centron Powerlance

Professionelle Anwender aus den Bereichen Machine Learning, Scientific Computing, Big Data, Videoverarbeitung und viele mehr benötigen ein Maximum an paralleler Rechenleistung. Als eines der ersten Datacenter in Deutschland haben wir eine High-Performance-Lösung für solche Szenarien entwickelt. Unsere cloudbasierten centron Powerlance GPU-Server nutzen neueste GPU-Technologie unseres Partners NVIDIA, um hochkomplexe Prozesse, Deep Learning und Ray Tracing Workloads zu stemmen.

 

Sie möchten Ihren Server selbst betreiben?

Kein Problem! Unsere Techniker unterbreiten Ihnen gerne ein Hardware-Angebot für Ihr individuelles Wunschsystem! – mit führenden Marken-GPUs von NVIDIA und AMD nach Wahl.

centron Powerlance Services

Projekte der Spitzenklasse verdienen einen Partner der Spitzenklasse.

Nvidia Quadro RTX 6000

Schneller als jemals zuvor.

Server Performance

Unglaubliche Anwendungsleistung

Erleben Sie eine schnelle, interaktive und professionelle Anwendungsleistung
Neueste NVIDIA GPU-Architektur und ultraschneller Grafikspeicher
Powerlance Icon RT Cores

RT Cores für Ray Tracing in Echtzeit

72 RT-Kerne beschleunigen das fotorealistische Raytrace Rendering
Die NVIDIA RTX-Technologie bietet Rendering in Echtzeit für professionelle Anwender
Powerlance Icon Tensor Core

Tensor Cores für schnelle KI-Workflows

Tensor Cores der neuesten Generation treiben KI-Entwicklung und Machine Learning an
Die unglaubliche Inferenzleistung ist ideal für ein at the Edge Deployment
Powerlance Icon Cuda Core

Nvidia Cuda

Leistungsstarke CUDA Kerne bieten maximale Geschwindigkeit bei paralleler Prozessverarbeitung
Kompatibel mit dem CUDA Toolkit für optimale Entwicklungsprozesse

NVIDIA A100 Tensor-Core-GPU

Nie dagewesene Beschleunigung in jeder Größenordnung

NVIDIA A100 für PCIe
Peak FP649,7 TF
Peak FP64 Tensor Core19,5 TF
Peak FP3219,5 TF
Tensor Float 32 (TF32)156 TF | 312 TF*
Peak BFLOAT16 Tensor Core312 TF | 624 TF*
Peak FP16 Tensor Core312 TF | 624 TF*
Peak INT8 Tensor Core624 TOPS | 1.248 TOPS*
Peak INT4 Tensor Core1.248 TOPS | 2.496 TOPS*
Grafikprozessorspeicher40 GB
GPU-Speicherbandbreite1.555 GB/s
VerbindungenVerschiedene Instanzgrößen mit bis zu 7 MIGs bei 5 GB
FormfaktorPCIe
Max. TDP-Kraft250 W

Use Cases

GPU-Server Video Encoding

Video Encoding

GPU-Server Luft & Raumfahrt

Luft- & Raumfahrt

GPU-Server Automotive

Automotive

GPU-Server Smart Cities

Smart Cities

GPU-Server Medien

Medien & Unterhaltung

GPU-Server Healthcare

Healthcare

GPU-Server Wissenschaft

Wissenschaft

Spieleentwicklung

Spieleentwicklung

GPU-Server Finance

Finance

GPU-Server Machine Learning

Machine Learning

Video Encoding

Designer, Architekten und Künstler benötigen ein Maximum an Rechenleistung, wenn es um das Video Encoding oder das Live-Rendering von Inhalten geht. Die centron Powerlance GPU-Server bieten mit mehr Iterationen und schnellerem Rendering von der Prävisualisierung bis hin zu den finalen Frames entscheidende Vorteile gegenüber herkömmlichen CPU-Servern. In der Praxis lässt sich mit den RTX-Server-Knoten von NVIDIA die bis zu 60-fache Leistung gegenüber Dual-CPU-Knoten abrufen.

Die Powerlance GPU-Server basieren auf der Quadro Plattform von NVIDIA und verfügen damit über die derzeit schnellste am Markt verfügbare GPU-Rendering-Lösung. Gepaart mit der unübertroffenen Leistung der Quadro RTX-Grafikkarten können Designer und Künstler aus allen Branchen modernstes Rendering in ihre professionellen Workflows implementieren.

