HPC- und KI-Rechenzentren planen
KI-Anwendungen, Simulationen und datenintensive Analysen brauchen eine Infrastruktur, die zum jeweiligen Rechenbedarf passt. Wir planen GPU- und HPC-Systeme zusammen mit Netzwerk, Speicher, Energieversorgung und Kühlung. Für lokale KI liefern wir darüber hinaus den vollständigen AI Stack bis zum digitalen Mitarbeiter.
HPC- und KI-Workloads bestimmen die Architektur.
High Performance Computing (HPC) verbindet Rechenleistung, Netzwerk und Speicher zu einem abgestimmten System. Simulationen, wissenschaftliche Berechnungen, KI-Training und Inferenz stellen dabei unterschiedliche Anforderungen. Wir beginnen bei den Anwendungen und ihren messbaren Zielen: Durchsatz, Antwortzeit, Datenvolumen, Parallelisierung und Wachstumsbedarf.
Für das Sizing betrachten wir CPU- und GPU-Leistung, verfügbaren Arbeitsspeicher, GPU-Speicher und Softwareunterstützung. Repräsentative Benchmarks helfen, Engpässe sichtbar zu machen. Die größte Hardwarekonfiguration ist nicht automatisch die wirtschaftlichste Lösung.
Netzwerk und Speicher mitdimensionieren
Ein Cluster kann nur so schnell arbeiten, wie Daten bereitgestellt und Ergebnisse ausgetauscht werden. Wir betrachten Bandbreite und Latenz, die Verbindung der Rechenknoten sowie Datenzugriff und Checkpoints. Netzwerk und Storage werden auf das tatsächliche Lastprofil und die vorgesehene Skalierung abgestimmt.
Training und Inferenz unterscheiden
Training kann über längere Zeit viele Beschleuniger eng koppeln. Inferenz richtet sich stärker nach Anfragevolumen, Antwortzeit und verfügbarem Modellspeicher. Für beide Fälle planen wir Kapazität, Reserven und Überwachung passend zum Anwendungsszenario.
Kühlung für hohe Leistungsdichten
Hohe Leistungsdichten stellen besondere Anforderungen an Wärmeabfuhr, Durchfluss und Temperaturführung. Ob Luftkühlung, Direct-to-Chip-Flüssigkeitskühlung oder ein anderes Konzept geeignet ist, hängt von der eingesetzten Hardware, dem Lastprofil und dem Standort ab.
Wir stimmen IT-Systeme und Kühlanlage gemeinsam ab. Redundanz, Wartungszugang, Leckageerkennung und eine mögliche Abwärmenutzung gehören ebenso dazu wie die Messung im späteren Betrieb.
Flüssigkeitskühlung braucht ein vollständiges Betriebskonzept.
Direct-to-Chip-Kühlung führt Wärme direkt an geeigneten Komponenten ab. Zum Gesamtsystem gehören jedoch auch Wärmeübertrager beziehungsweise Coolant Distribution Units, Leitungswege, hydraulische Auslegung und die gebäudeseitige Wärmeabfuhr. Temperatur- und Wasserqualitätsvorgaben richten sich nach der eingesetzten Technik.
Wir berücksichtigen Leckageerkennung, Absperrbarkeit, Wartungszugang und den Umgang mit Störungen. Die verbleibende Luftkühllast von Netzwerk, Speicher und weiteren Komponenten muss weiterhin abgeführt werden. Eine mögliche Abwärmenutzung hängt unter anderem vom nutzbaren Temperaturniveau und einem geeigneten Abnehmer ab.
Stromversorgung auf reale Lasten auslegen
Die benötigte Rackleistung lässt sich nicht aus einem pauschalen Branchenwert ableiten. Entscheidend sind die konkrete GPU-Konfiguration, Auslastung, Gleichzeitigkeit und geplante Erweiterungen. Daraus entwickeln wir Lastprofile und dimensionieren Versorgung, Kühlung und Reserven.
