Gehostete dedizierte NVIDIA DGX Spark Server

Skalieren Sie KI-Workloads mit der DGX Spark- Infrastruktur.

Sicheres, skalierbares Hosting mit NVIDIA DGX Spark – beschleunigen Sie die KI-Entwicklung und -Bereitstellung mühelos. Nutzen Sie Rechenleistung der Enterprise-Klasse mit dem GB10 Grace Blackwell Superchip und NVIDIAs bewährtem KI-Software-Ökosystem, verwaltet von Infrastrukturexperten.

Überwachung der Unternehmensinfrastruktur rund um die Uhr, sofortige Skalierung, Expertensupport

KI-Anwendungen für Unternehmen, die auf DGX Spark basieren

Von Forschungslaboren bis hin zu Produktionssystemen liefert DGX Spark die Rechenleistung, die Ihre KI-Initiativen benötigen.

KI-Modell-Prototyping

Experimentieren Sie mit neuartigen Architekturen und Trainingsmethoden, ohne auf die Infrastruktur vor Ort warten zu müssen. Erstellen Sie Umgebungen in wenigen Minuten und beschleunigen Sie Ihre Iterationen.

Entwicklung generativer KI

Trainieren Sie maßgeschneiderte Grundlagenmodelle, optimieren Sie Open-Source-LLMs und bauen Sie multimodale Systeme mit dedizierter Rechenleistung, die mit Ihren Ambitionen skaliert.

Edge-KI-Anwendungsentwicklung

Validieren Sie Edge-Implementierungen zunächst in der Cloud. Testen Sie die Modellleistung, optimieren Sie Inferenzpipelines und simulieren Sie Edge-Beschränkungen vor der Produktionsausrollung.

Arbeitsabläufe in der Datenwissenschaft

Verarbeiten Sie massive Datensätze, trainieren Sie Ensemble-Modelle und führen Sie Hyperparameter-Sweeps mit GPU-beschleunigter Berechnung durch, die für datenintensive Workloads optimiert ist.

Infrastruktur, die Ihnen nicht im Weg steht

Wir konzentrieren uns auf KI-Innovationen, während wir uns um die Komplexität von Hosting, Netzwerktechnik, Sicherheit und Compliance kümmern.

Nahtlose Integration

Profitieren Sie vom kompletten NVIDIA AI-Software-Stack, einschließlich beliebter Frameworks wie PyTorch und TensorFlow, die für maximale Leistung voroptimiert sind.

Rohleistung

Erleben Sie unvergleichliche KI-Leistung mit dem NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, der bis zu 1 PetaFLOP bei FP4-Genauigkeit bietet.

Elastische Skalierung

Skalieren Sie Ihre Rechenleistung sofort und passen Sie sie präzise an die Projektanforderungen an, ohne Überdimensionierung oder Kapazitätsplanung.

Expertenunterstützung rund um die Uhr

Unser engagiertes Support-Team verfügt über Fachkenntnisse in NVIDIA-Technologien und KI-Workloads, um einen reibungslosen Betrieb und eine schnelle Problemlösung zu gewährleisten.

Unternehmenssicherheit

Integrierte Verschlüsselung, Netzwerkisolation, Compliance-Zertifizierungen und Audit-Protokollierung für Umgebungen, die den Sicherheitsstandards von Unternehmen entsprechen.

Keine Investitionskosten

Erhalten Sie Zugang zu modernster KI-Infrastruktur ohne Hardwarebeschaffung, Rechenzentrumsbau oder langfristige Kapitalbindungen.

FAQ – DGX Spark Hosting & Enterprise-KI

Häufig gestellte Fragen zur Bereitstellung der DGX Spark-Infrastruktur für KI-Produktions-Workloads.

Was macht DGX Spark für KI-Anwendungen in Unternehmen geeignet?

DGX Spark kombiniert den GB10 Grace Blackwell Superchip mit einer Infrastruktur der Enterprise-Klasse und liefert 1 PetaFLOP KI-Leistung in einer verwalteten, sicheren Umgebung mit 24/7-Support und bewährten NVIDIA-Software-Stacks.

Wie vergleicht sich gehostetes DGX Spark mit einer On-Premise-Bereitstellung?

Hosted DGX Spark eliminiert Hardwarebeschaffungszyklen, Rechenzentrumsanforderungen und operativen Aufwand und bietet gleichzeitig sofortigen Zugriff, elastische Skalierung und professionelles Management – sodass sich Ihr Team auf die KI-Entwicklung anstatt auf die Infrastruktur konzentrieren kann.

Welcher Unterstützungsumfang ist enthalten?

Alle gehosteten DGX Spark-Instanzen beinhalten rund um die Uhr Support von unserem Expertenteam mit umfassenden Kenntnissen in NVIDIA-Technologien, KI-Frameworks und der Optimierung von Produktionsworkloads. Wir kümmern uns um die Infrastruktur, damit Sie sich auf die Modellentwicklung konzentrieren können.

Kann ich die Ressourcen an meine sich ändernden Bedürfnisse anpassen?

Ja. Skalieren Sie Ihre Rechenleistung sofort an die Projektanforderungen an. Erweitern Sie die Kapazität für Trainingsläufe, reduzieren Sie sie während der Entwicklung oder stellen Sie konsistente Ressourcen für die Produktionsinferenz bereit – alles ohne langfristige Verpflichtungen.