Produkte/GPU-Server
KI und GPUInfrastruktur
Wir bauen und liefern GPU-beschleunigte Server für KI-Training, Inferenz und HPC. NVIDIA H100, H200, A100 und L40S — konfiguriert, getestet und von Hongkong weltweit an Ihr Rechenzentrum versendet.
Direkter Zugang zum NVIDIA-Partnervertriebskanal
GPU-Zuteilung vor Angebotsabgabe bestätigt — keine falschen Versprechen
Vollständige Systemintegration: GPUs, NICs (ConnectX-7), NVMe-Speicher
Flüssigkeitskühlung (DLC) und luftgekühlte Optionen
Burn-in vor Versand und GPU-Stresstests
Support für NVIDIA AI Enterprise-Lizenzen
GPU-Optionen
NVIDIA-GPUs, die wirbeschaffen
NVIDIA H100 SXM5
Speicher
80GB HBM3
Bandbreite
3.35 TB/s
TDP
700W
Geeignet für: Training großer Sprachmodelle, Feintuning der GPT-Klasse, HPC
Höchste Nachfrage — Lieferzeiten variieren je nach Zuteilung
NVIDIA H200 SXM5
Speicher
141GB HBM3e
Bandbreite
4.8 TB/s
TDP
700W
Geeignet für: LLM-Inferenz in großem Maßstab, größere Trainings-Batches
Aktuelle Generation — Verfügbarkeit bestätigen
NVIDIA A100 SXM4
Speicher
40GB / 80GB HBM2e
Bandbreite
2.0 TB/s
TDP
400W
Geeignet für: Bewährte KI-Trainingsplattform, weit verbreitet, kosteneffizient
Gute Verfügbarkeit — Vorgängergeneration, bewährtes Ökosystem
NVIDIA L40S
Speicher
48GB GDDR6
Bandbreite
864 GB/s
TDP
350W
Geeignet für: Inferenz-Serving, VDI, Rendering, Feintuning kleinerer Modelle
PCIe-Formfaktor — leichter beschaffbar, geringerer Stromverbrauch
NVIDIA RTX 6000 Ada
Speicher
48GB GDDR6
Bandbreite
960 GB/s
TDP
300W
Geeignet für: Workstation-KI, Content-Erstellung, professionelle Visualisierung
Kompatibel mit Workstations und Servern
Server-Plattformen
8-GPU-ServerPlattformen
Dell PowerEdge XE9680
6U RackBeliebtester 8-GPU-KI-Server. NVLink 4.0 im vollständigen Mesh. In großem Maßstab bewährt.
HPE Cray XD675
6U RackHPEs Flaggschiff-Plattform für KI-Training. Integration des Cray-Software-Stacks.
Supermicro GPU SuperServer
4U / 8U RackMaximale GPU-Dichte und Konfigurationsflexibilität. AMD- oder Intel-Plattformen.
Huawei G5500 V7
4U RackStarke APAC-Preise. Verfügbar mit Ascend- oder NVIDIA-GPUs.
Planen Sie einen KI-Cluster?
Wir helfen Ihnen, die GPU-Infrastruktur für LLM-Training, Inferenz-Serving und MLOps zu dimensionieren. Teilen Sie uns Ihr Modell, die Datensatzgröße und Ihre Durchsatzziele mit.
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