Design und Visualisierung mit NVIDIA Quadro RTX

GPU-Server Luft & Raumfahrt

Luft- & Raumfahrt

Es gibt nur wenige Branchen, in denen so viel Präzision und Akribie wie in der Luft- und Raumfahrt gefordert ist. Der kleinste Fehler kann verheerende Auswirkungen haben und im schlimmsten Fall sogar Menschenleben fordern. In der Praxis kommen daher zahlreiche Deep-Learning-Anwendungen zum Einsatz, die ein Maximum an Rechenleistung benötigen. Diese lassen sich mittels GPU-Servern performant und zuverlässig durchführen.

Aerodynamik
Bereits bei der Konstruktion lässt sich die Aerodynamik von Flugkörpern oder einzelner Bauteile ohne Tests im Windkanal präzise simulieren. Dies spart Entwicklungskosten und ermöglicht eine kürzere Time-to-Market.

Lastverteilung
Airline-Betreiber berechnen mit fortschrittlichen KI-Algorithmen die optimale Lastverteilung bei Frachtflügen. Auf Basis der Aufzeichnungen lässt sich sogar vorhersagen, mit welcher Wahrscheinlichkeit Transportgut nicht zum Take Off eintrifft – um rechtzeitig umplanen zu können.

Predictive Maintenance
Ingenieure nutzen unter anderem GPU-gestützte Deep-Learning-Technologien, um die Prozesse in Flugzeugturbinen besser zu verstehen und Wartungen durchzuführen, bevor Schäden entstehen.

GPU-Server Automotive

Automotive

In der Automobilindustrie herrscht ein großer Wettbewerbs- und Zeitdruck. Daher werden hochleistungsfähige Technologien, welche die Aerodynamik eines Fahrzeugs simulieren können, ohne einen Test im Windkanal durchzuführen, immer wichtiger. Aufgrund der Vielzahl zu berücksichtigender Daten und Anforderungen sind solche Tasks äußerst rechenintensiv. Gleichzeitig müssen sie extrem schnell und präzise durchgeführt werden.

Mit den Powerlance GPU-Servern von centron erhalten Ingenieure eine State-of-the-Art-IT-Infrastruktur und marktführende Hardware, die mit maximaler Leistung arbeitet, um die Simulationszeiten so kurz wie möglich zu halten. So lassen sich Entwicklungs- und Konstruktionsprozesse, die auf CFD (Computational Fluid Dynamics) und CAE (Computer Aided Engineering) setzen, deutlich effizienter gestalten.

GPU-Server Smart Cities

Smart Cities

Modernste Technologien wie NVIDIA Metropolis machen es möglich Daten von Milliarden von Sensoren und IoT-Geräten zu sammeln und zu analysieren. Städte und deren Verantwortliche sind damit in der Lage wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um Infrastrukturen und öffentliche Dienste für die Einwohner zu verbessern. Dies funktioniert allerdings nur mit einer entsprechend leistungsstarken IT-Infrastruktur im Rücken. GPU-Server bieten hierfür die besten Voraussetzungen. Typische Einsatzszenarien sind:

Infrastruktur
Katastrophenhilfe | Erkennung von Auffälligkeiten | Crowd-Analysen | Warteschlangen-Management

Logistik
Frachtverfolgung | Routenoptimierung | Angebotsprognosen | Minderung des Betriebsrisikos

Verkehrsmanagement
Echtzeitwarnungen | Vorfallerkennung | Genaues Szenenverständnis | Geschwindigkeitssegmentierung

Medien & Unterhaltung

Egal, ob Filmproduktion, Live-TV-Show, Werbung oder Videospiel: All diese Produktionen benötigen modernste Technologien wie Deep Learning, Simulation oder Echtzeitdarstellung für ein optimales Endergebnis. Das Transformieren einer großen Menge an Pixeln oder Voxeln mit einem Shader oder das Simulieren einer realistischen Beleuchtung durch Ray Tracing sind massive Rechenaufgaben mit paralleler Prozessverarbeitung. Gerade Ray Tracing zählt durch die Simulation von Reflexionen, Schatten und indirekte Beleuchtung zu den rechenintensivsten Prozessen. Ohne hardwarebasierte Ray-Tracing-Beschleunigung ist dies auf GPUs in Echtzeit nicht möglich.

Zu den Neuheiten von NVIDIA Quadro RTX 6000 zählen:

GPU-Server Healthcare

Healthcare

Die COVID-19-Pandemie zeigt einmal mehr den hohen Stellenwert der medizinischen Forschung für die Gesellschaft. Leistungsstarke Hardware-Technologien wie die centron Powerlance GPU-Server helfen zusammen mit intelligenten Anwendungen dabei, die Prozesse in Bereichen wie Bildanalyse, Krankheitsforschung und Medikamentenentwicklung zu beschleunigen.

