GPU-Server & Workstations für professionelle KI-Workloads

Unsere KI-Server und Workstations sind für moderne KI Frameworks optimiert, bereits mit einem KI-Software-Stack ausgestattet (Docker-basiert: PyTorch und TensorFlow) und können problemlos mit eigenen Frameworks und Anwendungen erweitert werden.

 

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(keine Hotline - Beratung durch KI-Spezialisten)
+49 2236 / 30 903 10

 

 

Deep Learning Box Rack

Deep Learning Box Rack (Xeon)



Features
Intel Xeon W-Serie bis 20-Cores
Features
4x GPU je nach Modell
z.B. RTX 4090, RTX 6000 ADA
Features
bis zu 1TB DDR5 Memory
4800MHz ECC 8-Slots

Jetzt Konfigurieren!

Deep Learning Box Rack

Deep Learning Box Rack (EPYC)



Features
AMD EPYC bis 64-Cores
Features
4x GPU je nach Modell
z.B. RTX 4090, RTX 6000 ADA
Features
bis zu 1TB DDR4 Memory
3200MHz ECC 8-Slots

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Deep Learning Box Rack 8GPU

Deep Learning Box Rack 8GPU



Features
Dual AMD EPYC bis 128-Cores
Features
8x GPU je nach Modell
z.B. RTX 4090, 6000 ADA, A100, H100
Features
bis zu 1.5TB DDR4 RAM
3200MHz ECC 24-Slots

Jetzt Konfigurieren!

FERTIG INSTALLIERT MIT READY-TO-BRAIN™ TECHNOLOGIE

Die Installation und Einrichtung leistungsfähiger KI- und GPU-Systeme ist komplex, zeitaufwendig und häufig von Trial-and-Error geprägt. Statt wertvolle Arbeitszeit mit Linux-Installationen, Treibern und Software-Stacks zu verbringen, sollten Sie sich auf das konzentrieren, was zählt: Ihre KI-Workloads.
Mit der Ready-to-Brain™ Technologie von CADnetwork® sind unsere AI-GPU-Systeme sofort einsatzbereit. Alle Server werden vollständig vorkonfiguriert und mit einem abgestimmten Software-Stack für moderne KI-Anwendungen ausgeliefert.
So können Sie ohne Vorlaufzeit direkt mit Training, Inferenz und Entwicklung beginnen – zuverlässig, reproduzierbar und professionell.

 

 

KOMPATIBEL MIT VIELEN KI FRAMEWORKS

Unsere GPU-Systeme für KI-Workloads sind mit allen gängigen KI-Frameworks kompatibel. Bereits vorinstalliert sind unter anderem TensorFlow und PyTorch. Darüber hinaus können jederzeit eigene Frameworks, Bibliotheken oder Versionen ergänzt und genutzt werden. Dank der integrierten Docker-Umgebung lassen sich KI-Frameworks und Workloads flexibel als Container bereitstellen. So können unterschiedliche Projekte, Versionen oder Teams sauber voneinander getrennt betrieben werden – reproduzierbar, wartbar und ohne Eingriffe in das Basissystem.

Unterstützte Deep Learning Frameworks

Deep Learning Machine Learning Tensorflow

Deep Learning Stack

 

 

MIT UMFANGREICHEM DL SOFTWARESTACK

Die CADnetwork® Deep Learning Box ist mit einem umfangreichen Softwarestack für AI Anwendungen ausgestattet. Die Deep Learning Frameworks und Bibliotheken sind hierbei in komfortablen docker Containern angeordnet und ermöglichen so einfachen und stabilen Zugriff auf die Ressourcen. Die gängigsten Frameworks wie z.B. TensorFlow und PyTorch sind bereits fertig installiert und sofort einsatzbereit

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