High-Performance Computing (HPC) Infrastruktur: Lokale Lösungen für KI & komplexe Workloads

Sie benötigen Rechenpower jenseits herkömmlicher Server? Unsere High-Performance-Computing-(HPC)-Infrastruktur liefert die Performance, die Sie für KI-Training, komplexe Simulationen oder datenintensive Forschungsprojekte brauchen – lokal installiert, vollständig anpassbar und ohne Abhängigkeit von teuren Cloud-Anbietern. Ob GPU-Cluster, parallele Datenverarbeitung oder spezialisierte Workloads: Wir bauen Ihnen eine HPC-Umgebung, die exakt zu Ihren Anforderungen passt, DSGVO-konform arbeitet und jederzeit unter Ihrer Kontrolle bleibt.

Warum klassische Cloud-Lösungen für HPC oft scheitern

Moderne KI-Modelle, wissenschaftliche Berechnungen oder Echtzeit-Analysen erfordern Ressourcen, die normale Server-Infrastrukturen überlasten. Public Clouds sind hier keine optimale Lösung – aus gutem Grund:

  1. Kostenexplosion im Betrieb: Cloud-HPC wird schnell unbezahlbar – stundenweise Nutzung von 100 GPUs summiert sich auf sechsstellige Jahresbeträge.
  2. Datenmigration als Risiko: Terabyte an sensiblen Daten in die Cloud zu transferieren, ist langsam und erhöht das Sicherheitsrisiko (z. B. bei medizinischen Datensätzen).
  3. Performance-Flaschenhälse: Geteilte Cloud-Ressourcen führen zu Inkonsistenzen – kritisch bei zeitkritischen Simulationen oder KI-Inferenz.
  4. Keine Individualisierung: Vorgefertigte Cloud-Instanzen passen selten perfekt zu speziellen Workloads (z. B. FPGA-basierte Berechnungen).

Unsere HPC-Lösung schlägt Cloud-Anbieter in 3 Punkten:

  • Kostenkontrolle: Einmalige Investition statt endloser Mietgebühren – bereits nach 3–24 Monaten rechnet sich Ihre lokale Infrastruktur.
  • Null Latenz, volle Bandbreite: Direkter Zugriff auf bare-metal Hardware ohne Latenz-Overhead.
  • Zukunftssicherheit: Modularer Aufbau ermöglicht Upgrades (z. B. zusätzliche GPU-Nodes) ohne Systemstillstand.

So bauen wir Ihre maßgeschneiderte HPC-Infrastruktur

Unsere Lösungen sind keine Standard-Serverräume – wir designen jede Infrastruktur individuell nach Ihren Workloads, ob für KI-Training, Fluid-Dynamik-Simulationen oder Genomanalysen.

Schritt 1: Anforderungsanalyse & Hardware-Design

  • Workload-Analyse: Wir ermitteln exakt, welche Ressourcen Sie benötigen (z. B. GPU-Typ, RAM pro Node, Storage-Throughput).
  • Energieeffizienz-Check: Planung der Kühlung und Stromversorgung zur Minimierung der Betriebskosten (PUE-Wert unter 1,3 möglich).
  • Skalierbarkeitskonzept: Architektur, die späteres Hinzufügen weiterer Nodes oder Storage-Systeme ohne Downtime ermöglicht.

Schritt 2: Installation & Optimierung

Wir liefern keine Standard-Hardware – alle Komponenten werden aufeinander abgestimmt:

  • Rechen-Nodes: Hochleistungs-Server mit bis zu 8x NVIDIA H100 GPUs, AMD EPYC Prozessoren oder spezialisierten Chips (z. B. TPU/FPGA).
  • Storage-Lösungen: Parallel File Systeme wie Ceph oder BeeGFS für hohen Durchsatz (>100 Gb/s) – ideal für KI-Training mit großen Datensätzen.
  • Networking: InfiniBand HDR (200 Gb/s) oder NVIDIA Quantum-2-Switches reduzieren Latenz in MPI-Anwendungen auf Mikrosekunden.

