heise+ | GPUs partitionieren mit Nvidia MIG
Lokale KI auf Enterprise-Niveau steht vor einem Zielkonflikt: Man möchte teure GPU-Ressourcen maximal auslasten, aber auch Workloads strikt voneinander isolieren. Das betrifft besonders Behörden, Krankenhäuser und Unternehmen mit hohen Sicherheitsanforderungen. Vertrauliche Daten dürfen geschützte Bereiche nicht verlassen, während weniger kritische Aufgaben flexibel skalieren sollen.
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