Nvidia AI Factory: Sechs Layer, ein System.
Souveräne KI unter Ihrer Kontrolle wird zum zentralen Element unternehmerischen Wachstums. Der Einsatz produktiver KI integriert Ihre Unternehmensdaten in produktive KI-Anwendungen mit messbarem Mehrwert durch Beschleunigung und Automatisierung Ihrer Geschäftsprozesse. Die AI Factory verbindet dafür sechs Layer zu einem abgestimmten System – von Energieversorgung und Chips bis zu Modellen und Anwendungen. Planen Sie Infrastruktur, Daten und Governance gemeinsam, damit Ihre Plattform zu Ihren Anforderungen passt und mit Ihrem Bedarf skalieren kann.
Applikationen
KI-Agenten planen und orchestrieren autonom komplexe Aufgaben. Assistenten ermöglichen Mitarbeitern die intuitive und effiziente Interaktion mit Ihren Unternehmensdaten. KI-Native Funktionen integrieren Intelligenz in bereits bestehende Unternehmensprozesse und Tools. Hier entstehen die messbaren Mehrwerte von KI.
Modelle
LLMs und Foundation Modelle bringen generalisierte Intelligenz in ihre Abläufe. Per Training und Fine-Tuning werden Modelle an Ihren Unternehmenskontext angepasst und mit Ihrem Domänenwissen angereichert. Die AI Factory bietet zuvor unerreichte Dimensionen der Skalierung, Flexibilität und Effizienz.
Mehr erfahren | Data Science & Artificial Intelligence
Mehr erfahren | Mit KI & GenAI neue Potenziale erschließen
Daten
Der Treibstoff jeder KI. Unternehmensdaten werden auf zentralisierten Datenplattformen zu KI-bereiten Datenschätzen zusammengeführt. Diese bilden die Grundlage ihrer datengetriebenen Prozesse und werden über MCP und weitere Schnittstellen in Ihre KI-Applikationen integriert – mit einheitlichen Governance- und Sicherheitslösungen sichern Sie die produktive Datennutzung und Ihre Datensouveränität.
Mehr erfahren | Big Data Analytics
Mehr erfahren | Data Engineering und Microservices
Chips
GPUs, CPUs und DPUs verwandeln Energie in Rechenleistung und beschleunigen Training, Inferenz und Agents – entscheidend ist der Durchsatz pro Watt. Dabei übernehmen die Chiptypen unterschiedliche Aufgaben: GPUs liefern die parallelisierte Rechenleistung für das Training und die Ausführung von KI-Modellen. CPUs steuern Anwendungen, Agenten und Systemprozesse. DPUs entlasten die Prozessoren durch die beschleunigte Verarbeitung des verschlüsselten Datenverkehrs. Ihre abgestimmte Zusammenarbeit sorgt dafür, dass Rechenressourcen nicht auf Daten warten oder durch begleitende Aufgaben blockiert werden.
Mehr erfahren | ARM-Technologie im Rechenzentrum
Mehr erfahren | Leistungsstarkes Computing mit x86 Architektur
Mehr erfahren | NVIDIA-GPUs für KI, ML und HPC
Mehr erfahren | High Performance Computing
Infrastruktur
GPU- und CPU-Compute und performantem Storage verbunden durch High-Speed-Networking bieten die Hardwarebasis für bisher unerreichte Skalierbarkeit. Kubernetes und SLURM basierte Plattformen vereinen die Ressourcen zu einer gesamtheitlich adressierbaren Private Cloud und orchestrieren Ihren Workload. Der Infrastrukturbetrieb wird vom Hardware-Layer bis zur Plattformbereitstellung durch den Base Command Manager, sowie Mission Control sichergestellt und integriert sich mit den Plattformoperatoren und Applikationsbausteinen zu einer einheitlichen, ganzheitlich supportfähigen Lösung. Die AI Factory Plattform bewältigt die komplexen Betriebsanforderungen einer modernen KI-Plattform und ermöglicht auch höchste Sicherheitsansprüche mittels Confidental Computing im Rahmen einer DPU-basierten Datenflusstopologie zu realisieren.
