Ulrike Ostler ♥ Elektronik Praxis

Ulrike Ostler

Chefredakteurin Datacenter-Insider
Vogel IT-Medien GmbH/ DataCenter-Insider

Ulrike Ostler ist Chefredakteurin von DataCenter-Insider, einem B2B-Portal, das über Rechenzentren berichtet. Seit 2006 ist sie bei Vogel IT-Medien in Augsburg beschäftigt, nach Stationen bei "Silicon.de", der "Computer Zeitung" des Konradin-Verlags, bei "eBusiness" vom Handelsblattverlag und bei der "Computerwoche", ein IDG-Medium.
Sie hat an der Westfälischen Wilhelms Universität Philosophie und Geschichte studiert, Sekundarstufe I und II, hat das Erste und Zweite Staatsexamen in beiden Fächern, hat in einer Lokalredaktion volontiert und eine Ausbildung zum Betriebswirt für Kommunikations- und IT-Technik. Zwischendurch hat sie eine Abteilung für Marketing und Softwaredokumentation geleitet.

Artikel des Autors

Die H2-Batterie besteht aus verschiedenen standardisierten Modulen wie Batterie, DC/DC-Inverter, Wasseraufbereitung, Elektrolyse, H2-Speicher und einer Brennstoffzelle und ist lokal anpassbar. (Markus Ostermeier/Ostermeier H2ydrogen Solutions GmbH )
Wasserstoff als Energiespeicher

Aus Solarstrom und Wasser wird H2 sowie Strom und Wärme

Alle denken bei Wasserstoff an Autos – „Wir nicht“, sagt Markus Ostermeier, der zusammen mit seinem Bruder Peter mindestens eine Sektorenkopplung zum Ziel hat – in einer Anlage: die Stromerzeugung mittels Photovoltaik, das Wandeln in und das Speichern von überschüssiger Energie als Wasserstoff, das Nutzen der Abwärme zum Heizen, sowie des Sauerstoffs und des H2 in Laboren, Kläranlagen und Gabelstaplern.

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Atos stellt mit „Q-Score“ eine Metrik und ein Toolset vor, dass die Leistung von Quantencomputern bei Optimierungsanwendungen misst.  (Atos)

Q-Score: Benchmark-Tool für Quantencomputer

Wie misst man die Rechenleistung eines Quantencomputers? Atos hat für diesen Zweck das Open-Source-Tool Q-Score vorgestellt. Für die Bewertung orientiert es sich an praxisnahen Problemlösungen, an denen herkömmliche Computer scheitern. Andere Verfahren betrachteten lediglich die theoretische Leistung.

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Konkurrent für "A100" von Nvidia: AMD stellt mit der Graphics Processing Unit (GPU) „Instinct M100“ die erste aus dem eigenen Hause vor, die speziell als Beschleuniger von KI- und HPC-Lasten gedacht ist.  (AMD)

AMD stellt dedizierte GPU für High-Performance- und KI-Lasten vor

An dem Tag, an dem auch Nvidia seine „weltweit schnellste“ GPU vorstellt, die zweite Generation von „A100“, bringt auch AMD den „schnellsten HPC-Beschleuniger“ auf den Markt, die Grafikkarte „Instinct M100“. Sie ist nicht für den General-Purpose-Einsatz gedacht, sondern dank der AMD- Architektur „CDNA“ ausschließlich als Akzelerator für rechenintensive Umgebungen, etwa für Künstliche Intelligenz (KI) und künftige Exascale-Lasten.

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„IBM Power10“ im 7-Nanometer-Formfaktor auf einem Silizium-Wafer: Jeder Chip liefert bis zur 3-fachen Kapazität und Energie-Effizienz der vorherigen Power-Generation und eine bis zu 20-fach schnellere KI-Inferenzierung. (IBM)

IBM enthüllt IBM Power10-Prozessor

IBM stellte kürzlich die jüngste Generation seiner Prozessorfamilie „Power“ vor. Mit dem „Power10“-Prozessor will der Hersteller eine Plattform bieten, die den Anforderungen des hybriden Cloud-Computing in Unternehmen gerecht wird.

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Eric Xu, der derzeitige Chef von Huawei (einer von drei, die sich gegenseitig ablösen) präsentiert in Shenzen den KI-Prozessor „Ascend 910“, mitsamt Roadmap.  (Huawei )

Huawei Ascend 910: Leistungsfähiger KI-Prozessor mit passendem KI-Framework

Am vergangenen Freitag hat Huawei mit „Ascend 910“ den nach eigenen Worten leistungsfähigsten KI-Prozessor vorgestellt. Es ist bestimmt für das Training von Anwendungen Künstlicher Intelligenz. Hinzu kommt mit „Mindspore“ ein Framework, das es insbesondere Wissenschaftler erleichtern soll, KI-Anwendungen zu entwickeln – für alle KI-Hardware. Die Software soll 2020 Open Source werden.

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An dem Tag, an dem auch Nvidia seine „weltweit schnellste“ GPU vorstellt, die zweite Generation von „A100“, bringt auch AMD den „schnellsten HPC-Beschleuniger“ auf den Markt, die Grafikkarte „Instinct M100“. Sie ist nicht für den General-Purpose-Einsatz gedacht, sondern dank der AMD- Architektur „CDNA“ ausschließlich als Akzelerator für rechenintensive Umgebungen, etwa für Künstliche Intelligenz (KI) und künftige Exascale-Lasten.

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