GPU-Systeme für KI
GPU-Server und Workstations für Deep Learning, Machine Learning, TensorFlow, PyTorch, AI Training, Inference und lokale LLMs.
Unsere On-Prem-KI-Systeme bieten eine vorkonfigurierte Plattform für den lokalen Betrieb moderner KI-Modelle auf eigener Hardware. So lassen sich Sprachmodelle wie Qwen, Llama, Mistral oder DeepSeek direkt im Unternehmen einsetzen – beispielsweise für Dokumentensuche, Wissensmanagement, Recherche, interne Assistenzsysteme und die Nutzung betriebsinternen Know-hows.
Die Wahl des KI-Modells bleibt flexibel. Modelle können je nach Anwendungsfall ausgewählt, ergänzt oder ausgetauscht werden. Auch eigene Anwendungen, Schnittstellen und unternehmensspezifische Workflows lassen sich darauf aufbauen. Darüber hinaus kann die KI mit internen Dokumenten, Richtlinien und Wissensbeständen erweitert werden, um Begriffe, Zusammenhänge und Prozesse des eigenen Unternehmens besser nutzbar zu machen.
Ideal für Unternehmen, die KI-Technologie lokal, sicher und zuverlässig unter eigener Kontrolle betreiben möchten. Keine Cloud-Anbindung. Keine laufenden Abokosten. Ihre Daten bleiben im Unternehmen.
Lokaler KI Server für Unternehmen
Unsere AI-GPU-Systeme können auf Wunsch mit der Ready-to-Brain™ Technologie von CADnetwork® vorbereitet werden. Dabei wird das System mit NVIDIA-Treibern, CUDA, cuDNN, Docker und typischen Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch eingerichtet. So entsteht eine reproduzierbare Arbeitsumgebung für Entwicklung, Tests, Training, Fine-Tuning und Inferenz auf eigener GPU-Hardware.
Der Screenshot zeigt eine typische vorbereitete Developer-Umgebung: Docker-Container, GPU-Erkennung, Framework-Start und NVIDIA-Systemstatus sind eingerichtet und können direkt geprüft werden. Damit reduziert sich der Aufwand für Treiber, CUDA-Abhängigkeiten, Container-Setup und erste Funktionstests deutlich.
Die containerbasierte Architektur erleichtert es, unterschiedliche Framework-Versionen, Bibliotheken und projektspezifische Abhängigkeiten sauber voneinander zu trennen. Eigene Container, Anwendungen und Workflows können ergänzt werden, ohne die Grundinstallation unnötig zu vermischen.
Dadurch bleibt das System flexibel: für lokale Entwicklung, Tests, Training, Fine-Tuning, Inferenz und produktive Deep-Learning-Workflows. CADnetwork liefert dabei nicht nur Hardware, sondern eine technisch abgestimmte Plattform aus GPU-System, Treibern, Laufzeitumgebung und optional vorbereitetem Software-Stack.
CADnetwork Deep-Learning-Stack
Deep Learning & Machine Learning
Moderne Deep-Learning-Workloads stellen andere Anforderungen an Hardware als klassische Server-Anwendungen. Beim Training neuronaler Netze, bei Transformer-Modellen, Computer Vision oder generativer KI werden große Mengen paralleler Rechenoperationen auf der GPU ausgeführt. Entscheidend sind dabei nicht nur die GPU-Leistung, sondern auch verfügbarer GPU-Speicher, System-RAM, Storage und die passende Softwareumgebung.
Beim Training neuronaler Netze werden große Datenmengen wiederholt durch das Modell verarbeitet. Leistungsfähige NVIDIA GPUs beschleunigen diese parallelen Berechnungen deutlich. Für größere Modelle oder umfangreiche Trainingsdaten können mehrere GPUs innerhalb eines Systems eingesetzt werden.
TensorFlow kann NVIDIA GPUs über CUDA und cuDNN für rechenintensive Machine-Learning- und Deep-Learning-Operationen nutzen. Unsere GPU-Systeme können als vorbereitete Plattform für TensorFlow-Entwicklung, Training, Tests und produktive Inference eingesetzt werden.
PyTorch wird häufig für Deep Learning, Transformer-Modelle, Computer Vision, Forschung und generative KI eingesetzt. CUDA-fähige NVIDIA GPUs ermöglichen die Beschleunigung von Training und Inference sowie den Aufbau von Multi-GPU-Workloads.
