Die Auswahl sollte nicht allein anhand der Anzahl der GPUs erfolgen. Entscheidend ist, wie Ihr Workload aufgebaut ist und welche Anforderungen sich daraus an Speicher, Rechenleistung, Kühlung, Stromversorgung und Erweiterbarkeit ergeben.
| Anforderung | Geeignete Systemklasse und typische Einsatzbereiche |
|---|---|
| Lokale Entwicklung und Inferenz bei geringem Platzbedarf | Kompakte Systeme mit Unified Memory eignen sich für Prototyping, Modelltests, lokale Assistenten sowie ausgewählte Inferenz- und Fine-Tuning-Aufgaben. |
| Fine-Tuning und Entwicklung größerer Modelle | Deskside-Systeme mit großem Speicherbereich sind sinnvoll, wenn größere Modelle, lokale Datenbestände oder anspruchsvollere Entwicklungsaufgaben im Mittelpunkt stehen. |
| Klassisches Multi-GPU-Training | Für umfangreiche Trainings- und Entwicklungs-Workloads kommen Multi-GPU-Workstations oder GPU-Server infrage. Bei der Auswahl sind unter anderem GPU-Abstände, PCIe-Anbindung, Stromversorgung, Kühlung, GPU-Speicher und die Skalierbarkeit des Trainingsverfahrens zu berücksichtigen. |
| Individuelle Forschungs- und Engineering-Workloads | Für Forschung, Engineering, Simulation und datenintensive AI-Workloads ist häufig eine individuelle Kombination aus CPU, ECC-Arbeitsspeicher, NVMe-Speicher, einer oder mehreren NVIDIA-GPUs sowie geeigneter Netzwerktechnik sinnvoll. |
Unsere AI Training Workstations sind mit den neuesten und leistungsfähigsten Softwarelösungen ausgestattet, um Ihr Deep Learning und AI-Training zu optimieren:
AI-Training-Workstations stellen die Rechenleistung bereit, die Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Engineering-Teams für die Entwicklung, das Training, Fine-Tuning und die lokale Inferenz von KI-Modellen benötigen. Je nach Konfiguration eignen sie sich unter anderem für folgende Aufgaben:
Entwickeln und testen Sie KI-Modelle, Machine-Learning-Anwendungen und lokale Assistenten in Ihrer eigenen IT-Umgebung. So können Entwicklungsprozesse unabhängig von verfügbaren Cloud-Ressourcen geplant und durchgeführt werden.
Leistungsfähige NVIDIA-GPUs unterstützen das Training und Fine-Tuning von Modellen. Welche Workstation geeignet ist, hängt unter anderem von Modellgröße, GPU-Speicher, Datensatz, Trainingsverfahren und gewünschter Laufzeit ab.
Führen Sie trainierte Modelle lokal aus, beispielsweise für generative KI, Computer Vision, Sprachverarbeitung oder intelligente Datenanalyse. Die tatsächlich erreichbare Leistung hängt von Modell, Speicherbedarf, Software und Latenzanforderungen ab.
AI-Training-Workstations eignen sich für datenintensive Forschungs- und Entwicklungsaufgaben, etwa in der Bildverarbeitung, Simulation, Mustererkennung und wissenschaftlichen Datenanalyse.
Die lokale Verarbeitung kann dazu beitragen, Abhängigkeiten von externen Cloud-Diensten zu reduzieren und sensible Daten innerhalb der eigenen IT-Umgebung zu verarbeiten. Ob ein konkreter Einsatz datenschutzkonform ist, muss im jeweiligen Sicherheits- und Datenschutzkonzept geprüft werden.
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.