Mehr erfahren | Enterprise- & Datacenter Netzwerklösungen
Mehr erfahren | Skalierbare Storage-Lösungen für Ihre Datenanforderungen
Mehr erfahren | High Performance Computing
Datacenter
Das Fundament: Stromversorgung, Traglasten und Kühlung bestimmen, wie weit Ihre AI Factory skalieren kann. Daher müssen verfügbare Anschlussleistung, die Stromverteilung im Rechenzentrum und die Absicherung der Versorgung zur geplanten Rechenkapazität passen. Gleichzeitig muss die entstehende Wärme zuverlässig abgeführt werden. Die revolutionäre Leistungsdichte lässt sich nur dann produktiv nutzen, wenn die Kühlung mit der Auslastung der Systeme Schritt hält. Flüssigkühlung muss deshalb gemeinsam mit den Servern und der Gebäudeinfrastruktur betrachtet werden. Entscheidend ist eine abgestimmte Planung, die nicht nur den zunächst vorgesehenen Ausbau berücksichtigt, sondern auch Spielraum für zusätzliche Systeme schafft. Dabei zählt nicht allein der Energiebedarf der Chips: Auch Netzwerk, Storage und Kühlung gehören zur Gesamtbetrachtung. So setzen Stromversorgung und Kühlkonzept den Rahmen dafür, welche Rechenleistung dauerhaft bereitgestellt werden kann und wie sich die AI Factory schrittweise erweitern lässt.
Warum SVA?
- Alles aus einer Hand: Beratung, Implementierung und Betrieb Ihrer AI Factory.
- Ihr Geschäftsnutzen im Fokus: konkrete KI-Anwendungsfälle statt isolierter Technologieprojekte.
- Ganzheitliche Kompetenz: Infrastruktur, Datenplattformen und KI-Anwendungen aufeinander abgestimmt.
- Passend zu Ihrer IT: technologieoffene Beratung für On-Premises-, Cloud- und hybride Umgebungen.
- Praxisnah erproben: NVIDIA-Know-how, Demo-Labor und Proof-of-Concepts für Ihre Architekturentscheidungen.
- Souveränität mitdenken: Sicherheit, Governance und Datenhoheit von Anfang an berücksichtigen.
Frequently Askey Questions
Was macht eine AI Factory produktiv?
Das Zusammenspiel der sechs Layer Applications, Models, Data, Infrastructure, Chips und Energy: Rechenleistung, Datenversorgung und Ressourcensteuerung müssen innerhalb der verfügbaren Strom- und Kühlkapazität abgestimmt arbeiten.
Was gehört zur Infrastruktur?
GPU-Server liefern Rechenleistung, High-Speed-Networking verbindet die Systeme, Storage versorgt sie mit Daten und speichert Modelle sowie Ergebnisse. Die Orchestrierung koordiniert Ressourcen und Workloads.
Warum reichen GPUs allein nicht?
Ohne rechtzeitige Datenversorgung und passende Ressourcensteuerung entstehen Engpässe. Entscheidend ist die nutzbare Leistung der gesamten Plattform, nicht die Spitzenleistung einzelner GPUs.
Welche Aufgaben haben die Chiptypen?
GPUs beschleunigen parallelisierte KI-Berechnungen. CPUs steuern Anwendungen und bereiten Daten auf. DPUs entlasten Prozessoren bei Infrastrukturaufgaben wie Netzwerk- und Datenverkehr.
Training und Inference: Was unterscheidet sie?
Training verlangt vor allem Rechendurchsatz, Speicher und schnellen Datenaustausch. Bei Inference zählen zusätzlich Antwortzeit und gleichzeitig verarbeitete Anfragen. Die Plattform muss zum Workload passen.
Warum zählt Leistung pro Watt?
Die Kennzahl beschreibt Energieeffizienz im konkreten Workload und bei gegebener Auslastung. Zur Gesamtbetrachtung gehören neben den Chips auch Netzwerk, Storage und Kühlung.
Was begrenzt die Skalierung?
IT-Infrastruktur, Anschlussleistung, Stromverteilung und Wärmeabfuhr setzen den Rahmen. Hohe Leistungsdichten erhöhen die Bedeutung von Flüssigkühlung; Erweiterungen müssen von Beginn an mitgeplant werden.
Management: Wo entsteht der Geschäftsnutzen?
Im Applications-Layer: AI Agents, Copilots, Chatbots und Vision AI werden in Geschäftsprozesse integriert. Der Maßstab ist der messbare Nutzen der Anwendung, nicht die installierte Rechenleistung allein.
Management: Was gehört in die Investitionsplanung?
Nicht nur GPUs: Auch Datenaufbereitung, Netzwerk, Storage, Orchestrierung sowie Stromversorgung und Kühlung gehören zur Gesamtplanung. Der Ausbau orientiert sich an den vorgesehenen Workloads und dem benötigten Spielraum für Wachstum.
Management: Welche Rolle spielt Governance?
Governance und Datensouveränität begleiten die Erschließung und Aufbereitung von Unternehmensdaten. Sie gehören damit zur Grundlage ihrer Nutzung für Training, Fine-Tuning und RAG – nicht erst zur fertigen Anwendung.
Sie haben Fragen?
Falls Sie mehr zu diesem Thema erfahren möchten, freue ich mich über Ihre Kontaktaufnahme.
Zum Kontaktformular
