Die steigenden Datenmengen und die Anforderungen an Rechenzentren nehmen kontinuierlich zu, da Workloads zunehmend komplexer werden und neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) immer höhere Anforderungen an die Infrastruktur stellen. Ein Drittel aller jährlich ausgelieferten Rechenzentrumsserver unterstützt softwaredefinierte Rechenzentrums-Stacks, die nur mit einer zukunftsfähigen Netzwerkinfrastruktur reibungslos laufen können. NVIDIA bietet Lösungen, die eine solche robuste, performante und sichere Infrastruktur ermöglichen.

Fortschrittliche Netzwerkarchitekturen für KI und High-Performance-Computing

Mit NVIDIA's neuen 800G-Switches und der Einführung der Blackwell-basierten Plattformen setzt das Unternehmen neue Maßstäbe. Diese sind optimal für GPU-Computing und KI-Infrastrukturen der nächsten Generation konzipiert und erlauben bahnbrechende Fortschritte in der Datenverarbeitung. Mit Geschwindigkeiten von bis zu 800 GB/s bieten sie die Leistung, die für KI-Systeme im Billionen-Parameter-Bereich erforderlich ist. NVIDIA DGX SuperPOD-Architekturen wie das DGX GB200-System schaffen so eine leistungsfähige Grundlage für intensive KI-Workloads.

Effizienz und Sicherheit mit beschleunigtem Networking

Die Lösungen von NVIDIA umfassen InfiniBand und Ethernet-Netzwerke, die speziell auf hohe Leistungsanforderungen und schnelle Konnektivität ausgelegt sind. Diese Technologien stellen eine schnelle Datenübertragung zwischen GPU-Servern sicher und schaffen eine sichere und transparente Netzwerkumgebung. NVIDIA BlueField DPUs und Spectrum-X bieten zusätzlich Möglichkeiten zur Netzwerkautomatisierung und bieten volle Netzwerktransparenz. Gerade bei sensiblen Daten und komplexen Anwendungen wird dadurch höchste Sicherheit und Effizienz gewährleistet.

Vorteile von NVIDIA's Netzwerk-Technologien

1. Hochperformante KI-Workloads: Für die Verarbeitung von KI- und HPC-Workloads auf Rechenzentrumsebene bieten NVIDIA-Netzwerke eine optimierte Datenübertragungsrate und eine stabile, schnelle Verbindung zwischen den Systemen.

2. Sicherheit und Transparenz: In einer zunehmend verteilten Netzwerkstruktur sind die Sicherheit und Sichtbarkeit von Daten im gesamten Netzwerk essenziell. NVIDIA’s Technologie ermöglicht die Überwachung und Kontrolle, die Rechenzentren für sichere und zuverlässige Umgebungen benötigen.

3. Offload und Performance: Durch die Entlastung der Server durch RDMA over Converged Ethernet (RoCE) oder die isolierte Workload-Verarbeitung über BlueField DPUs bleibt mehr Rechenleistung für Applikationen und wichtige Aufgaben verfügbar.

Technologie im Fokus: BlueField und InfiniBand

Die NVIDIA BlueField-Plattform bietet Datencenter eine flexible und leistungsstarke Architektur, die Workloads effizient und sicher verwaltet – von Cloud- bis Edge-Anwendungen. Mit InfiniBand bietet NVIDIA zudem die schnellste Netzwerkperformance für anspruchsvolle KI- und wissenschaftliche Anwendungen.

Entwickler-Ökosystem und Tools zur Unterstützung innovativer Netzwerklösungen

Für Entwickler, Forscher und Cloud-Service-Provider stellt NVIDIA eine umfangreiche Infrastruktur zur Verfügung. Die Plattformen DOCA, Magnum IO und Morpheus bieten spezielle SDKs und technische Ressourcen zur Entwicklung und Optimierung sicherer Netzwerk- und Speicherlösungen. Diese Tools unterstützen bei der Datenübertragung, der Anwendungsentwicklung und der Cybersicherheit.

