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Edge AI / GPU Server

Edge AI / GPU Server

Leistungsstarke GPU- und Edge-AI-Server für KI & High Performance Computing

Edge AI / GPU-Server vereinen moderne x86-Prozessoren mit dedizierten Beschleunigern, um künstliche Intelligenz genau dort auszuführen, wo sie gebraucht wird – sei es direkt an der Maschine, am 5G-Funkmast oder im Core-Datacenter. Edge-AI-Server punkten mit short-depth-Gehäusen, erweitertem Temperaturbereich und Echtzeit-Rechenleistung für Robotik, fahrzeugbasierte Systeme, Smart-Factory-Analysen oder Video-Analytics. GPU-Server liefern maximale Parallelleistung für Deep-Learning-Training, Simulationen und andere HPC-Aufgaben im Rack-Schrank.

Gemeinsam bieten beide Serverklassen: flexible PCIe-Erweiterung für GPUs, Frame-Grabber oder SmartNICs, High-Speed-Netzwerke bis 25 GbE und darüber, Hot-Swap-Massenspeicher sowie Remote-Management per IPMI / Redfish. So erhalten Sie skalierbare Lösungen für jede KI-Workload – vom datenintensiven Edge-Einsatz bis zur GPU-beschleunigten Cloud- oder On-Prem-Infrastruktur.

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1U 19" MEC-Server
- 4th Gen Intel Xeon Scalable Prozessor
- Arbeitsspeicher: bis zu 6x DDR5 DIMMs
- Erweiterung über PCIe
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Rackmount Edge AI Server
- Rackmount Server (2U)
- Prozessor: bis zu 64-Core, AMD EPYC 7003 Serie
- 8x DDR4 RDIMM Sockel, bis 256 GByte
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Effiziente Datenverarbeitung mit Edge AI Servern

Edge AI Server revolutionieren die Art und Weise, wie Daten vor Ort verarbeitet werden. Durch die zusätzliche Integration von KI ermöglichen diese Server eine schnelle Analyse und sofortige Entscheidungsfindung, was sie unverzichtbar für industrielle Automatisierungsprozesse macht. Mit leistungsstarken Prozessoren und der Möglichkeit zur Installation mehrerer Grafikkarten unterstützen sie komplexe Algorithmen und Machine Learning direkt am Entstehungsort der Daten.

GPU-Server: Maximale Rechenleistung für Training, Simulation & HPC

GPU-Server im 1U–4U-Rackformat liefern geballte Parallelleistung für Deep-Learning-Training, CFD-Simulationen oder digitale Zwillinge. Bis zu acht Double-Wide GPUs, PCIe Gen 4/5-Backplanes und 25–100 GbE-Netzwerke beschleunigen datenintensive Workloads im Rechenzentrum. Hot-Swap-SSDs, redundante CRPS-Netzteile und Remote-Management via IPMI / Redfish gewährleisten 24/7-Verfügbarkeit – ideal für Forschung, Mediatheken und High-Performance-Computing-Cluster.

Skalierbare KI-Infrastruktur: vom Edge-Knoten bis zum Datacenter

Mit einer einheitlichen Edge-AI-/GPU-Server-Plattform lassen sich KI-Pipelines nahtlos skalieren: Modelle werden im GPU-Server trainiert, optimiert und anschließend auf Edge-Servern für Echtzeit-Inference ausgerollt. Gemeinsame Features wie PCIe-Erweiterung, GNSS- oder PTP-Zeitsynchronisation und Container-Orchestrierung (Docker / Kubernetes) sorgen für einfache Wartung. So entstehen flexible KI-Ökosysteme, die Produktionsdaten sicher verarbeiten, Bandbreite sparen und gleichzeitig höchste Genauigkeit bei Analyse und Prognose bieten.