BrainSystems™ KI-Workstation W100
Entwickelt für anspruchsvolle KI-Anwendungen und moderne GPU-Workloads
von CADnetwork


 

 

CADnetwork Deep Learning Box Desk

 

Ready-To-Train - Mit vorkonfiguriertem Software-Stack für KI Training und Inferenz.


Die KI Workstation liefert stabile Hochleistung für anspruchsvolle KI-Workloads wie Training, LLM-Fine-Tuning und Inferenz.
Das System ist mit einem abgestimmten Software-Stack für KI- und Deep Learning Anwendungen ausgestattet (Docker-basiert) und kann problemlos mit eigenen Frameworks und Containern erweitert werden.

 

 

KI Workstation konfigurieren

Frei Konfigurieren oder Fertigsystem wählen

ab 5.980€

Features

Die Komplettlösung für alle gängigen Deep Learning Frameworks


Die Deep Learning Box ist für alle gängigen Deep Learning Frameworks optimiert und bereits fertig eingerichtet für TensorFlow, Caffe2 und PyTorch
Aufstellen. Anschließen. Trainieren.

 

Tensorflow Deep LearningPyTorch Deep LearningCaffe Deep LearningKeras Deep Learning

Lets Get Ready To Train


Beginnen sie mit dem Trainieren von neuronalen Netzen ohne sich um Hardware Fragen, Installation und Einrichtung kümmern zu müssen. Die Deep Learning Box ist bereits fertig eingerichtet für Tensorflow, Caffe2 oder ein Framework ihrer Wahl.

 

 

Deep Learning Machine Learning Tensorflow

Multi-GPU Unterstützung


Die Deep Learning Box unterstützt bis zu vier NVIDIA GPUs mit hoher Rechenleistung und liefert damit beachtliche KI-Ergebnisse in kürzester Zeit.

 

 

Deep Learning Box Desk für TensorFlow und Caffe2

 

Features
PCIe NVMe SSD
8x HDD / SSD
Features
Dual Prozessor
Intel Xeon SP
Features
bis zu vier
NVIDIA GPUs
Features
bis zu 768GB DDR4
Arbeitsspeicher

Mit Dual Intel® Xeon® SP Prozessoren


Dual Intel Xeon

 

Zwei Intel Xeon SP Prozessoren mit bis zu 56 Cores treiben die Deep Learning Box an und liefern maximale Performance für anspruchsvolle Berechnungen. Der integrierte DDR4 Speichercontroller ermöglicht einen Speicherausbau von bis zu 512GB. Insgesamt stellen die beiden Xeon SP Prozessoren 80 PCI-Express Lanes zur Verfügung, so dass beim Einsatz von vier GPUs kein Engpass entsteht.

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