• Lenovo hat neue Nvidia-GPU-Systeme zu seinen ThinkSystem-Servern hinzugefügt und neue Workstations mit vorinstallierten Nvidia-Chips angekündigt.
  • Lenovo hat seine KI-Bemühungen verstärkt und plant, sein KI-Geräteportfolio bis 2025 „erheblich zu erweitern“.

Lenovo Group hat eine Reihe von Servern und Computern vorgestellt, die mit der Technologie des US-Chipdesigners Nvidia betrieben werden, um Unternehmen und Cloud-Dienstanbietern Lösungen für künstliche Intelligenz (KI) zu bieten.

Serveranwendungen

Lenovo hat die Aufnahme von zwei neuen Nvidia-Grafikprozessorsystemen (GPUs) in seine KI-Serverreihe ThinkSystem angekündigt.

Diese Server sind darauf ausgelegt, Geschäftsanwendern bei der Entwicklung generativer KI-Modelle und großer Sprachmodelle zu helfen – der Technologie, die ChatGPT und ähnlichen KI-Tools zugrunde liegt.

Im Rahmen der Zusammenarbeit zwischen den beiden Unternehmen können Lenovo-Serverkunden die auf Unternehmen ausgerichtete generative KI-Software von Nvidia nutzen, gab das Unternehmen am Montag bekannt.

Kunden können auch auf „Microservices“ zugreifen, eine Reihe neuer Nvidia-Tools, die es Entwicklern ermöglichen, benutzerdefinierte generative KI-Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen, gab Nvidia am selben Tag bekannt.

Am Montag kündigte Lenovo außerdem neue Workstations an, die mit Nvidia-GPUs und Software vorinstalliert sind, die Industrieanwender, Wissenschaftler und Entwickler bei generativen KI-Aufgaben unterstützen.

Diese Produkte sind Teil einer im Oktober zwischen Nvidia und Lenovo geschlossenen Partnerschaft.

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Zukünftige Entwicklungen

Lenovo, der weltweit größte Hersteller von Personal Computern (PCs), hat seine KI-Bemühungen verstärkt und plant die Einführung seiner ersten KI-PCs in der ersten Hälfte dieses Jahres und eine „erhebliche Erweiterung“ seines KI-Geräteportfolios bis 2025, gab das Unternehmen bei der Veröffentlichung seiner Ergebnisse im letzten Monat bekannt.

Das chinesische Unternehmen, das in über 180 Märkten weltweit tätig ist, hat sich zudem verpflichtet, mehr finanzielle und personelle Ressourcen für die KI-Forschung und -Entwicklung bereitzustellen.