Maximise Performance. Minimise Costs.

Grafikprozessorbeschleunigte Rechenzentren liefern mit weniger Servern und geringerem Energieverbrauch eine bahnbrechende Leistung, die schnellere Erkenntnisse zu drastisch niedrigeren Kosten ermöglicht. Trainieren Sie die komplexesten Deep-Learning-Modelle, um mittels Deep-Learning-Lösungen mit NVIDIA® Rechenzentren-Grafikprozessoren Ihre größten Herausforderungen zu bewältigen. Die weltweit führende NVIDIA-Leistung beschleunigt die gängigsten Deep-Learning-Frameworks und mehr als 550 High-Performance-Computing(HPC)-Anwendungen und ist ideal für Training und Inferenz auf Produktionsniveau.

Lokale Workloads auf einen Blick

Ausbildung

Ausbildung

Um KI voranzutreiben, müssen Rechenzentren in der Lage sein, riesige Datenmengen zu trainieren. Dazu ist eine Infrastruktur mit hoher Rechenleistung, großzügiger Speicherkapazität, Energieeffizienz und Skalierbarkeit erforderlich. Erfahren Sie, wie NVIDIA alle Workloads für Deep-Learning-Training beschleunigt. 

Inferenz

Inferenz

Für die Bereitstellung nahtloser, blitzschneller KI-Dienste ist ein hoher Durchsatz und niedrige Latenz erforderlich. NVIDIA-Grafikprozessoren bieten eine drastische Steigerung der Effizienz, Leistung und Skalierbarkeit im Rechenzentrum zu geringeren Kosten. Entdecken Sie die Vorteile der Plattform für Deep-Learning-Inferenz von NVIDIA.

KI-Workloads mit NVIDIA-Grafikprozessoren bewältigen

Vom Training bis zur Inferenz: NVIDIA entwickelt gemeinsam mit OEMs, grafikprozessorbeschleunigte zertifizierte Systeme für jede KI-Implementierung.

Entdecken Sie, was verfügbar ist, und entdecken das Richtige für Ihr Unternehmen.
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Zugriff auf grafikprozessoroptimierte Software über Ihren Desktop

Zugriff auf grafikprozessoroptimierte Software über Ihren Desktop

Sie können jetzt auf all die Deep-Learning-Software zugreifen, die Sie für NVIDIA NGC benötigen – kostenlos. NGC gibt einfachen Zugriff auf einen umfassenden Katalog an grafikprozessoroptimierten Software-Tools für Deep Learning und High-Performance-Computing (HPC). Schöpfen Sie sämtliche Vorteile der NVIDIA-Grafikprozessoren auf dem Desktop, im Rechenzentrum und in der Cloud aus.

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Lokale KI-Plattformen von Cisco

Die Lösung von Cisco Unified Computing System (UCS™) für KI hilft bei der Überbrückung der Kluft zwischen Datenwissenschaftlern und der IT, vermeidet Infrastruktursilos durch einheitliche Verwaltung und bietet mit seinen Ökosystem-Partnern ein einheitliches Erlebnis für KI-Workloads, die lokal oder in der Cloud ausgeführt werden. Cisco UCS bietet eine umfassende Palette an Servern mit flexiblen Konfigurationen des NVIDIA-Grafikprozessors zur Bewältigung des gesamten Lebenszyklus von KI-Workloads in großem Maßstab, von der Modellentwicklung über das Training bis hin zur Inferenz.

Cisco UCS C480ML M5

TRAINING AND MODEL DEVELOPMENT

UCS C480ML M5

  • 4U mit 8x V100 SXM2 NVLink, 3TB-Arbeitsspeicher, 182TB-Datenspeicher
  • Einfache Verwaltung mit Cisco UCS Manager/Intersight
  • Cisco validiert mit FlashStack KI, FlexPod KI CVDs
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Cisco UCS C240 M5

KI-BEREITSTELLUNG FÜR UNTERNEHMEN

UCS C240 M5

  • 2U mit bis zu 6x T4
  • Einfache Verwaltung mit Cisco UCS Manager/Intersight
  • KI-, ML-, DL-Training, Inferenz, VDI, IVA, Videotranskodierungs-GPU-Workloads
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Lokale KI-Plattformen von Dell EMC

Dell Technologies gehört zu den Vorreitern der KI und bietet heute die Technologie, die die Zukunft ermöglicht. Dell liefert ein umfassendes Portfolio an Technologien, die von Workstations, über Server, Vernetzung, Speicher, Software und Beratung reichen, um HPC- und Datenanalyse-Lösungen zu entwickeln, die erfolgreiche Lösungen für KI, Maschinelles Lernen und Deep-Learning zugrunde legen. Außerdem hat Dell ein Portfolio an KI/ML-fähigen Lösungen entwickelt, um die IT-Infrastruktur zu vereinfachen und Kunden so schnellere und tiefere Einblicke zu verschaffen.

