spyre Accelerator und Telum II Prozessor