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KI-Server HPE ProLiant DL385 Gen10 – 2× NVIDIA A100 80 GB, 2× AMD EPYC 7502
HPE · KI- und GPU-Server
Auf Bestellung · wir bauen den Server, testen ihn 72 Stunden unter Last und liefern meist innerhalb von 7–14 Werktagen. Den genauen Termin bestätigen wir nach der Bestellung.
Server HPE ProLiant DL385 Gen10 mit 2× NVIDIA A100 80 GB (160 GB Grafikspeicher), zwei AMD-EPYC-7502-Prozessoren und 512 GB RAM. Für Training und Feinabstimmung von KI-Modellen, den Betrieb großer Sprachmodelle und wissenschaftliche Berechnungen. Wir liefern ihn passend zu Ihrer Aufgabe vorinstalliert.
Vollständige Beschreibung, Video und ParameterEigener Chatbot, Assistent oder Verarbeitung von Firmendokumenten direkt bei Ihnen. Welches Modell auf dem Server läuft, bestimmt vor allem der Grafikspeicher (VRAM) – Details finden Sie in der Beschreibung unten, wir beraten Sie gern. Die Daten bleiben bei Ihnen, keine monatlichen Cloud-Gebühren.
Bild- und Videogenerierung in ComfyUI, Rendering in Blender oder Schnitt und Effekte in DaVinci Resolve. Jede Karte kann an einer eigenen Aufgabe arbeiten.
Wenn der Server gerade keine Aufgaben für Sie berechnet, kann er mit den Grafikkarten Kryptowährungen minen. Für Karten, zu denen wir aktuelle Netzwerkdaten haben, sehen Sie den heutigen Ertrag unten.
| Komponente | Spezifikation |
|---|---|
| Server | HPE ProLiant DL385 Gen10 (CTO), Rackausführung |
| Grafikbeschleuniger | 2× NVIDIA A100 80 GB HBM2e |
| Prozessoren | 2× AMD EPYC 7502 (je 32C/64T, insgesamt 64C/128T) |
| Arbeitsspeicher | 512 GB HPE DDR4 ECC |
| Laufwerke | 2× 480 GB M.2 NVMe + 2× 1,6 TB Enterprise-SAS-SSD; Backplane für 8 Laufwerke 2,5″ SFF |
| Laufwerkscontroller | HPE Smart Array S100i (RAID) |
| Netzwerk | 4× 1 GbE + 2× 10 GbE SFP+ |
| Stromversorgung und Verwaltung | 2× 1200 W, redundantes HPE-Netzteil (1+1), Fernverwaltung iLO 5 |
| Zustand | Neu – Server und alle Komponenten neu |
| Leistungsaufnahme | ca. 1.200 W unter Volllast (Beschleuniger 2× 300 W, Prozessoren 2× 180 W) |
Für Unternehmen, Forschungsteams und Entwickler, die viel Grafikspeicher auf einer einzigen Karte brauchen – für Training und Feintuning von Modellen, den Betrieb großer Sprachmodelle und wissenschaftliche Berechnungen. 160 GB HBM2e-Speicher reichen zum Beispiel für Llama 3.3 70B in 8-Bit-Quantisierung mit Reserve für langen Kontext und mehrere gleichzeitige Nutzer. Die A100-Beschleuniger lassen sich jeweils in bis zu 7 separate Instanzen (MIG) aufteilen, sodass mehrere Teams oder Aufgaben getrennt auf dem Server arbeiten können. Auch für Rendering und Big-Data-Analysen geeignet.
Wir stimmen vorab ab, was auf dem Server laufen soll (z. B. Ubuntu, NVIDIA-Treiber, CUDA, Docker, PyTorch, vLLM), und richten ihn genau für Ihre Aufgabe ein. Vor der Übergabe testen wir den Server 72 Stunden unter Volllast. Standardkonfigurationen liefern wir in der Regel innerhalb von 7–14 Arbeitstagen nach Freigabe des Angebots, je nach Verfügbarkeit der Komponenten. Wichtige Ersatzteile haben wir in Prag auf Lager, Serviceeinsatz und Teiletausch erfolgen innerhalb von 24/48 Stunden. Die Garantie beträgt 24 Monate.
Der Server gehört in ein Rack im Serverraum oder Rechenzentrum. Sie möchten sich nicht um Platz, Lärm und Kühlung kümmern? Wir bringen den Server in unserem Hosting im Rechenzentrum unter – die Konditionen vereinbaren wir individuell.