GPU-Systeme für KI
KI-GPU-Server und Workstations für lokale KI-Anwendungen, eigene Sprachmodelle und Deep Learning – von Entwicklung und Tests bis zum produktiven Betrieb auf eigener Hardware.
Unsere On-Prem-KI-Systeme bieten eine vorkonfigurierte Plattform für den lokalen Betrieb moderner KI-Modelle auf eigener Hardware. So lassen sich Sprachmodelle wie Qwen, Llama, Mistral oder DeepSeek direkt im Unternehmen einsetzen – beispielsweise für Dokumentensuche, Wissensmanagement, Recherche, interne Assistenzsysteme und die Nutzung betriebsinternen Know-hows.
Die Wahl des KI-Modells bleibt flexibel. Modelle können je nach Anwendungsfall ausgewählt, ergänzt oder ausgetauscht werden. Auch eigene Anwendungen, Schnittstellen und unternehmensspezifische Workflows lassen sich darauf aufbauen. Darüber hinaus kann die KI mit internen Dokumenten, Richtlinien und Wissensbeständen erweitert werden, um Begriffe, Zusammenhänge und Prozesse des eigenen Unternehmens besser nutzbar zu machen.
Ideal für Unternehmen, die KI-Technologie lokal, sicher und zuverlässig unter eigener Kontrolle betreiben möchten. Keine Cloud-Anbindung. Keine laufenden Abokosten. Ihre Daten bleiben im Unternehmen.
Lokaler KI Server für Unternehmen
Unsere AI-GPU-Systeme können auf Wunsch mit der Ready-to-Brain™ Technologie von CADnetwork® vorbereitet werden. Dabei wird das System mit NVIDIA-Treibern, CUDA, cuDNN, Docker und typischen Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch eingerichtet. So entsteht eine reproduzierbare Arbeitsumgebung für Entwicklung, Tests, Training, Fine-Tuning und Inferenz auf eigener GPU-Hardware.
Der Screenshot zeigt eine typische vorbereitete Developer-Umgebung: Docker-Container, GPU-Erkennung, Framework-Start und NVIDIA-Systemstatus sind eingerichtet und können direkt geprüft werden. Damit reduziert sich der Aufwand für Treiber, CUDA-Abhängigkeiten, Container-Setup und erste Funktionstests deutlich.
Die containerbasierte Architektur erleichtert es, unterschiedliche Framework-Versionen, Bibliotheken und projektspezifische Abhängigkeiten sauber voneinander zu trennen. Eigene Container, Anwendungen und Workflows können ergänzt werden, ohne die Grundinstallation unnötig zu vermischen.
Dadurch bleibt das System flexibel: für lokale Entwicklung, Tests, Training, Fine-Tuning, Inferenz und produktive Deep-Learning-Workflows. CADnetwork liefert dabei nicht nur Hardware, sondern eine technisch abgestimmte Plattform aus GPU-System, Treibern, Laufzeitumgebung und optional vorbereitetem Software-Stack.
CADnetwork Deep-Learning-Stack