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• DXPLR0032: KI Infrastruktur beginnt mit dem Grundstein

  Vom 21.-23. Mai 2025 fand in Berlin die erste GITEX Europe statt. Wir trafen Hochleistungsnerd Daniel Menzel (Gründer und Inhaber der gleichnamigen GmbH) und sprachen über Hochleistungsinfrastruktur, KI und die Zukunft des Rechenzentrums.

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• DXPLR0031: Open Source für Enterprise-Storage?

  Wirtschaftlich, zuverlässig, transparent – Open Source bietet viele Vorteile. In modernen Rechenzentren sind quelloffene Software und offene Standards längst etabliert. Doch beim Storage? Hier gibt es noch Nachholbedarf. iXsystems hat es sich zur Aufgabe gemacht, Daten aus proprietären Silos zu befreien – mit Erfolg. Der Aufstieg von TrueNAS zeigt, dass offene Lösungen nicht nur mithalten, sondern oft die bessere Wahl sind. Kerstin sprach mit Brett Davis von iXsystems über die Zukunft von Storage, den Erfolg von TrueNAS und warum Open Source im Rechenzentrum unverzichtbar ist.

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• DXPLR0030: Leidenschaft für Technischen Kundendienst und Open Source

  Dieses Interview stand schon länger auf unserer Wunschliste. Jetzt hat es endlich geklappt 🎉 Kerstin unterhielt sich mit KIX-Gründer und Open-Source-Botschafter Rico Barth über ISMS, Service Management, KI und die unbedingte Notwendigkeit des Asset Managements.

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• DXPLR0029: Software Transformation

  Die Einführung von Kubernetes ist keine erfolgreiche Transformation: Projekte scheitern oft, wenn sie nur als technische Aufgabe betrachtet und die soziotechnische Komplexität ignoriert wird oder Teamstrukturen nicht anpasst werden. Unser Gast Masoud Chelongar ist ein erfahrener Softwarearchitekt und -entwickler mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz in der Leitung und Durchführung komplexer Softwareprojekte. Er begleitete bereits viele Unternehmen auf dem schmerzvollen Weg in die digitale Zukunft.

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• DXPLR0028: Skalare, Vektoren, Token und die Inferenz

  In dieser Episode geht es um Rechnungen mit Unbekannten. Kerstin und Wolfgang erörtern, warum KI nicht gleich KI ist, was Großrechner damit zu tun haben und wie Forschung funktioniert – bzw. eben nicht. Im Besonderen geht es um die besonderen Anforderungen generativer KI bzw. dazu benötigter neuronaler Netze oder großer Sprachmodelle, Simulation, causal inference und warum GPUs dafür wenig taugen.

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