Nicht jedes KI-Projekt erfordert vollständiges Modelltraining. GPU-Systeme können ebenso für Fine-Tuning vorhandener Modelle und für die anschließende Inference eingesetzt werden. Je nach Anwendung stehen dabei VRAM, Rechenleistung, Durchsatz oder möglichst niedrige Latenz im Vordergrund.
GPU-Beschleunigung eignet sich nicht nur für Large Language Models. Typische Anwendungen reichen von Bildklassifikation, Objekterkennung und Segmentierung über wissenschaftliche Machine-Learning-Modelle bis zu kundenspezifischen CUDA-, TensorFlow- und PyTorch-Anwendungen. Die Hardware kann passend zu Framework, Dataset, Modellgröße und gewünschter Rechenleistung ausgelegt werden.
Auf Wunsch werden die Systeme mit einer vorbereiteten Deep-Learning-Umgebung ausgeliefert. NVIDIA-Treiber, CUDA, cuDNN, Docker und NVIDIA Container Toolkit bilden dabei die GPU-Basis. TensorFlow, PyTorch und projektspezifische Frameworks können in getrennten Container-Umgebungen betrieben werden.
GPU-Auswahl und VRAM
Welche GPU für einen Deep-Learning-Server sinnvoll ist, hängt stark vom jeweiligen Workload ab. Neben der reinen GPU-Rechenleistung spielt insbesondere der verfügbare GPU-Speicher eine wichtige Rolle. Modelle, Trainingsdaten, Tensoren und Zwischenergebnisse müssen während der Berechnung im VRAM verarbeitet werden.
GPUs mit 16 GB VRAM eignen sich beispielsweise für Entwicklung, viele Machine-Learning-Aufgaben und kleinere Deep-Learning-Modelle. 32 GB bieten bereits deutlich mehr Spielraum für anspruchsvollere Trainings-, Inference- und AI-Workloads. 48 GB, 72 GB, 96 GB oder mehr GPU-Speicher werden interessant, wenn Modelle, Batch-Größen, Auflösungen oder Speicheranforderungen weiter wachsen.
Wichtig bei Multi-GPU-Systemen: Der Speicher mehrerer GPUs wird nicht automatisch zu einem einzigen großen VRAM zusammengefasst. Damit ein Modell oder Trainingsjob mehrere GPUs verwenden kann, muss die verwendete Software den Workload entsprechend verteilen. Frameworks wie TensorFlow und PyTorch stellen hierfür unterschiedliche Verfahren für Data Parallelism und Model Parallelism bereit.
Neben der GPU beeinflussen auch CPU-Leistung, System-RAM, NVMe-Storage und Netzwerkbandbreite die Gesamtleistung eines KI-Servers. Besonders bei großen Datasets, parallelem Preprocessing oder mehreren GPUs muss die Plattform ausreichend Daten bereitstellen können, damit die GPUs nicht durch andere Komponenten ausgebremst werden.
Hardware-Sizing
Ein leistungsfähiger Deep-Learning-Server besteht nicht nur aus schnellen GPUs. CPU, Arbeitsspeicher, Storage, PCIe-Anbindung und Netzwerk müssen zum jeweiligen AI-Workload passen und die GPUs zuverlässig mit Daten versorgen.
Die GPU übernimmt den größten Teil der parallelen Rechenarbeit. Der verfügbare VRAM begrenzt gleichzeitig, welche Modelle, Batch-Größen und Datenmengen direkt auf der GPU verarbeitet werden können.
Datenaufbereitung, Dataloader, Kompilierung und andere CPU-seitige Aufgaben laufen weiterhin auf dem Prozessor. Je nach Workflow kann deshalb auch eine hohe CPU-Leistung für die Gesamtauslastung der GPUs entscheidend sein.
Große Datasets, parallele Prozesse und Datenvorbereitung benötigen ausreichend Arbeitsspeicher. Die benötigte RAM-Kapazität hängt deshalb nicht allein vom verbauten GPU-Speicher ab.
Schnelle NVMe-SSDs reduzieren Wartezeiten beim Laden großer Datasets, Modelle und Checkpoints. Bei datenintensiven Workloads kann die Storage-Performance einen direkten Einfluss auf den Gesamtdurchsatz haben.
Werden Trainingsdaten von NAS-, Storage- oder Serversystemen bereitgestellt, wird auch die Netzwerkbandbreite relevant. Je nach Plattform können die GPU-Systeme mit schnellen Ethernet-Schnittstellen für zentrale Storage-, Team- und Rechenzentrumsumgebungen ausgestattet werden.