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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.

NEU
MECS-7120
1U 19" MEC-Server
- 4th Gen Intel Xeon Scalable Prozessor
- Arbeitsspeicher: bis zu 6x DDR5 DIMMs
- Erweiterung über PCIe
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NEU
AXE-7220SR - Preliminary
2U AI GPU Server
- 5th / 4th Gen Intel Xeon Scalable Prozessor
- Arbeitsspeicher: bis zu 768 GByte RDIMM / DDR5
- 4x 2.5" SATA für SSD-Festplatten (hot-swappable)
- Erweiterung über PCIe
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NEU
AXE-7400SR
4U AI GPU Server
- 4th Gen Intel Xeon Scalable Prozessor
- Arbeitsspeicher: 8x DDR5 DIMM-Slots für bis zu 1024 GByte RDIMM / 2048 GByte LRDIMM
- 6x 2.5"/3.5" SATA für HDD-Festplatten (hot-swappable) mit Intel® RSTe
- Erweiterung über PCIe
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NEU
RMS-3000 Serie
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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ICS-2000-Serie
High-Performance Edge-Server mit AMD Prozessor
- Edge-Server mit AMD 4th Gen. EPYC 8004 Siena Prozessor
- Arbeitsspeicher: 6x DDR5 RDIMM, bis zu 768 GByte
- Erweiterbar & mit zahlreichen Schnittstellen:
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RMS-4000 Serie
Rackmount Edge AI Server
- Rackmount Edge AI Server (2U)
- Prozessor: bis zu 2x 40-Core Intel Xeon Scalable, 3rd. Generation
- 16 GByte DDR4-Speicher, erweiterbar bis 512 GByte
- 2x PCIe 4.0 x16 und 2x PCIe 4.0 x8 für Full-Length / Full-Height PCIe-Karten
- 3x LAN, 2x USB Typ-A, Serielle Schnittstellen (RJ45 / USB Typ-C)
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ICS-1110S-Serie
Edge AI Server / Datenspeicher
- Intel® Xeon® D-2800/D-2700 Processor (Eddy Lake D)
- 2x 10G SFP+, 4x GigE LAN, 4x USB, 16-bit isolierte DIOs
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ICS-1000-Serie
Erweiterbarer Edge AI Server mit GPU-Beschleunigung
- Intel® Xeon® D-2800/D-2700 Processor (Eddy Lake D)
- Max. 1800W Powerbudget für zwei 900W Grafikkarten (NVIDIA / AMD)
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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.