Technik & Digitales – Mi, 02.09.2026 Morgens

Microsoft Outlook-Ausfall betroffen

Tausende Benutzer von Microsoft Outlook sind von einem Email-Ausfall betroffen, bei dem sie keine Nachrichten senden, empfangen oder öffnen können. Dies kann die tägliche Kommunikation erheblich beeinträchtigen, insbesondere für Unternehmen, die auf Outlook angewiesen sind.

Wer Microsoft Outlook im Unternehmen oder im Homelab verwendet, sollte alternative Kommunikationswege bereithalten, bis der Ausfall behoben ist. Es ist ratsam, regelmäßig auf den Status-Updates von Microsoft zu prüfen.

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Lokale KI-Modelle verbessern

Neue LLM-Modelle wie Spark-X2.5-4B und Spark-X2.5-1.7B sind verfügbar und bringen Verbesserungen in Benchmarks. Diese Modelle erfordern eine angepasste Version von llama.cpp, um optimal zu laufen. Dies ist besonders interessant für Selfhoster, die lokale KI-Modelle betreiben möchten.

Wer lokale KI-Modelle im Homelab oder in der eigenen Infrastruktur betreiben will, sollte diese neuen Modelle in Betracht ziehen. Die angepasste Version von llama.cpp kann die Leistung erheblich verbessern.

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io_uring ohne Readahead für bessere Performance

Der Artikel behandelt die Verwendung von io_uring ohne Vorablesen (Readahead), was die Performance von I/O-Operationen in Linux-Systemen verbessern kann. Dies ist besonders relevant für Systeme mit hohen I/O-Anforderungen, wie sie in vielen Selfhosting-Umgebungen vorkommen.

Wer Linux-Systeme im Homelab oder in der eigenen Infrastruktur betreibt, sollte sich mit io_uring ohne Readahead auseinandersetzen. Dies kann die I/O-Performance erheblich steigern und die Systemreaktionszeit verbessern.

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Nix Flakes für zentrale Konfiguration

Der Artikel beschreibt, wie man mit Nix Flakes eine zentrale Konfiguration für verschiedene Systeme erstellen kann. Dies vereinfacht die Automatisierung und Verwaltung von IT-Infrastrukturen und kann die Wartung erheblich erleichtern.

Wer Nix im Homelab oder in der eigenen Infrastruktur verwendet, sollte sich mit Nix Flakes auseinandersetzen. Dies kann die Konfigurationsmanagement-Workflows optimieren und die Konsistenz der Systeme verbessern.

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Lokale KI-Modelle für Radeon-Grafikkarten optimiert

Ein Update für llama.cpp optimiert die Leistung auf Radeon VII / MI50 / MI60 um 14% bei der ersten Batch-Verarbeitung und 9% bei langen Kontexten. Die Änderungen sind besonders relevant für Betreiber von lokalen KI-Modellen auf AMD-Grafikkarten.

Wer AMD-Grafikkarten im Homelab oder in der eigenen Infrastruktur verwendet, sollte das Update für llama.cpp anwenden. Dies kann die Leistung der lokalen KI-Modelle erheblich verbessern.

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DeepSeek-V4-Flash-Vision auf RTX 6000 Blackwell

DeepSeek-V4-Flash-Vision wurde erfolgreich auf 2x RTX PRO 6000 Blackwell-Grafikkarten ausgeführt. Drei separate Probleme mussten behoben werden, um eine stabile und leistungsfähige Ausführung zu gewährleisten. Dies ist besonders relevant für Betreiber von leistungsintensiven KI-Anwendungen.

Wer leistungsstarke KI-Modelle auf RTX 6000 Blackwell-Grafikkarten betreiben möchte, sollte die notwendigen Patches anwenden. Dies kann die Stabilität und die Leistung der Anwendungen erheblich verbessern.

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