Schritt 3: Integration & Software-Stack

  • Cluster-Management: Tools wie Slurm oder Kubernetes orchestrieren Jobs automatisch – priorisierte Workloads erhalten Ressourcen vorrangig.
  • KI-Frameworks: Vorinstallierte Umgebungen für PyTorch, TensorFlow oder CUDA-Optimierungen sparen Wochen an Einrichtungszeit.
  • Sicherheitsschicht: Verschlüsselung während der Datenverarbeitung (z. B. NVIDIA DOCA) und Air-Gapped-Netzwerke für sensible Workloads.

Drei Pakete – von leistungsstark bis exascale

1. HPC-Starterpaket „Performance Plus“

  • Für: KMUs oder Forschungsgruppen mit mittleren Anforderungen (z. B. KI-Inferenz, Rendering).
  • Hardware: 4x Rechen-Nodes (AMD EPYC, 2x GPU pro Node), 200 TB NVMe-Storage, InfiniBand FDR Networking.
  • Kosten: Einmalig 49.999 € | Monatlich 2.299 € (Wartung + Support).

2. HPC-Pro-Paket „AI Factory“

  • Für: Unternehmen mit rechenintensiver KI-Entwicklung oder industriellen Simulationen.
  • Hardware: 16x GPU-Nodes (NVIDIA A100/H100), 1 PB All-Flash-Storage, Quantum-2 Networking + Backup-Cluster.
  • Kosten: Einmalig 199.999 € | Monatlich 7.499 € (inkl. Notfall-Support in 4h).

3. HPC-Enterprise „Hyperscale“

  • Für: Großforschungsprojekte, staatliche Institutionen oder Hyperscale-KI-Training.
  • Hardware: Vollständig individuelle Architektur (z. B. Flüssigkeitskühlung, Quantum-Computing-Hybridlösungen).
  • Kosten: Auf Anfrage – mit Option zum Mietmodell (OPEX statt CAPEX).

FAQ: Häufige Fragen zu HPC-Infrastrukturen

  1. Wie lange dauert die Installation?
    Standard-Systeme sind in 4–6 Wochen betriebsbereit. Bei Enterprise-Lösungen planen wir 8–12 Wochen ein (inkl. Kühlungsinfrastruktur).
  2. Was passiert bei Hardware-Ausfällen?
    Im Pro- und Enterprise-Paket sind redundante Nodes integriert – kritische Workloads werden automatisch verschoben.
  3. Können wir die Infrastruktur später erweitern?
    Ja – unsere Architektur ermöglicht das Hinzufügen weiterer Racks oder Storage-Knoten ohne Downtime („Scale-Out“-Design).
  4. Unterstützen Sie Hybrid-Modelle mit Cloud-Bursting?
    Optional verbinden wir Ihr lokales HPC mit einer privaten Cloud (z. B. in Ihrem Rechenzentrum), um Lastspitzen abzufangen – ohne Daten in öffentliche Clouds zu leiten.
  5. Welche Bandbreiten erreicht das Storage-System?
    Mit Ceph und NVMe-Storage sind bis zu 250 GB/s möglich – ausreichend für Echtzeit-Analysen von Petabyte-Datensätzen.
  6. Müssen wir eigene IT-Experten bereitstellen?
    Nein – wir übernehmen das komplette Management (optional inklusive 24/7-Monitoring und Patches).
  7. Wie sieht die ROI-Rechnung aus?
    Typische Amortisation liegt bei 12–36 Monaten (abhängig von Auslastung). Ein Pharmaunternehmen sparte z. B. durch lokales HPC 740.000 €/Jahr im Vergleich zu AWS – trotz initialer Investition.

Kontaktieren Sie uns für eine individuelle Machbarkeitsstudie – wir berechnen exakt, wie viel Leistung und Budget Ihre Projekte benötigen.