Von AI und Datenanalyse bis hin zu Renderings: Rechenzentren spielen eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung bedeutender Herausforderungen. Die umfassende, von NVIDIA beschleunigte Computing-Plattform, die sowohl Hardware als auch Software nahtlos integriert, bietet Unternehmen eine Vorlage für eine leistungsstarke und sichere Infrastruktur. Die Plattform unterstützt die Implementierung moderner Workloads von der Entwicklungsphase bis hin zur Bereitstellung.
NVIDIA bietet leistungsstarke GPUs für unterschiedlichste AI-Anwendungen – vom Endgerät bis zur Cloud.
Neben den bereits etablierten Hopper-GPUs wurde 2024 die Enterprise GPU B100 auf Basis der Blackwell-Architektur vorgestellt, optimiert für AI und Machine Learning. Blackwell erreicht bis zu 30-mal mehr AI-Inferenzleistung, 4-mal schnelleres AI-Training und reduziert den Energieverbrauch sowie die TCO um das 25-fache.
2025 folgt die Blackwell Ultra-Serie mit den Modellen:
Diese Systeme bieten eine nochmals gesteigerte Leistung und werden ab der zweiten Jahreshälfte verfügbar sein.
Mit Vera und Rubin setzt NVIDIA seine Innovationsstrategie konsequent fort: Die Vera CPU und die Rubin GPU sollen 2026 verfügbar sein. Für 2027 ist zusätzlich die Einführung der leistungsstarken Rubin Ultra-Serie geplant.
Diese neuen Plattformen werden die nächste Generation von AI- und HPC-Anwendungen mit noch höherer Effizienz und Performance unterstützen.
Artificial Intelligence eröffnet neue Möglichkeiten – aber auch neue Anforderungen. Jeder Kunde bringt individuelle Prozesse und Parameter mit.
Unsere AI-Server mit den Technologien von NVDIA, Dell Technologies und HPE bieten eine leistungsstarke Plattform mit fortschrittlicher GPU-Power, mit denen Sie sowohl kleinere als auch anspruchsvolle AI-Workloads umzusetzen können. Damit schaffen Sie eine skalierbare Basis, auf der Sie Ihre AI-Infrastruktur flexibel weiterentwickeln können.
Konkret bieten wir drei unterschiedliche Servergrößen an: S, M und L.
Diese Servergröße ist ideal für Unternehmen, die bereits erste Erfahrungen mit Ollama, LangChain oder ähnlichen Tools gesammelt haben oder dies planen. Sie ermöglicht den Betrieb lokaler AI-Modelle wie LLaMA oder Mistral sowie die Integration eigener Datenquellen und Funktionen über Open-Source-Modelle wie LangChain und LlamaIndex. Die Hardware bietet genügend Leistung für Chatbot-Demos, kleinere RAG-Anwendungen und Lab-Umgebungen. Optimal für alle, die eigene Modelle testen und weiterentwickeln möchten – ganz ohne Cloud-Abhängigkeit.
Hierfür eignen sich die AI-Server Size S von Dell Technologies oder HPE mit je 2x NVIDIA L4-Grafikkarten.
Diese Servergröße eignet sich für Unternehmen, die über Experimente hinausgehen und erste produktive AI-Use-Cases umsetzen möchten. Sie bietet genug Leistung für anspruchsvollere Anwendungen wie den CANCOM Assistant oder Omniverse-Szenarien zur Erstellung digitaler Zwillinge. Neben der Inferenz größerer Modelle sind auch komplexe Workflows mit RAG, Agenten oder 3D-Simulationen realisierbar. Ideal für Teams, die konkrete Lösungen betreiben wollen.
Hierfür eignen sich die AI-Server Size M von Dell Technologies oder HPE mit je 2 x NVIDIA L40s-Grafikkarten.
Diese Servergröße ist für Unternehmen konzipiert, die mehrere AI-Workloads parallel betreiben und skalierbare Lösungen entwickeln möchten. Sie ermöglicht den gleichzeitigen Betrieb unterschiedlicher Use-Cases wie Chatbots, Computer Vision Modelle oder Recommendation Systeme. Diese Infrastruktur ist der erste Schritt in Richtung einer AI Factory: einem unternehmensinternen Produktionssystem, das AI-Modelle und deren Ausgaben effizient generiert und orchestriert. Ideal für produktive Umgebungen, in denen AI als kontinuierlicher Wertschöpfungsprozess integriert wird.
Hierfür eignen sich die Dell PowerEdge-Server mit NVIDIA GPUs der neuesten Generation bzw. NVIDIA DGX-Systeme.
NVIDIA DGX Systeme bieten die weltweit führenden Lösungen für skalierbare AI-Infrastrukturen im Unternehmensumfeld. Sie bestehen aus einer leistungsstarken Kombination aus GPU-optimierter Software, maximaler Leistung und vereinfachtem Management. Die neueste Generation, NVIDIA DGX B200, wird von den bahnbrechenden NVIDIA Blackwell GPUs angetrieben. Damit erhalten Unternehmen eine einheitliche AI-Plattform, die jeden AI-Workload beschleunigt – vom Training über das Fine-Tuning bis hin zur Inferenz.
NVIDIA DGX Systeme können entweder im Rechenzentrum (NVIDIA DGX SuperPOD) oder über die Cloud (NVIDIA DGX Cloud) betrieben werden.
Die End-to-End-Plattform beschleunigt die Data-Science-Pipeline und unterstützt die Entwicklung und Bereitstellung von prädiktiven AI-Modellen, um wichtige Prozesse zu automatisieren und schnell Erkenntnisse zu gewinnen.
Die NVIDIA DGXperts, ein globales Team von mehr als 22.000 AI-Experten, verfügen über mehr als 10 Jahre Erfahrung und stehen Ihnen beratend zur Seite.
Der Softwaredienst verwaltet den gesamten Lebenszyklus des AI-Trainings – inkl. Workload-Management, Ressourcensharing sowie integrierte Überwachungs- und Berichts-Dashboards.
NVIDIA Base Command unterstützt jedes NVIDIA DGX-System und macht es schneller, einfacher und günstiger, den ROI einer AI-Infrastruktur zu realisieren.
