High-Performance dank aktueller Blackwell-Technologie
Mit High-End NVIDIA® GPUs auf Basis der Blackwell-Architektur und modernsten Prozessoren liefern unsere GPU Server eine Spitzenleistung
- InoNet Computer GmbH
Wettersteinstraße 18
82024 Taufkirchen
GPU Server für Höchstleistung in KI und Industrie
Unsere GPU Server setzen auf leistungsstarke NVIDIA® GPUs mit Blackwell Architektur und kombinieren diese mit modernsten Prozessoren für maximale Rechenleistung. Sie sind speziell für anspruchsvolle Workloads entwickelt – vom Training komplexer KI-Modelle über Computer Vision bis hin zu Simulationen und industriellen 24/7-Anwendungen. Mit maßgeschneiderten Konfigurationen liefern unsere Systeme genau die Performance, die Ihre Projekte benötigen. Dank robuster langlebiger Industriekomponenten bieten unsere GPU Server nicht nur höchste Leistung, sondern auch maximale Zuverlässigkeit im Dauereinsatz.
Vorteile unserer GPU Server
Unsere GPU Server mit NVIDIA® Blackwell Architektur
Unsere Server mit NVIDIA® GPUs bieten für jede Applikation die passende Lösung: vom kompakten Einstiegssystem über leistungsstarke Mittelklasse-Server bis hin zu High-End-Systemen für maximale Rechenleistung. Alle Modelle basieren auf robusten Industriekomponenten, unterstützen 24/7-Betrieb und lassen sich flexibel erweitern, sodass Sie genau die Leistung erhalten, die Ihre Anwendung erfordert.
Entry
Compact Compute
Konfigurierbar von stromsparend (Low-Power) bis zur maximalen GPU-Dichte für rechenintensive Anwendungen mit wenig Platz.
Plus
Versatile Platform
Konfigurationsflexible 4HE-Plattform mit GPU-Integration auf Basis einer industrietauglichen Workstation-Architektur.
Pro
Scalable Performance Platform
Serverbasierte 4HE-Plattform mit hohem Performance-Ceiling und erweitertem I/O-Angebot zur GPU-Skalierung.
Industrielle KI-Lösungen von Eurotech
Durch Hinzufügen des Eurotech-Mehrwerts (HW & SW integriert) werden unsere GPU-Server-Plattformen zu einsatzbereiten Bausteinen für visuelle Inspektionssysteme – integrieren industrielle Daten, führen KI in der Edge aus und verwalten sicher Implementierungen in großem Maßstab.
ReliaCOR 55-20 — auf Basis Mayflower®-ID-AM5
ReliaCOR 61-11 — auf Basis Mayflower®-II-SP5
Anwendungen von GPU Servern
Generative AI und LLMs
Neben unseren neuen GPU Servern bieten wir auch leistungsstarke Generative AI Server, die speziell für Anwendungen wie Intelligente Chatbots, wissensbasierte Copilots oder visuelle Agenten optimiert sind. Da diese Systeme ebenfalls auf NVIDIA® GPUs basieren, ergänzen sie unser Portfolio ideal und decken besonders anspruchsvolle KI-Workloads ab.
Weitere Details zu Architektur, Performance und Einsatzbereichen finden Sie auf unserer Landingpage für Generative AI Server.
Machine Vision Hardware
Mit steigenden Anforderungen an Auflösung, Bildraten und KI-Auswertung stoßen bestehende Bildverarbeitungs- und Inspektionssysteme schnell an ihre Grenzen. Moderne Machine Vision Hardware liefert die nötige Rechenleistung, um neue Kameras und komplexe Algorithmen zuverlässig zu betreiben. Damit sorgt sie für maximale Präzision in der Qualitätskontrolle und Produktion.
Weitere Informationen zu unseren Lösungen finden Sie auf unserer Landingpage für Machine Vision Hardware.
