NVIDIA
Maximale Leistung für Ihre Projekte – mit den richtigen GPUs
In einer Welt, in der Datenmengen stetig wachsen und komplexe Berechnungen immer schneller erledigt werden müssen, sind leistungsstarke Graphics Processing Units (GPUs) unverzichtbar. Ob für Künstliche Intelligenz, wissenschaftliche Simulationen, High-Performance Computing oder hochauflösendes Rendering – die richtige GPU sorgt dafür, dass Ihre Systeme effizient und zuverlässig arbeiten. Mit tausenden parallelen Recheneinheiten liefern GPUs Rechenleistung, die traditionelle Prozessoren nicht erreichen können, und verwandeln rechenintensive Aufgaben in schnelle, präzise Ergebnisse.
Von Rechenleistung bis Effizienz - So zeigen GPUs ihre Innovationsstärke in allen Facetten:
1. Künstliche Intelligenz und Deep Learning
KI-Modelle, insbesondere neuronale Netze, benötigen enorme Rechenleistung für Training und Inferenz. GPUs sind dafür ideal, da sie tausende Rechenkerne besitzen und massiv parallele Berechnungen ermöglichen – deutlich effizienter als klassische CPUs.
2. High Performance Computing (HPC)
In Wissenschaft, Forschung und Industrie steigt der Bedarf an Simulationen und Datenanalysen. GPUs beschleunigen diese Prozesse erheblich, etwa in der Klimaforschung, Biotechnologie oder Materialwissenschaft.
3. Virtual Desktop Infrastrukturen (VDI)
Moderne VDI-Umgebungen werden zunehmend für CAD, 3D-Modellierung, Video-Editing oder Simulationen genutzt. GPUs ermöglichen die Hardwarebeschleunigung solcher grafiklastigen Anwendungen, was die Benutzererfahrung deutlich verbessert.
4. Energieeffizienz
GPUs bieten ein besseres Verhältnis von Rechenleistung zu Energieverbrauch und Kosten, was sie für alle Unternehmen attraktiv macht, die größere Datenmengen effizient verarbeiten müssen.
Mit GPUs bringen Sie Performance, Skalierbarkeit und Effizienz auf ein neues Level.
Warum Nvidia?
NVIDIA hat über die letzten Jahre eine außergewöhnliche Innovationsfähigkeit gezeigt und bietet ein einzigartiges Zusammenspiel aus Hardware, Software und Entwickler-Ökosystem:
- CUDA-Plattform: Weltweit etabliertes Framework für GPU-Computing.
- Tensor Cores: Spezialisierte Hardware für KI-Beschleunigung.
- NVIDIA AI Enterprise: Optimierte Software für produktive KI-Workflows.
- vGPU-Technologie: Effiziente GPU-Virtualisierung für VDI-Umgebungen.
Warum SVA?
SVA hat die Entwicklung von NVIDIA-Technologien bereits in frühen Phasen begleitet und frühzeitig in ein eigenes Demo-Labor sowie die Ausbildung von Systems Engineers und Data Scientists investiert. Dadurch können Kunden auf fundierte Erfahrung und praxisnahe Beratung zurückgreifen – etwa bei Proof-of-Concepts (PoCs) oder individuellen KI-Architekturen.
Die SVA kombiniert technologische Expertise, strategische Partnerschaft und praxisnahe Umsetzungskompetenz. Unternehmen, die NVIDIA-Technologien in VDI-, KI- oder HPC-Umgebungen
einsetzen möchten, finden in SVA den idealen Partner – von der strategischen Beratung über die Planung und Umsetzung bis hin zu umfassenden Services im laufenden Betrieb.
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