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AI Validated Design

Chip AI

Entmystifizierung der KI – unterstützt durch KI-Benchmarks und validierte Designs für Transparenz bei der Einführung von KI

Mit dem Ziel, mehr Transparenz und Einblicke in die Welt der Large Language Models (LLMs) zu schaffen, hat Fsas Technologies in Zusammenarbeit mit den Investmentpartnern Intel, NVIDIA und NetApp ein ehrgeiziges Projekt mit VAGO Solutions gestartet, um KI-Lösungen zu benchmarken, zu entwickeln und zu optimieren. Diese Initiative soll Kunden das nötige Wissen vermitteln, um fundierte Entscheidungen über ihre KI-Investitionen zu treffen, wobei der Schwerpunkt auf Leistung, Effizienz und Nachhaltigkeit liegt.

Das Projekt befasst sich mit einem kritischen Bedarf in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft: dem Mangel an klaren und leicht verfügbaren Benchmarks für LLMs. Unternehmen stehen oft vor der schwierigen Aufgabe, sich in einem komplexen Ökosystem aus Modellen und Hardware zurechtzufinden, ohne ein klares Verständnis ihrer Leistungsmerkmale in realen Szenarien zu haben.

Wir verstehen die Herausforderungen, denen unsere Kunden bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen gegenüberstehen. Dieses Projekt soll den Prozess entmystifizieren und transparente Daten und validierte Designs bereitstellen, die es ihnen ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre KI-Ziele zu erreichen.

Benchmarking für Transparenz und Optimierung

Im Rahmen dieses Projekts werden wir Lösungen, darunter auch unsere eigene Private-GPT-Lösung, einem strengen Benchmarking unterziehen. Dabei werden wir wichtige Leistungsindikatoren sorgfältig verfolgen, darunter Messungen wie:

  • Zeit bis zur vollständigen Vektorisierung: Messung der Geschwindigkeit der Datenaufbereitung.
  • Zeit bis zum ersten Token: Bewertung der Reaktionsfähigkeit des Modells.
  • Tokens pro Sekunde: Bewertung des Durchsatzes des LLM.
  • Erfolgsrate: Bewertung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Modellausgaben.
  • Halluzinationsrate: Ermittlung der Tendenz des Modells, sachlich falsche oder unsinnige Informationen zu generieren.

KI-validierte Designs: Blaupausen für den Erfolg

Das Projekt geht über das Benchmarking hinaus und umfasst auch die Entwicklung von KI-validierten Designs. Diese Blaupausen bieten Unternehmen eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Aufbau von KI-Lösungen von Grund auf und decken alle wesentlichen Aspekte des Prozesses ab.


(Diese Analyse beginnt mit einem allgemeinen Überblick über den Anwendungsfall „Feinabstimmung” und geht dann zunehmend tiefer auf dessen Feinheiten ein. Weitere Anwendungsfälle werden in zukünftigen Updates vorgestellt):

  • Beginnend mit den Daten: Die Grundlage jeder KI-Lösung.
  • Auswahl und Einrichtung der Inferenz-Engine: Die Kernkomponente für den Betrieb des LLM.
  • Auswahl und Feinabstimmung eines LLM: Auswahl des richtigen Modells und Anpassung an spezifische Anforderungen.
  • Einrichtung des LLM für die Inferenz: Konfiguration des Systems für effiziente und genaue Vorhersagen.

Aktuelles

Embedding models (2025-10) - Demnächst verfügbar

Demokratisierung der KI: Hochleistungsinfrastruktur für beschleunigte Innovation

Benchmark-Informationen

Wir sind bestrebt, unseren Kunden ein klares und umfassendes Verständnis unserer KI-Lösungen zu vermitteln. Durch die offene Weitergabe dieser Benchmarks möchten wir Vertrauen schaffen und ihnen ermöglichen, ihre Implementierungen im Hinblick auf maximale Leistung und Effizienz zu optimieren. Diese Ergebnisse werden in unsere zukünftigen Whitepaper einfließen. 

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Benchmarks eine Momentaufnahme der Leistung unter bestimmten Bedingungen darstellen. Unsere Analyse geht über diese einzelnen Ergebnisse hinaus und umfasst die umfassendere Methodik des Benchmarkings von KI-RAG/LLM-Systemen. Dazu gehört das Verständnis der wichtigsten Faktoren, die die Leistung beeinflussen, die Möglichkeit der Replikation von Benchmarks zur Erfüllung spezifischer Kundenanforderungen und die Identifizierung der Grenzen der aktuellen Lösungsimplementierung (z. B. Private GPT).

Darüber hinaus untersuchen wir aktiv die Leistungsgrenzen, um Empfehlungen zur Dimensionierung zu geben, und erforschen mögliche Verbesserungen durch alternative Modelle, Hardwarekonfigurationen und Architekturoptimierungen.

AI Validated Designs

Diese validierten Designs werden von Benchmarks auf PRIMERGY-Hardware ergänzt, die wertvolle Einblicke in Leistung, Effizienz und Nachhaltigkeit bieten. So können Unternehmen fundierte Entscheidungen über ihre Hardware-Investitionen treffen und ihre KI-Infrastruktur optimieren.

Diese KI-validierten Designs bieten Unterstützung für Kunden, die eine KI-Lösung von Grund auf neu aufbauen möchten. Sie erhalten wertvolle Ergebnisse, Einblicke und Benchmarks zu PRIMERGY-Hardware, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und Investitionen zu tätigen. 

Langfristiges Engagement für KI-Innovation:

Dieses Projekt steht für das langfristige Engagement von Fsas Technologies und seinen Partnern, den Bereich der KI voranzubringen und Kunden mit den Tools und Kenntnissen auszustatten, die sie für ihren Erfolg benötigen. Durch die Weitergabe transparenter Ergebnisse und die Bereitstellung validierter Designs möchte Fsas Technologies Innovationen fördern und die Einführung von KI in einer Vielzahl von Branchen beschleunigen.

Weitere Informationen und Updates zu diesem spannenden Projekt, das zunehmend an Dynamik gewinnt, folgen in Kürze.

Was ist der nächste Schritt?

Der AI Test Drive – unterstützt durch ein breites Ökosystem – bietet direkten Zugang zu Technologie und Experten, um Lösungen für KI zu entwickeln, zu validieren und zu testen.

 

Two overlapping speech bubbles icon representing communication and conversation.

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