Computer Vision
Für Anwendungen in der industriellen Bildverarbeitung, Videoanalyse oder bei der Erstellung digitaler Zwillinge bilden GPU Server die leistungsstarke Basis für eine schnelle, parallele Datenverarbeitung. Sie ermöglichen es, große Bild- und Videodatenmengen effizient zu analysieren und in Echtzeit zu verarbeiten. Abhängig vom Einsatzszenario stehen darüber hinaus weitere spezialisierte Systeme und Plattformen zur Verfügung, die optimal auf unterschiedliche Computer Vision Anforderungen abgestimmt sind.
Weitere Informationen zu unseren Lösungen finden Sie auf unserer Landingpage für Computer Vision.
Simulationen
Für 3D-Simulationen, Computational Fluid Dynamics (CFD) oder Hardware-in-the-Loop-Simulationen (HiL) stellen GPU Server eine leistungsfähige Rechenplattform dar, um komplexe Modelle deutlich schneller zu berechnen und realitätsnah abzubilden. Insbesondere HiL Anwendungen profitieren von hoher GPU-Performance, da Simulationen und Tests unter Echtzeitbedingungen ausgeführt werden müssen. Ergänzend zu GPU Servern bieten wir weitere spezialisierte Systeme und Lösungen, die gezielt auf HiL und Automotive Szenarien ausgelegt sind.
Mehr Informationen zu unseren HiL Produkten finden Sie auf unserer Landingpage für ADAS Datalogging Automotive Computing Ecosystem.
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FAQ
Was ist ein GPU Server und wofür wird er eingesetzt?
Ein GPU Server ist ein leistungsstarker Server, der neben klassischen CPUs auch hochperformante Grafikprozessoren (GPUs) integriert. Diese Server sind speziell für rechenintensive Anwendungen entwickelt, bei denen parallele Datenverarbeitung entscheidend ist. Typische Einsatzbereiche sind Künstliche Intelligenz (KI), Deep Learning, Simulationen, Bild- und Videoverarbeitung sowie industrielle Automatisierung. Durch die Kombination von CPU und GPU liefern unsere Systeme maximale Rechenleistung und beschleunigen komplexe Berechnungen deutlich gegenüber herkömmlichen Servern.
Was zeichnet die NVIDIA® Blackwell GPUs aus und warum sind sie für GPU Server besonders geeignet?
NVIDIA® Blackwell GPUs gehören zur neuesten Generation professioneller Hochleistungs-Grafikprozessoren und sind speziell darauf ausgelegt, GPU Server für KI, Deep Learning und Datenverarbeitung auf ein neues Leistungsniveau zu heben. Die Blackwell-Architektur bietet erheblich mehr Rechenleistung für Trainings- und Inferenzaufgaben, optimierte Tensor Cores für KI-Berechnungen und eine höhere Energieeffizienz im Dauerbetrieb.
Für GPU Server bedeutet das: maximale Performance bei rechenintensiven Workloads, kürzere KI-Trainingszeiten, hohe Skalierbarkeit und zuverlässige Effizienz im 24/7-Einsatz – ideal für moderne Industrie- und Forschungsanwendungen.
Wie lassen sich die unterschiedlichen Angaben zur KI-Leistung eines GPU Servers verstehen (TOPs, TFLOPs und CUDA-Cores)?
Bei GPU Servern werden unterschiedliche Kennzahlen verwendet, um die KI-Leistung zu beschreiben. TOPs geben Aufschluss über die Performance bei KI-spezifischen Operationen wie Inferenz, TFLOPs beschreiben die theoretische Rechenleistung für Gleitkommaberechnungen und CUDA Cores stehen für die Parallelverarbeitungskapazität einer GPU. Keine dieser Kennzahlen allein sagt jedoch alles über die tatsächliche KI-Leistung aus, da Architektur, Speicherbandbreite und der konkrete Workload eine entscheidende Rolle spielen.
Eine ausführliche Einordnung der wichtigsten Leistungskennzahlen finden Sie in unserem Wiki-Artikel „TOPS vs. TFLOPS vs. CUDA Cores: Leistungskennzahlen einfach erklärt“.