• NVIDIA HGX-KI-Supercomputer

    NVIDIA HGX-KI-Supercomputer Die leistungsstärkste durchgängige Plattform für KI-Supercomputing

sysGen/SUPERMICRO10U GPU-Server inkl. NVIDIA HGX B200 8-GPU SXM
sysGen/SUPERMICRO
10U GPU-Server inkl. NVIDIA HGX B200 8-GPU SXM
SYS-A22GA-NBR
CPU
2x Intel Xeon 6960P (72-Cores, 2.70 GHz)
RAM
2TB (16x 128GB) DDR5-6400MHz ECC RDIMM
SSD OS
2x 1.92TB Gen4 NVMe
SSD Storage
8x 3.8TB Gen4 NVMe
GPU
NVIDIA HGX B200 8-GPU SXM
Total GPU-Memory size of 1,440GB HBM3e
Network
8x 400GbE / Infiniband NDR OSFP
2x 100GbE QSFP56
2x 10GbE RJ-45
1x Dedicated IPMI Management
Support
incl. 3 Years Parts Warranty
Auf Anfrage
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sysGen/SUPERMICRO10U GPU-Server inkl. NVIDIA HGX B200 8-GPU SXM
sysGen/SUPERMICRO
10U GPU-Server inkl. NVIDIA HGX B200 8-GPU SXM
SYS-A126GS-TNB
CPU
2x AMD EPYC TURIN 9965 (192-Cores, 2.25 GHz)
RAM
3TB (24x 128GB) DDR5-6000MHz ECC RDIMM
SSD
2x 1.92TB Gen4 NVMe
SSD Storage
8x 3.8TB Gen4 NVMe
GPU
NVIDIA HGX B200 8-GPU SXM
Total GPU-Memory size of 1,440GB HBM3
Network
8x 400GbE / Infiniband NDR OSFP
2x 100GbE QSFP56
2x 10GbE RJ-45
1x Dedicated IPMI Management
Support
incl. 3 Years Parts Warranty
Auf Anfrage
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sysGen/SUPERMICRO8U GPU-Server inkl. NVIDIA HGX H200 8-GPU SXM5
sysGen/SUPERMICRO
8U GPU-Server inkl. NVIDIA HGX H200 8-GPU SXM5
SYS-821GE-TNHR
CPU
2x Intel Xeon Platinum 8468 (48 Cores, 2.10GHz)
RAM
2TB (32x 64GB) DDR5 4800MHz ECC RDIMM
SSD
1.92TB Gen4 NVMe
GPU
NVIDIA HGX H200 8-GPU 141GB SXM5
Network
2x 400GbE / Infiniband OSFP
1x Dedicated IPMI Management
Support
incl. 3 Years Parts Warranty
267.162,- €NETTO
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sysGen/SUPERMICRO8U GPU-Server inkl. NVIDIA HGX H100 8-GPU SXM5
sysGen/SUPERMICRO
8U GPU-Server inkl. NVIDIA HGX H100 8-GPU SXM5
SYS-8125GS-TNHR
CPU
2x AMD EPYC GENOA 9654 (96 Cores, 2.40GHz)
RAM
1.5TB (24x 64GB) DDR5 4800MHz ECC RDIMM
SSD
2x 3.84TB Gen4 NVMe
GPU
NVIDIA HGX H100 8-GPU 80GB SXM5
Network
2x 10GbE RJ-45
1x Dedicated IPMI Management
Support
incl. 3 Years Parts Warranty
256.370,- €NETTO
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sysGen/SUPERMICRO4U GPU-Server inkl. NVIDIA HGX H100 4-GPU SXM5
sysGen/SUPERMICRO
4U GPU-Server inkl. NVIDIA HGX H100 4-GPU SXM5
SYS-421GU-TNXR
CPU
2x Intel Xeon Platinum 8558 (48-Cores, 2.10 GHz)
RAM
1TB (16x 64GB) DDR5-4800MHz ECC RDIMM
SSD
2x 3.84TB Gen4 NVMe
GPU
NVIDIA HGX H100 4-GPU SXM5
Network
2x 25GbE SFP28
2x 10GbE RJ-45
1x Dedicated IPMI Management
Support
incl. 3 Years Parts Warranty
136.447,- €NETTO
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Speziell für die Konvergenz von Simulationen, Datenanalysen und KI entwickelt

