Vier DGX Sparks. Ein Modell.
Vier NVIDIA DGX Spark, über ein 400-Gbit-RoCE-Fabric verbunden, führen per Tensor Parallelism ein einzelnes Sprachmodell gemeinsam aus. Ziel ist lokale Inferenz für Modelle, die auf keinem einzelnen System Platz finden.
Forschung & Entwicklung
Forschung & Entwicklung
Wir entwickeln nicht nur mit KI — wir erforschen, wie sie sich produktiv einsetzen lässt.
Ein Teil unserer Entwicklungsarbeit beschäftigt sich mit Fragestellungen, für die es noch keine fertigen Standardlösungen gibt: lokale und verteilte KI-Infrastrukturen, Multi-Agenten-Systeme, Modell-Orchestrierung, Wissensverarbeitung und die Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse.
Wie wir Ergebnisse einordnen
Jeder Wert in diesem Bereich gehört zu genau einer von drei Stufen. Wir sagen dazu, zu welcher.
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Veröffentlichte Referenzwerte
Werte Dritter, die wir mit Quelle und Abrufdatum nennen und ausdrücklich nicht als eigene Messung ausgeben.
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Eigene Reproduktionsmessungen
Werte, die wir im eigenen Aufbau selbst gemessen haben — mit dokumentiertem Versuchsaufbau, damit sie nachvollziehbar bleiben.
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Produktionsreife Freigabe
Was den Laborbetrieb bestanden hat und was wir Kunden für den produktiven Einsatz tatsächlich empfehlen.
Welche KI muss bei Ihnen lokal bleiben?
Was wir im Labor erproben, bauen wir für Unternehmen als sichere On-Premise-Systeme — vom einzelnen GPU-Server bis zum verteilten Verbund.
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