TD Synnex erweitert KI-Ökosystem um Intels Geti-Plattform

TD Synnex erweitert KI-Ökosystem um Intels Geti-Plattform

TD Synnex will das eigene Angebot für das wachsende KI- und ML-Geschäft rüsten und erweitert das Portfolio um die Geti-Plattform von Intel. Sie dient vor allem zur Erstellung von Bildbearbeitungsmodellen.
13. Dezember 2023

     

TD Synnex nimmt die Geti-Plattform von Intel in Europa und den USA in das eigene KI-Portfolio auf. Die Plattform wird laut dem Distributor zur Erstellung von Bildverarbeitungsmodellen für die Erkennung, Klassifizierung, Segmentierung sowie anomaliebasierte Aufgaben in allen Branchen eingesetzt, in denen Computer Vision einen geschäftlichen Nutzen bringt. Die trainierten Modelle können wiederum auf allen modernen Hardware-Plattformen eingesetzt werden, unabhängig vom CPU- oder GPU-Hersteller, und lassen sich über die Intel-Distribution des Open-Vino-Toolkits optimieren.


"Unsere Systemhaus-Partner und ISVs erweitern ihr Angebot an KI-Lösungen und sind auf der Suche nach Enablement- und Schulungs-Tools, um das schnelle Wachstum zu unterstützen und die häufig auftretenden Herausforderungen zu bewältigen. Diese Vision-KI-Plattform spielt in diesem Prozess eine entscheidende Rolle", erklärt Maximilian Wieser, Business Unit Lead Data Application bei TD Synnex DACH. Mit der Intel-Geti-Plattform als Teil des Business-KI-Programms füge TD Synnex nun eine weitere Lösung zu den bisherigen KI-Tools, Enablements und Services für Partner hinzu.
Laut einem Bericht von TD Synnex ist die Zahl der Partner, die KI-/ML-Lösungen anbieten, weltweit um 625 Prozent gestiegen ("Swiss IT Reseller" berichtete). Ab sofort können sie ihr Portfolio in Europa und den USA um die Intel-Lösung erweitern. "Das Spannende an der Plattform für die Kunden unserer Partner ist für mich das deutlich schnellere Digitalisieren und Automatisieren von Projekten", so Wieser weiter. "Nehmen wir beispielsweise eine Produktionslinie, in der defekte Teile erkannt werden sollen oder ein Auslieferungslager, in dem die Bestandsverwaltung automatisiert werden soll." Durch die Vereinfachung des Hochladens von Daten, der Kennzeichnung, des Trainings, der Modelloptimierung und des erneuten Trainings könnten Teams nun Bildverarbeitungsmodelle für eine Vielzahl von Prozessen erstellen. (sta)


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