Massive Datensätze, riesige Modelle beim Deep Learning und komplexe Simulationen erfordern mehrere Grafikprozessoren mit extrem schnellen Verbindungen und einem vollständig beschleunigten Softwarestack. Die NVIDIA HGX™ Plattform kombiniert leistungsstarke GPUs mit schnellen NVLink- und InfiniBand-Verbindungen sowie einem optimierten Softwarestack aus dem NVIDIA NGC-Katalog. Dies ermöglicht maximale Performance für KI-Training, Simulationen und datenintensive Analysen. Dank der durchgängigen Leistung und Flexibilität ermöglicht es NVIDIA HGX Forschern und Wissenschaftlern, Simulationen, Datenanalysen und KI zu kombinieren, um wissenschaftlichen Fortschritt voranzutreiben.

Für Large Scale AI TrainingLarge Language Models, Generative AI Training, Autonomous Driving, Robotics
Für Large Scale AI TrainingLarge Language Models, Generative AI Training, Autonomous Driving, Robotics

Große KI-Modelle in Bereichen wie Sprachverarbeitung, generativer KI, autonomem Fahren und Robotik erfordern eine skalierbare Recheninfrastruktur. Plattformen wie NVIDIA HGX sind darauf ausgelegt, parallele GPU-Leistung effizient zu bündeln – für das Training komplexer Modelle mit großen Datenmengen in reduziertem Zeitrahmen. Hochleistungsverbindungen zwischen GPUs und die direkte Vernetzung mehrerer Knoten ermöglichen dabei eine performante Verarbeitung selbst sehr umfangreicher Parameterstrukturen.

Für HPC/AIEngineering Simulation, Scientific Research, Genomic Sequencing, Drug Discovery

Für HPC/AI

Engineering Simulation, Scientific Research, Genomic Sequencing, Drug Discovery

Forschungseinrichtungen und Ingenieurteams setzen zunehmend auf GPU-beschleunigte Rechenleistung, um komplexe Simulationen und datenintensive Analysen effizienter durchzuführen. Anwendungen reichen von numerischer Strömungsmechanik und molekularer Simulation bis hin zur Genomforschung und Wirkstoffentwicklung.

Die Systeme von sysGen in Kooperation mit Supermicro basieren auf der NVIDIA HGX Plattform, unterstützen flexible Konfigurationen und lassen sich für den Rack-Betrieb skalieren.

Relevante Lösung zum Thema AI

Erster Schritt

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Allgemeine Daten
Weitere Informationen

FAQ - NVIDIA HGX Plattform

  • Was zeichnet die NVIDIA HGX Plattform aus?

    Die NVIDIA HGX Plattform kombiniert skalierbare GPU-Leistung mit optimierter Systemarchitektur für datenintensive Workloads. Dank direkter GPU-Verbindungen (NVLink, NVSwitch) und einem abgestimmten Softwarestack lassen sich komplexe KI-Modelle und Simulationen effizient verarbeiten.

  • Für welche Einsatzbereiche ist die HGX Plattform geeignet?

    HGX-basierte Systeme kommen in Bereichen wie Deep Learning, Engineering-Simulation, wissenschaftlicher Forschung, Genomik und Wirkstoffentwicklung zum Einsatz. Sie eignen sich besonders für rechenintensive, parallelisierte Anwendungen mit großen Datenmengen.

  • Welche Technologien werden in HGX-Systemen eingesetzt?

    Die Plattform integriert fortschrittliche GPU-Architekturen von NVIDIA mit direkter GPU-GPU-Kommunikation über NVLink und NVSwitch sowie schnellen Netzwerkverbindungen wie InfiniBand. Ergänzt wird dies durch Management-Tools, optimierte Treiber und Support für Frameworks aus dem NVIDIA NGC-Katalog. Darunter NVIDIA HGX H100, NVIDIA HGX H200, NVIDIA HGX B200 und weitere aktuelle Modelle.

  • Wie lässt sich ein HGX-System in bestehende Rechenzentren integrieren?

    HGX-Systeme sind modular aufgebaut und lassen sich in Standard-Racks integrieren. sysGen bietet skalierbare Lösungen – luft- oder flüssigkeitsgekühlt – mit optionaler Unterstützung für GPU-Cluster, Storage-Anbindung und Management-Software. Die Integration erfolgt abgestimmt auf bestehende IT-Umgebungen.

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