KI-Workstations von primeLine
Mehr Leistung für Ihre Projekte – dank der Power einer KI-Workstation
Moderne Workstations stehen vor einer neuen Herausforderung: Mit der zunehmenden Größe und Komplexität aktueller KI-Modelle ist die Speicherkapazität des VRAM zu einem der wichtigsten Leistungsfaktoren für lokale Inferenz, Training und Prototyping geworden. Modelle wie DeepSeek R1, Mistral 3.1 oder Flux.1 benötigen häufig über 20 GB Grafikspeicher, um flüssig und ohne Offloading-Prozesse betrieben werden zu können. Neben unseren frei konfigurierbaren GPU-Workstations bieten wir leistungsstarke Komplettlösungen wie die NVIDIA DGX Station sowie das ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 an, die sich ideal für anspruchsvolle KI- und Forschungsanwendungen eignen. Unsere KI-Workstations setzen auf professionelle GPU-Lösungen wie die aktuellen NVIDIA RTX Blackwell PRO GPUs und die ASUS AMD Radeon™ AI PRO R9700 sind für produktive KI-Workloads auf dem Desktop optimiert.
Optimale Hardware für moderne KI-Workloads
Für eine leistungsstarke KI-Workstation zählen nicht nur rohe GPU-Teraflops, sondern das ausgewogene Zusammenspiel aus Grafikspeicher, Speicherbandbreite, CPU-Leistung und Systemarchitektur. Ausreichend VRAM ist entscheidend, um große Modelle vollständig lokal auszuführen, während schnelle NVMe-SSDs das Laden von Datensätzen massiv beschleunigen. Ebenso wichtig sind effiziente Kühlung, Stromversorgung und die Skalierbarkeit für zukünftige Upgrades. Unsere Workstations sind darauf ausgelegt, KI-Projekte zuverlässig, leise und energieeffizient zu unterstützen – von der Modellentwicklung über Fine-Tuning bis hin zur produktiven Inferenz.
KI Workstations von primeLine Beratung anfordern
Kategorien
Sortieren nach:
ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3
- ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3
- Proprietäres Netzteil
- Grace-72 Core Neoverse V2
- 72 Core Neoverse V2
- 496 GB LPDDR5x + 288 GB HMB3e
- 2x QSFP112, 1x RJ-45 10G
- 1x PCIe 5.0 x16, 2x PCIe 5.0 x16 (x8)
- bis zu 4x M.2 PCIe 5.0 SSD
- NVIDIA DGX™ Station
- Dekoder: 7x NVDEC | 7x nvJPEG
- 1600 Watt
Preisanfrage
Jetzt vorbestellen
ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 based on NVIDIA DGX Station
Das ASUS ExpertCenter ET900N G3 ist eine leistungsstarke und zugleich wirtschaftliche Plattform für professionelle KI-Workloads. Als flexibel konfigurierbare Workstation bietet es hohe Rechen- und Speicherkapazitäten, moderne Beschleunigerunterstützung und eine auf Stabilität sowie Dauerbetrieb ausgelegte Architektur. Dadurch eignet sich das System besonders für lokale KI-Inferenz, Bild- und Videoanalyse sowie für die Arbeit mit mittelgroßen Sprach- und Vision-Modellen. In vielen Anwendungsszenarien überzeugt das ExpertCenter ET900N durch ein sehr ausgewogenes Verhältnis aus Performance, Skalierbarkeit und Kosten und ermöglicht es Teams, KI-Workflows effizient und budgetbewusst umzusetzen. Die NVIDIA DGX Station ist die Referenzplattform und das Innenleben des ASUS Expertcenter ET900N G3. Ausgerichtet für KI- und Data-Science-Workloads im Desktop-Format und richtet sich die Plattform an höchste professionelle Ansprüche. Ausgestattet mit modernster NVIDIA-Technologie bietet sie enorme Rechenleistung, extrem hohe Speicherbandbreite und speziell für KI optimierte Beschleunigung. Damit bildet die DGX Station eine herausragende Basis für Generative AI, die Entwicklung und das Training großer Sprachmodelle, komplexe Simulationen sowie anspruchsvolle 3D- und Datenanalyse-Workloads. Durch die enge Integration von Hardware, Systemarchitektur und NVIDIA-Software-Stack ermöglicht die DGX Station kurze Trainingszeiten, schnelle Inferenz und eine konstant hohe Performance selbst bei sehr komplexen und rechenintensiven KI-Pipelines.
Mehr erfahren
NVIDIA RTX PRO Blackwell Series – Maximale KI-Performance für professionelle Workflows
Die NVIDIA RTX PRO Blackwell GPUs setzen den Standard für Desktop-KI-Workstations. Mit deutlich gesteigerter Tensor-Core-Performance, massivem VRAM und optimierten FP8/FP16-Berechnungen liefern die Blackwell-Modelle eine herausragende Grundlage für Generative AI, LLM-Entwicklung, komplexe Simulationen und 3D-Workloads. Die effiziente Blackwell-Architektur ermöglicht zudem kürzere Trainingszeiten, schnellere Inferenz und eine stabile Performance selbst bei extrem anspruchsvollen KI-Pipelines.
Mehr erfahrenOptionale Optimierungen & KI-Software-Setup
Auf Wunsch konfigurieren wir Ihre KI-Workstation zusätzlich mit aktuellsten KI-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, Accelerate), optimierten Treibern, CUDA- bzw. ROCm-Umgebungen, sowie Basismodellen wie Llama, Mistral oder Stable Diffusion. Damit erhalten Sie ein sofort produktives System, das ohne langwierige Einrichtung direkt in Ihre Projekte integriert werden kann.