Dell EMC Poweredge C4140

TRAINING UND MODELLENTWICKLUNG

PowerEdge C4140

  • 1U with 4 x V100
  • 4-way Fully Connected NVLink GPU configuration
  • Enterprise Systems Manage with iDRAC and Open Manage
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Dell EMC Poweredge R740

ENTERPRISE AI DEPLOYMENT

PowerEdge R740

  • 2U mit bis zu 6x T4
  • Enterprise Systems Manage mit iDRAC und OpenManage
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Lokale KI-Plattformen von Hewlett Packard Enterprise

Von Peripherie bis Hybrid Cloud haben HPE und NVIDIA ein führendes Portfolio an optimierten KI-Lösungen entwickelt, die tiefere Erkenntnisse liefern, um die größten Herausforderungen der Welt zu lösen. Unsere Lösungen unterscheiden sich durch bewährte KI-Expertise, das größte Deep-Learning-Ökosystem und KI-Software-Frameworks. Gemeinsam rüsten wir Branchen und Kunden mit den Tools und Ressourcen aus, die sie für die Implementierung von KI und Deep Learning benötigen, einschließlich Lernmöglichkeiten durch Online-Workshops und von Schulungsleitern geführten Workshops, Referenzarchitekturen und Benchmark-preisgekrönten grafikprozessorbeschleunigten Anwendungen, die die Wertschöpfung steigern. Durch gemeinsame Entwicklung, Tests, Forschung und Validierung bieten HPE und NVIDIA die besten Lösungen, die speziell für KI auf dem heutigen Markt entwickelt wurden.

HPE Apollo 6500

TRAINING AND MODEL DEVELOPMENT

Apollo 6500

  • Variety of GPU support up to 8 V100 PCIe/SXM2, T4, RTX6000/RTX8000 GPUs
  • Enterprise Systems Management with iLO and management software suite
  • Multi-CPU:GPU topologies: 4:1 or 8:1
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HPE Proliant DL380

ENTERPRISE AI DEPLOYMENT

Proliant DL380

  • Verschiedene Arten von Grafikprozessor-Unterstützungen in 2U-Gehäusen
  • Max. 3x V100 oder RTX6000/RTX8000, 5x RTX4000, 7x T4-Unterstützung
  • Enterprise Systems Management mit iLO und Management Software Suite
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Lokale KI-Plattformen von Lenovo

Lenovo hat eine optimierte KI-Trainingslösung entwickelt, die Lenovo ThinkSystem SR670 mit der Software Lenovo Intelligent Computing Orchestration (LiCO) kombiniert, um den Kunden das Vertrauen in die Bereitstellung einer KI-Infrastruktur zu geben und gleichzeitig die Angst vor Investitionen zu nehmen.  Mit der Lenovo KI-Starter-Kit-Lösung können Unternehmen schnell mit der Ausführung von KI-Workloads im Rechenzentrum beginnen. Sie bietet eine einfache Bedienung und Produktivitätsvorteile für Datenwissenschaftler, eine maximale Auslastung der Infrastruktur für die IT und ermöglicht ein problemloses Wachstum bei steigender Anzahl von Benutzern und Workloads.

ThinkSystem SR670

TRAINING AND MODEL DEVELOPMENT

ThinkSystem SR670

  • 2U High-Performance system
  • mit modularer I/O-Flexibilität für
  • die Optimierung beschleunigter Workloads
  • Verfügbare GPU-Konfigurationen
  • 4x NVIDIA A100 PCIe [KI, Datenanalysen und HPC-Anwendungen]
  • 4x NVIDIA V100/V100S 32 GB (KI-Training
  • 8x NVIDIA T4 (KI-Inferenz, Visualisierung)
  • 4x RTX Grafikprozessoren
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ThinkSytem SR650

ENTERPRISE AI DEPLOYMENT

ThinkSystem SR650

  • 2U mit bis zu 5x T4
  • 3x V100-Unterstützung
  • LiCO (Lenovo Intelligent Computing Orchestration)
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Lokale KI-Plattformen von NVIDIA

NVIDIA® DGX™-Systeme wurden basierend auf der revolutionären NVIDIA Volta™-GPU-Plattform entwickelt, um die Anforderungen von KI und Analysen zu erfüllen. In Verbindung mit innovativer GPU-optimierter Software und vereinfachter Verwaltungstools bieten diese voll integrierten Lösungen bahnbrechende Leistung und Ergebnisse. NVIDIA DGX-Systeme sind dafür konzipiert, Datenwissenschaftlern die leistungsstärksten Tools für die Erforschung von KI an die Hand zu geben, die von ihrem Schreibtisch bis hin zum Rechenzentrum und zur Cloud reichen. Experimentieren Sie schneller, trainieren Sie größere Modelle und gewinnen Sie vom ersten Tag an nützliche Erkenntnisse.

NVIDIA DGX-1

TRAINING, INFERENZ UND ANALYSEN

NVIDIA DGX A100

  • 8x NVIDIA A100 Tensor Core-Grafikprozessoren
  • 5 petaFLOPS-Leistung
  • 320 GB des Grafikprozessorspeichers
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NVIDIA DGX-2

ENTERPRISE AI DEPLOYMENT

NVIDIA DGX-2

  • Das erste 2-petaFLOPS-System mit 16 vollständig verbundenen Grafikprozessoren für die 10-fache Deep-Learning-Leistung
  • NVIDIA® DGX™-Software und eine auf NVIDIA NVSwitch basierende für KI-Skalierung konzipierte Architektur
  • 6x NVIDIA Tesla V100-Grafikprozessoren
  • 2 petaFLOPS-Leistung
  • 81,920 NVIDIA CUDA Recheneinheiten
  • 512 GB des Grafikprozessorspeichers
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