Verda, ein europäischer Anbieter von KI-Cloud-Lösungen, hat sich für die flüssigkeitsgekühlten Rack-Systeme von Supermicro mit NVIDIA Blackwell-Beschleunigung entschieden. Diese Systeme betreiben eine vertikal integrierte KI-Cloud, die speziell für Entwickler innovativer Modelle, KI-spezielle Scaleups und regulierte Unternehmen entwickelt wurde. Die Infrastruktur wird europaweit implementiert und bedient Kunden in Europa, den USA und Asien.
Kernstück der Implementierung ist die Rack-Scale-Infrastruktur von Supermicro, die auf NVIDIA Blackwell- und Blackwell Ultra-GPU-Architekturen basiert. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, den wachsenden Bedarf an KI-Training und -Inferenz im großen Maßstab zu decken, insbesondere bei Organisationen, die innovative Modelle entwickeln und KI-Dienste für den Produktiveinsatz bereitstellen. Die Plattform von Verda richtet sich an eine Mischung aus KI-Startups, Forschungseinrichtungen und Unternehmen, die in regulierten Umgebungen tätig sind, in denen Datensouveränität und Leistung von entscheidender Bedeutung sind.
Rack-Scale-KI-Infrastruktur für moderne Workloads
Verdas Implementierung umfasst eine Reihe von Supermicro-Systemen, die für verschiedene KI-Workloads optimiert sind. Die Infrastruktur beinhaltet NVIDIA GB300 NVL72 Rack-Systeme, die für dichtes GPU-Clustering und das Training großer Modelle ausgelegt sind, sowie NVIDIA HGX B300- und HGX B200-Plattformen, die flexible Skalierung für Training und Inferenz ermöglichen. Zusätzliche Kapazität liefern RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs , die sich für KI-Anwendungen in Unternehmen, Visualisierung und Edge-Computing-Workloads eignen.
Diese Systemkombination ermöglicht es Verda, ein breites Spektrum an KI-Anwendungsfällen zu unterstützen, darunter das Training großer Sprachmodelle, multimodale KI-Pipelines, die Entwicklung von Robotern und Inferenz-Workloads für Unternehmen. Durch die Kombination mehrerer GPU-Architekturen auf einer einheitlichen Plattform kann Verda die Infrastrukturressourcen optimal an die Workload-Anforderungen anpassen und gleichzeitig eine hohe Auslastung gewährleisten.
Vollständige KI-Cloud mit flexiblen Nutzungsmodellen
Verda positioniert seine Plattform als umfassende KI-Cloud, die Infrastruktur, Orchestrierung und Servicebereitstellung in einem einzigen Angebot integriert. Die Umgebung bietet Zugriff auf GPU-Ressourcen über verschiedene Nutzungsmodelle, darunter Self-Service-Instanzen und -Cluster, serverlose Containerumgebungen und verwaltete Inferenzendpunkte.
Dieser Ansatz spiegelt einen umfassenderen Wandel im Markt für KI-Infrastruktur wider, hin zu bedarfsgerechtem Zugriff auf Hochleistungsrechner. Unternehmen benötigen zunehmend die Möglichkeit, GPU-Ressourcen dynamisch zu skalieren, ohne die zugrundeliegende Hardware verwalten zu müssen. Die Plattform von Verda abstrahiert diese Komplexität und ermöglicht gleichzeitig den direkten Zugriff auf die leistungsstarke NVIDIA-Infrastruktur.
Beschleunigte Bereitstellung durch vorvalidierte Systeme
Supermicros Rolle bei der Implementierung geht über die Hardwarelieferung hinaus. Das Framework „Data Center Building Block Solutions“ (DCBBS) bietet vorvalidierte, modulare Infrastruktur, die die Integration auf Rack- und Rechenzentrumsebene vereinfacht. Dies umfasst validierte Kombinationen aus Rechen-, Speicher-, Netzwerk- und Softwarekomponenten.
Durch die Nutzung dieser vorgetesteten Konfigurationen konnte Verda die Bereitstellungszeiten verkürzen und das Integrationsrisiko minimieren. Die Integration im Rack-Maßstab verbessert zudem die Systemleistung durch optimierte Stromversorgung, Wärmemanagement und Verbindungsarchitektur. Dies ist insbesondere für Blackwell-basierte Systeme relevant, bei denen Leistungsdichte und Kühlleistung entscheidende Designkriterien darstellen.
Effizienz und Nachhaltigkeit als Designprioritäten
Energieeffizienz steht bei der Implementierung im Mittelpunkt. Die auf Blackwell basierenden Systeme sind so konzipiert, dass sie eine höhere Leistung pro Watt als frühere GPU-Generationen liefern, was sich direkt auf die Betriebskosten und die Skalierbarkeit auswirkt. Die Systemoptimierungen von Supermicro senken die Gesamtbetriebskosten zusätzlich durch verbesserte Auslastung und geringeren Infrastrukturaufwand.
Verda ergänzt diese Effizienzsteigerungen durch ein auf Nachhaltigkeit ausgerichtetes Betriebsmodell. Das Unternehmen gibt an, dass seine Rechenzentren zu 100 Prozent mit erneuerbarer Energie betrieben werden. Zudem arbeitet Verda mit regionalen Energieversorgern zusammen, um die Abwärme seiner Anlagen zur Beheizung von bis zu 15,000 Wohnhäusern zu nutzen. Diese Art der Wärmenutzung ist in KI-Umgebungen mit hoher Dichte, wo die Wärmeabgabe erheblich sein kann, immer üblicher.
Infrastruktur an die Anforderungen des KI-Marktes anpassen
Die Zusammenarbeit unterstreicht einen breiteren Trend im Markt für KI-Infrastruktur hin zu vertikal integrierten Rack-Lösungen. Mit zunehmender Größe der Modelle und Komplexität der Workloads werden traditionelle serverbasierte Bereitstellungen durch eng integrierte Systeme ersetzt, die die Leistung in Bezug auf Rechenleistung, Netzwerk und Energieverbrauch optimieren.
Supermicros DCBBS-Ansatz trägt diesem Wandel Rechnung, indem er Unternehmen die Bereitstellung modularer Infrastrukturen ermöglicht, die von einzelnen Servern bis hin zu kompletten Rechenzentren skalierbar sind. Für Anbieter wie Verda unterstützt diese Flexibilität eine schnelle Expansion bei gleichzeitiger Gewährleistung der Konsistenz über verschiedene Regionen hinweg.
Da die Nachfrage nach GPU-beschleunigter Infrastruktur das Angebot weiterhin übersteigt, werden Partnerschaften zwischen Systemanbietern und Cloud-Providern immer wichtiger. Verdas Implementierung demonstriert, wie vorintegrierte, auf Blackwell basierende Plattformen leistungsstarke KI-Dienste in großem Umfang bereitstellen und gleichzeitig die Anforderungen an Betriebseffizienz und Nachhaltigkeit erfüllen können.
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