Skalierbarkeit & Zukunftssicherheit
Ob Sie heute mit kleineren Modellen starten oder bereits hohe Compute-Anforderungen haben – unsere Workstations sind auf maximale Aufrüstbarkeit ausgelegt. Austauschbare GPUs, zusätzliche NVMe-Slots, große Netzteile und optimierte Kühlkonzepte stellen sicher, dass Sie zukünftige Hardwaregenerationen problemlos nachrüsten können. So bleibt Ihre KI-Workstation langfristig leistungsfähig und flexibel.
KI-Workstation FAQ
Antworten auf häufige Fragen rund um Beschaffung, Dimensionierung, Betrieb, Sicherheit und Compliance von KI-Workstations für lokale Inferenz, Training und Prototyping, in Bereichen wie Computer Vision, NLP, Datenanalyse und generative KI.
Tippen, um Fragen live zu filtern.
Was ist eine KI-Workstation und wofür wird sie im Unternehmen eingesetzt?
Eine KI-Workstation ist ein besonders leistungsstarker Desktop-Rechner, der mit professionellen GPUs, viel VRAM und großem Arbeitsspeicher dafür ausgelegt ist, KI-Modelle lokal zu entwickeln, zu trainieren und auszuführen. Unternehmen nutzen solche Systeme für Aufgaben wie Training und Fine-Tuning von Modellen, schnelle lokale Inferenz, Computer Vision, NLP, Datenanalyse oder die Entwicklung interner Prototypen und KI-Anwendungen. KI-Workstations ermöglichen dabei hohe Leistung ohne Cloud-Abhängigkeit, was besonders für sensible Daten, kurze Entwicklungszyklen und Forschung wichtig ist.
Training vs. Inferenz: Welche Hardware brauche ich?
- Training/Fein-Tuning: Mehrere GPUs mit großem VRAM, schnelle NVMe-SSDs, viel RAM, ggf. NVLink/PCIe Gen4/5 und InfiniBand/RDMA.
- Inference/Serving: Weniger GPUs, dafür optimiert auf Durchsatz und Latenz (Batching, TensorRT/ONNX Runtime), ggf. mehr Instanzen.
- HPC/Traditionell: Starke CPUs, viel RAM, ggf. einzelne GPUs für beschleunigte Bibliotheken.
Wie skaliert man KI-Workstations?
Beginnen Sie mit einer leistungsstarken KI-Workstation, ausgestattet mit mehreren GPUs für lokale Entwicklung, Training und Inferenz. Wachsen die Modelle, Datensätze oder Teamanforderungen, lässt sich die Umgebung durch zusätzliche Systeme skalieren und über schnelle Interconnects effizient vernetzen. Achten Sie dabei auf eine ausgewogene Systemarchitektur mit ausreichend PCIe-Lanes, optimaler GPU-Anbindung, hoher Speicherbandbreite sowie einer sauberen Ressourcenverwaltung, um auch anspruchsvolle KI-Workloads stabil und performant umzusetzen.
Welcher Speicher ist wichtig? (HBM/VRAM, RAM, NVMe, Filesystem)
- VRAM/HBM: bestimmt Modell- und Batch-Größen.
- RAM: für Dataloader, Preprocessing, Orchestrierung; planen Sie großzügig (z. B. ≥ 1,5× VRAM gesamt).
- NVMe/Storage: lokales NVMe-Scratch + zentrales Parallel-FS (z. B. Lustre, BeeGFS, Ceph) für Datensätze.
Welche Netzwerke benötige ich für hohe Performance?
Für Multi-Node-Training: InfiniBand oder RDMA-fähiges Ethernet (25/100/200/400 GbE). Separieren Sie Storage- und Management-Traffic, verwenden Sie QoS und Low-Latency-Switching.
Welche Software-Stacks sind kompatibel? (PyTorch, TensorFlow, JAX, CUDA/ROCm)
Gängige Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und JAX werden via CUDA (NVIDIA) oder ROCm (AMD) unterstützt. Für Orchestrierung empfehlen sich Docker/Podman, Kubernetes oder Slurm. MLOps: MLflow, Kubeflow, Ray.
On-Prem, Cloud oder Hybrid: Was ist wirtschaftlich und compliant?
On-Prem bietet Datensouveränität, planbare TCO und fördert DSGVO-Konformität. Cloud skaliert schnell, ist jedoch nutzungsabhängig teurer. Hybrid kombiniert beides: sensible Daten/Inference on-prem, elastisches Training in der Cloud.
Wie adressiere ich Datenschutz, Sicherheit und Compliance (DSGVO, ISO 27001, BSI)?
- Rollen- & Rechtekonzepte, MFA, HSM/TPM, verschlüsselte Datenspeicher (at-rest/in-transit).
- Netzwerk-Segmente (Air-Gap), Audit-Logging, SIEM-Integration.
- Daten-Governance: DLP, Anonymisierung/Pseudonymisierung, Auftragsverarbeitung.
Wie dimensioniere ich eine KI-Workstation? (Sizing & Benchmarks)
Nutzen Sie repräsentative Workloads (z. B. Ihr Datensatz/Modell), messen Sie Durchsatz, Latenz, Energie und Gesamtlaufzeit. Starten Sie mit einem Pilot/POC und skalieren Sie iterativ.
Jetzt Kontakt aufnehmen und von unseren KI-Workstation Experten beraten lassen
Kontaktieren Sie uns gern jederzeit.