NVIDIA 800G-Switches	NVIDIA DGX SuperPOD mit DGX GB200-Systemen	NVIDIA BlueField Data Processing Units (DPUs)
Optimiert für KI- und GPU-Computing der nächsten Generation: ie 800G-Switches von NVIDIA wurden entwickelt, um den hohen Datenfluss und die komplexen Anforderungen in KI- und HPC-Umgebungen (High-Performance Computing) zu bewältigen. Extrem hohe Datenübertragungsrate: Diese Switches können bis zu 800 Gigabit pro Sekunde übertragen, was insbesondere für die Verwaltung und Skalierung großer KI-Modelle entscheidend ist.	Hochleistungsplattform für KI-Workloads: Die NVIDIA DGX SuperPOD-Architektur nutzt die leistungsstarken DGX GB200-Systeme, die sich besonders gut für anspruchsvolle KI- und HPC-Workloads eignen. Innovative Netzwerkinfrastruktur: ie DGX GB200-Systeme sind mit modernsten NVIDIA-Netzwerklösungen ausgestattet und können generative KI auf großer Skala unterstützen.	Netzwerk-Offload und Sicherheit: BlueField-DPUs entlasten Server, indem sie Netzwerk-, Speicher- und Sicherheitsfunktionen übernehmen, sodass die Hauptrechenleistung für Anwendungen freigehalten wird. Skalierbarkeit für Rechenzentren: BlueField unterstützt Retrieval-Augmented Generation (RAG), eine KI-Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, auf große Datenmengen für geschäftliche Anwendungen zuzugreifen und diese effizient zu verarbeiten.

Erlebe den Durchbruch in der KI-Entwicklung! Unsere neueste Case Study beleuchtet, wie Jina AI in Zusammenarbeit mit der sysGen GmbH die Zukunft der neuronalen Suche revolutioniert. Dank leistungsstarker NVIDIA H100 GPUs werden Such- und Reranking-Modelle auf ein neues Niveau gehoben. Erfahre hier, wie diese Technologie die Effizienz und Genauigkeit in Bereichen wie Gesundheitsberatung und Kundenbetreuung drastisch verbessert. Neugierig geworden? Jetzt lesen und mehr erfahren

sysGen und NVIDIA sind dabei auf der Messe SpaceTechExpo in Bremen. Sie finden uns in Halle 5 an Stand K31. Verpassen Sie nicht Ihren direkten Draht zu den Experten. Informieren Sie sich über die Lösungen für die Weltraumindustrie.

Supermicro und NVIDIA bieten Telekommunikationsunternehmen maßgeschneiderte Serverlösungen, die es ermöglichen, die Potenziale der Künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen. Mit leistungsstarken GPUs und skalierbaren Systemen können Telcos ihre Netzwerke optimieren, neue Geschäftsfelder erschließen und Innovationen wie 5G-Monetarisierung und 6G-Entwicklung vorantreiben. Diese fortschrittlichen Infrastrukturen verbessern nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern bieten auch die Grundlage für eine führende Rolle in der digitalen Transformation und der globalen KI-Entwicklung. So positionieren sich Telcos als zentrale Akteure im digitalen Zeitalter.

NVIDIA NIM™, Teil von NVIDIA AI Enterprise, bietet Container zum Selbsthosten von GPU-beschleunigten Inferenz-Microservices für vortrainierte und angepasste KI-Modelle in Clouds, Rechenzentren und Workstations. Bei der Bereitstellung mit einem einzigen Befehl stellen NIM-Microservices branchenübliche APIs für eine einfache Integration in KI-Anwendungen, Entwicklungs-Frameworks und Workflows bereit. Basierend auf voroptimierten Inferenz-Engines von NVIDIA und der Community, einschließlich NVIDIA® TensorRT™ und TensorRT-LLM, optimieren NIM-Microservices automatisch die Antwortlatenz und den Durchsatz für jede Kombination aus Basismodell und GPU-System, die zur Laufzeit erkannt wird. NIM-Container bieten auch standardmäßige Observability-Datenfeeds und integrierte Unterstützung für die automatische Skalierung in Kubernetes auf GPUs.