Durch die herausragende Rechenleistung der NVIDIA Quadro RTX 6000 Grafikeinheiten, die speziell für Deep Learning und tiefe Analysen entwickelt wurde, gestaltet medizinisches Fachpersonal ihre Forschungsarbeit äußerst effizient. Auswertungen von Experimenten und Simulationen in Highspeed führen vom ersten Tag an zu wichtigen Erkenntnissen.

Wie KI das Gesundheitswesen verändert

GPU-Server Wissenschaft

Wissenschaft

Wesentliche Faktoren für viele bahnbrechende Erkenntnisse aus der Forschungsarbeit sind die heutigen technologischen Möglichkeiten, große Datenmengen effektiv auswerten zu können. GPU-Server bieten Forschern und Datenwissenschaftlern die ultimative Leistung für Deep Learning und maximale Flexibilität, um selbst anspruchsvollste Workloads effektiv zu bewältigen.

Viele unterschiedliche Zweige profitieren von GPU-beschleunigten Anwendungen und erhalten so optimale Produktivität in ihrer Forschung. Beispielsweise nehmen Größe und Komplexität der Daten in der Genomik immer mehr zu. Hier ermöglichen es spezialisierte Software und intelligentes Computing, die Sequenzierungskosten bei der Untersuchung großer Populationen zu senken.

Welche Anwendungen profitieren von GPU-Beschleunigung?

Spieleentwicklung

Spieleentwicklung

Die Gaming-Branche befindet sich derzeit auf einem Allzeithoch. Mit jeder Konsolengeneration werden Spiele visuell noch ansprechender und noch realistischer. Um dieses hohe grafische Niveau weiter auszubauen, benötigen Spieleentwickler zuverlässige Visual-Computing-Technologien und leistungsfähige Hardware. Vor allem Partikeleffekte, physikalische Abläufe und Ray-Tracing-Frameworks verlangen eine IT-Infrastruktur, die gewaltige Workloads mit parallelen Prozessen verarbeiten kann.

NVIDIA RTX Ray Tracing

NVIDA GameWorks

GPU-Server Finance

Finance

Die Finanzbranche ist geprägt von enorm großen Datensätzen, permanenten Veränderungen des Marktes und von der Notwendigkeit Sachverhalte möglichst schnell zu analysieren. Hier können GPU-beschleunigte smarte Technologien dazu beitragen, das Risiko Management, datengestützte Entscheidungen, Sicherheit und Kundenerfahrung zu verbessern.

Computational Risk
Präzise Prognosen sind für die Leistungsfähigkeit von Unternehmen unerlässlich. GPU-gestützte KI-Plattformen beschleunigen die Erstellung von Modellen, mit denen Finanzexperten Trends beurteilen, Risiken erkennen und fundiert vorausplanen können.

Ultraschnelles Computing
Eine schnelle Verarbeitung von Transaktionen sorgt für die erfolgreiche Handelsausführung und höhere Umsätze. Die GPU-gestützte Hardwarebeschleunigung vermindert die Latenz, sodass Unternehmen und Organisationen konkurrenzfähig bleiben.

Betrugserkennung
Dank der großen Mengen an verfügbaren Kundendaten, wie etwa RAW Transactions over Time (RNN) oder Transaction Summary Vectors (RNN und CNN), können Unternehmen KI-Netze wie Autoencoder und Modelle trainieren, um Unregelmäßigkeiten in Transaktionsaktivitäten zu identifizieren.

Gesprächs-KI
Die Verarbeitung natürlicher Sprache unterstützt Finanzinstitute dabei, ihre Kundenerfahrung zu personalisieren und die Interaktion zu verbessern.

GPU-Server Machine Learning

Machine Learning

Machine Learning ist ein leistungsstarker Ansatz aus der Datenwissenschaft, bei dem große Datenmengen zum Erstellen von Vorhersagealgorithmen verwendet werden. Diese Vorhersagealgorithmen werden häufig in Empfehlungsfunktionen bei vielen gängigen Musik- und Videoanwendungen, Online-Shops und Suchmaschinen verwendet. Andere Bereiche, in denen Machine Learning häufig zum Einsatz kommt, sind selbstfahrende Autos, Prozessautomatisierung, Sicherheit, Marketinganalysen und das Gesundheitswesen. Hierzu müssen sehr große Datenmengen in äußerst kurzer Zeit analysiert und verarbeitet werden. centron Powerlance GPU-Server stellen die nötige Rechenleistung bereit, um gängige Machine-Learning-Tools performant zu betreiben.