STAC hat kürzlich ein STAC-M3™ Benchmark-Audit für eine Lösung durchgeführt, die das KDB+-Datenbanksystem nutzt, das auf sechs Supermicro Storage SuperServer SSG-222B-NE3X24R Servern fragmentiert ist. (ID: KDB250929)
Nutzen Sie Cloud- und Edge-Computing, um die digitale Transformation zu beschleunigen.
KI/ML-Workloads erfordern extreme Leistung und kompromisslose Datenresilienz. Supermicro GPU-Server, gepaart mit Graid Technology’s SupremeRAID™ AE (KI Edition), bieten RAID-5-Schutz für NVMe-SSDs mit nahezu nativer Bandbreite, selbst bei KI-I/O-Mustern unter Verwendung von NVIDIA GPUDirect® Storage (GDS).
Die Telekommunikationslandschaft verändert sich, da beschleunigtes Computing zum Mainstream wird. Diese Transformation erschließt das Potenzial, den Telco-Edge mit KI-Anwendungen zu monetarisieren, indem GPU-Infrastruktur internen und Drittanwendern angeboten wird, während gleichzeitig 5G/6G Radio-Area-Network (RAN)-Software ausgeführt wird. Dieser vereinheitlichte Ansatz ist kein Zukunftskonzept mehr – er ist ein entscheidendes Geschäftsgebot zur Schaffung neuer Einnahmequellen und zur Monetarisierung des Edge. Doch wie lässt sich eine Plattform aufbauen, die neue Einnahmen generieren und gleichzeitig die strengen Anforderungen von RAN erfüllen kann? Treffen Sie Experten von Supermicro und Aarna.ml für einen tiefgehenden Einblick in eine umfassende Referenzarchitektur für KI RAN Distributed Inference. Wir werden eine vollständige, Cloud-native Lösung vorstellen, die darauf ausgelegt ist, Ihre Edge-Standorte in dynamische, monetarisierbare KI-Plattformen zu verwandeln, die auch RAN-Software ausführen können.
Supermicro und NVIDIA transformieren den Einzelhandel durch die Bereitstellung von Edge-KI-Lösungen, die Intelligenz direkt in den Laden bringen.
STAC hat kürzlich ein STAC-ML™ Markets (Inference) Benchmark-Audit für einen Stack durchgeführt, der einen NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip in einem Supermicro ARS-111GL-NHR Server enthält. (ID: SMC250910)
Die neuesten Fortschritte in der KI bringen neue Herausforderungen an die Infrastruktur mit sich, wie erhöhte Leistungsanforderungen und Wärmemanagement. Supermicros Data Center Building Block Solutions (DCBBS) bietet alles Notwendige, um flüssigkeitsgekühlte KI-Rechenzentren schnell auszustatten.
Flüssigkeitsgekühlte GPU-Server senken den Stromverbrauch und steigern die Leistung
Da die Einführung von KI-Anwendungsfällen im Einzelhandel, in der Fertigung, in Smart Spaces und anderen Branchen weiter zunimmt, muss die Leistung der Unternehmensinfrastruktur am Edge mithalten. Die richtige Balance zwischen Leistung und TCO zu finden, ist entscheidend für einen erfolgreichen und nachhaltigen Business Case. Darüber hinaus setzen Unternehmen auf spezialisierte KI-Modelle für prädiktive, generative, physische und agentische KI, wodurch die Datenverarbeitung mit geringer Latenz für Echtzeit-Entscheidungen noch kritischer wird. Diskutieren Sie mit uns Edge-KI-Anwendungsfälle, um zu zeigen, wie Unternehmen Wachstum und operative Exzellenz fördern können und wie Supermicros Edge-Portfolio entwickelt wurde, um die erforderliche KI-Leistung am Edge zu liefern.
Näher an den Daten, der Intelligenz von morgen voraus
Der traditionelle Einzelhandel ist wettbewerbsintensiver denn je. Mit dem Fortschritt der KI haben Einzelhändler die Möglichkeit, neue Effizienzen und unglaubliche Einkaufserlebnisse zu erschließen. Doch der Erfolg ist nicht garantiert. Er erfordert Edge-Systeme der Enterprise-Klasse mit Rack-Einfachheit. Hier kommen Supermicro und AMD ins Spiel.
Dieses Whitepaper untersucht, wie Intels Trust Domain Extensions (TDX) und NVIDIA Confidential Computing zusammen mit Supermicros HGX B200-basierten Systemen gemeinsam eine leistungsstarke, sichere und skalierbare Plattform für die KI-Infrastruktur der nächsten Generation bieten.
Supermicro ARS-E103-JONX: Leistungsoptimiertes, lüfterloses System für KI am Edge
Energieeffiziente Leistung für das verteilte Netzwerk
Supermicro und Algo-Logic ermöglichen die Ausführung anspruchsvoller Handelsstrategien für Futures und Optionen mit extrem niedriger Latenz. Das System nutzt einen KI-Cluster, einen Analyseserver mit präziser Zeitstempelung und hardwarebeschleunigte Handelsausführung.
