Eine AI-Workstation verbindet die Rechenleistung einer professionellen GPU mit der Flexibilität eines lokalen Arbeitsplatzes.
Das ist besonders interessant, wenn Sie:
Je nach Anwendung kommen unterschiedliche Plattformen infrage. Welche Plattform sinnvoll ist, hängt von Ihrem Modell, Speicherbedarf und Einsatzgebiet ab.
Für professionelle AI-, Visualisierungs-, Simulations- und Inference-Workloads.
Für aktuelle AI-Anwendungen und anspruchsvolle lokale Entwicklung.
Für kompakte lokale AI-Entwicklung und das Arbeiten mit modernen AI-Modellen direkt am Arbeitsplatz.
Unsere AI Training Workstations sind mit den neuesten und leistungsfähigsten Softwarelösungen ausgestattet, um Ihr Deep Learning und AI-Training zu optimieren:
Für lokale AI-Entwicklung, Prototyping, Inferenz und kleinere Fine-Tuning-Aufgaben.
Für größere Modelle, anspruchsvolleres Fine-Tuning, Computer Vision, Simulation und professionelle AI-Entwicklung.
Für Workloads, die mehrere GPUs benötigen und noch nicht den Schritt zu einem dedizierten Server erfordern.
Unsere leistungsfähigen Speicherlösungen bieten hohe Kapazität und Geschwindigkeit, um große Datenmengen effizient zu speichern und abzurufen. Perfekt für die Anforderungen von Big Data und maschinellem Lernen.
Unsere AI Training Server sind für maximale Rechenleistung und Flexibilität konzipiert. Sie ermöglichen effizientes Training komplexer AI-Modelle und sind ideal für Forschung und Entwicklung.
Unsere Inference Hardware bietet die nötige Rechenkapazität, um AI-Modelle in Echtzeit auszuführen. Ideal für Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, Bildverarbeitung und Sprachsteuerung.
AI-Training-Workstations sind für hohe und länger andauernde Rechenlasten ausgelegt. Je nach Konfiguration verfügen sie über leistungsfähige NVIDIA-GPUs, viel GPU-Speicher, geeignete Kühlung, schnellen NVMe-Speicher, ECC-Arbeitsspeicher sowie erweiterte Netzwerk- oder Managementfunktionen.
Nein. Entscheidend sind unter anderem die verfügbaren PCIe-Steckplätze, GPU-Abstände, Stromversorgung, Kühlung, Treiber- und Framework-Kompatibilität sowie die Skalierbarkeit des Trainingsverfahrens. Kompakte Unified-Memory-Systeme und klassische Multi-GPU-Workstations sollten deshalb getrennt bewertet werden.
GPUs (Graphics Processing Units) sind entscheidend für das Training von AI-Modellen, da sie die parallele Verarbeitung großer Datenmengen ermöglichen. Dies beschleunigt den Trainingsprozess erheblich im Vergleich zu herkömmlichen CPUs.
Die Auswahl hängt von den spezifischen Anforderungen deines Projekts ab, einschließlich der Art der zu trainierenden Modelle, der Größe deiner Datensätze und deines Budgets. Eine Beratung kann helfen, die ideale Konfiguration basierend auf deinen Bedürfnissen zu finden.
Ja, AI Training Workstations sind vielseitig einsetzbar und können für eine Vielzahl von rechenintensiven Aufgaben genutzt werden, einschließlich Videobearbeitung, 3D-Modellierung und Simulationen.
Ja. Viele Systeme eignen sich neben Training und Fine-Tuning auch für lokale Inferenz, Computer Vision, Datenanalyse, Simulation und Entwicklung. Welche Aufgaben sinnvoll lokal ausgeführt werden können, hängt unter anderem von Speicher, Modellgröße, Latenzanforderung und Software ab.
Der Support kann von technischer Hilfe und Troubleshooting bis hin zu regelmäßigen Updates und Wartungsdiensten reichen.
Das hängt von der Konfiguration und dem vereinbarten Lieferumfang ab. Möglich sind unter anderem Ubuntu, NVIDIA-Treiber, CUDA Toolkit, cuDNN, PyTorch, TensorFlow/Keras, JAX und reproduzierbare Containerumgebungen. Versionen und Installationsumfang werden im Angebot dokumentiert.
