Hardware für lokale KI-Systeme

Leistungsfähige KI beginnt nicht in der Cloud – sondern mit der richtigen Hardware.

Für Unternehmen, die sensible Daten verarbeiten oder maximale Performance benötigen, setzen wir auf dedizierte, lokale KI-Infrastruktur.
Je nach Anwendungsfall – von Inferenz bis High-End-Training – konfigurieren wir Systeme, die exakt auf Ihre Workloads abgestimmt sind.

GPU-Beschleunigung für KI-Workloads

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q

Eine der modernsten Workstation- und KI-GPUs auf Basis der Blackwell-Architektur.

Technische Spezifikationen

(Beispielkonfiguration)

  • Architektur: NVIDIA Blackwell
  • VRAM: 96 GB GDDR7 ECC
  • Speicherbandbreite: ~1,5–2 TB/s (je nach Ausführung)
  • CUDA Cores: > 20.000
  • Tensor Cores: 5. Generation
  • RT Cores: 4. Generation
  • FP8 / FP16 / BF16 / FP32 Unterstützung
  • Multi-Instance GPU (MIG) Unterstützung
  • PCIe Gen5
  • Leistungsaufnahme: ca. 300–600 W (je nach Profil)

Typische Einsatzbereiche

  • Lokale LLM-Inferenz (70B+ Modelle quantisiert)
  • Fine-Tuning von Sprachmodellen
  • Computer Vision
  • Multimodale KI-Systeme
  • KI-Middleware mit hohem Durchsatz

! Für größere Projekte kombinieren wir mehrere GPUs pro System.

KI-Server im Rack

Skalierbare Rechenleistung

Für Unternehmen mit Serverraum oder Rechenzentrum setzen wir auf dedizierte Rack-Server.

Was bedeutet HE (Höheneinheit)?

HE = Höheneinheit
1 HE = 1,75 Zoll (44,45 mm)

Typische Servergrößen:

  • 1 HE → sehr kompakt, begrenzte GPU-Kapazität
  • 2 HE → ideal für 2–4 GPUs
  • 4 HE → High-Performance-Systeme mit 4–8 GPUs

Beispiel: 4 HE KI-Server (High-Performance)

Beispielkonfiguration

  • Gehäuse: 4 HE Rackmount
  • CPUs: 2× AMD EPYC oder Intel Xeon (je 32–64 Cores)
  • RAM: 256 GB – 1 TB ECC DDR5
  • GPUs: 4–8× RTX PRO 6000 Blackwell
  • Storage:
    • 2× NVMe SSD (System, RAID1)
    • 4× NVMe U.2/U.3 (Daten, RAID10 optional)
  • Netzwerk:
    • 10 / 25 / 100 Gbit Ethernet
    • Optional InfiniBand
  • Redundante Netzteile (2× 1600W+)
  • IPMI Remote Management

Vorteile

  • Extreme Parallelisierung
  • Skalierbar
  • Redundante Stromversorgung
  • 24/7 Dauerbetrieb ausgelegt
  • Ideal für mehrere KI-Modelle gleichzeitig

2 HE Server – Kompakte Unternehmenslösung

Beispielkonfiguration

  • 2 HE Rackmount
  • 1–2 CPUs (32–64 Cores)
  • 128–512 GB ECC RAM
  • 2–4 GPUs
  • 10–25 Gbit Netzwerk
  • NVMe Storage

Ideal für:

  • Interne KI-Assistenten
  • Dokumentenanalyse
  • Lokale Chatbots
  • KI-gestützte Automatisierung

Desktop-Workstation

(wenn kein Serverrack vorhanden ist)

Nicht jedes Unternehmen verfügt über einen Serverraum oder 19-Zoll-Rack.

Für diesen Fall bauen wir leistungsstarke KI-Workstations im Tower-Format.

High-End KI-Desktop

Beispielkonfiguration

  • Gehäuse: Full-Tower mit optimiertem Airflow
  • CPU: AMD Threadripper Pro / Intel Xeon W
  • 128–512 GB DDR5 RAM
  • 1–2× RTX PRO 6000 Blackwell
  • 2× NVMe Gen4/Gen5 SSD
  • 10 Gbit Ethernet optional
  • 1200–2000W Netzteil
  • Geräuschoptimierte Kühlung

Vorteile

  • Kein Rack erforderlich
  • Ideal für Büroumgebungen
  • Wartungsfreundlich
  • Kosteneffizienter Einstieg
  • Perfekt für einzelne Fachabteilungen

Storage & Datensicherheit

Für KI-Systeme ist Datendurchsatz entscheidend.

Wir setzen auf:

  • NVMe Gen4 / Gen5 SSDs
  • RAID 1 / RAID 10
  • Verschlüsselte Datenträger
  • Backup-Strategien lokal oder hybrid
  • Optional: Air-Gapped Systeme für höchste Sicherheitsanforderungen

Netzwerk & Integration

Je nach Unternehmensgröße:

  • 10 Gbit Ethernet (Standard für KI)
  • 25 Gbit für hohe Last
  • 100 Gbit für Rechenzentrumsumgebungen
  • VLAN-Segmentierung
  • Integration in bestehende Infrastruktur

Warum lokale KI-Hardware?

  • Volle Datenkontrolle
  • Keine Cloud-Abhängigkeit
  • DSGVO-konform
  • Keine laufenden API-Kosten
  • Vorhersehbare Investitionskosten
  • Maximale Performance

Von der Analyse bis zur Inbetriebnahme

Wir liefern nicht nur Hardware, sondern eine betriebsbereite Lösung:

  1. Bedarfsanalyse
  2. Dimensionierung der Hardware
  3. Installation & Konfiguration
  4. Einrichtung der KI-Modelle
  5. Integration in Ihre Systeme
  6. Wartung & Support

Fazit

Die richtige Hardware entscheidet über:

  • Modellgröße
  • Geschwindigkeit
  • Skalierbarkeit
  • Sicherheit
  • Zukunftsfähigkeit

Ob 2 HE-Server, 4 HE-GPU-Cluster oder leistungsstarke Desktop-Workstation – wir konzipieren Ihre lokale KI-Infrastruktur exakt passend zu Ihrem Anwendungsfall.