Wirtschaftlichkeit und Energieeffizienz bewerten wir mit dokumentierten Annahmen. PUE, Wasserbedarf und nutzbare Abwärme werden mit klaren Messgrenzen betrachtet. So lassen sich Varianten nachvollziehbar vergleichen.
Auch Lastwechsel und kurzzeitige Leistungsspitzen werden mit den technischen Spezifikationen der eingesetzten Systeme abgeglichen. USV, Verteilung und Regelung müssen für die geplanten Betriebszustände geeignet sein.
HPC im bestehenden Rechenzentrum
Vor einer Erweiterung prüfen wir Strom- und Kühlreserven, Gewichte, Einbringwege, Platz für zusätzliche Technik und verfügbare Netzwerkanschlüsse. Begrenzungen werden vor der Hardwarebeschaffung sichtbar. Für den Umbau entwickeln wir gemeinsam mit dem Betrieb eine stufenweise Umsetzung.
Betrieb, Verfügbarkeit und Sicherheit
Jobsteuerung, Monitoring, Wartungsfenster und Wiederherstellung gehören zur Planung. Zugriffsrechte, Netzsegmentierung und getrennte Zuständigkeiten verbinden die IT mit dem technischen Betrieb. Verfügbarkeit wird anhand der Anwendungen und ihrer Ausfallfolgen festgelegt.
Was unsere HPC-Planung konkret liefert.
- Anforderungsprofil: Anwendungen, Leistungsziele, Datenmengen und erwartete Entwicklung.
- Infrastrukturkonzept: Rechenknoten, Netzwerk, Speicher und Ausbaustufen.
- Versorgungskonzept: dokumentierte Lastannahmen für Stromversorgung, Kühlung und Reserven.
- Integrationsplanung: Gebäudeschnittstellen, Einbringung, Wartung und gegebenenfalls Bauphasen.
- Abnahmegrundlage: vereinbarte Leistungs-, Funktions- und Betriebstests.
Wir vergleichen Investition und laufenden Aufwand einschließlich Energie, Kühlung, Wartung und Betrieb. PUE beschreibt den Energieaufwand der Rechenzentrumsinfrastruktur im Verhältnis zur IT-Energie; die produktive Rechenleistung bewertet diese Kennzahl nicht. Dafür braucht es workloadbezogene Größen und nachvollziehbare Messgrenzen.
Die übergreifende Rechenzentrumsplanung verbindet das HPC-Konzept mit der gesamten Standortinfrastruktur. Für lokale Anwendungen ergänzen wir die Beratung zu souveräner KI und Agentic AI.
Von der HPC-Infrastruktur zur nutzbaren KI
Für souveräne KI verbinden wir Hardware mit lokalen Modellen, einer berechtigungsgesteuerten Wissensbasis und den Anwendungen Ihres Teams. Der digitale Mitarbeiter kann Dokumente erschließen, Entwürfe erstellen und freigegebene Abläufe unterstützen.
Einrichtung, Integration, Schulung und Betreuung gehören zum vereinbarten Leistungsumfang. Wir planen Monitoring, Updates, Datensicherung und Verantwortlichkeiten von Beginn an mit.
Häufige Fragen
Braucht jedes KI-System Flüssigkeitskühlung?
Nein. Die geeignete Kühlung hängt von Hardware, Leistungsdichte, Herstelleranforderungen und Standort ab. Luftgekühlte Systeme können passend sein; höhere Dichten können andere Kühlkonzepte erfordern.
Wie viel elektrische Leistung benötigt ein GPU-Rack?
Das lässt sich nicht sinnvoll mit einem pauschalen Wert beantworten. Wir ermitteln den Bedarf aus der konkreten Bestückung, dem Lastprofil, dem Betriebsmodell und vorgesehenen Reserven.
Kann ein bestehendes Rechenzentrum HPC aufnehmen?
Häufig lassen sich Teilbereiche anpassen. Ob das sinnvoll ist, hängt von Stromversorgung, Wärmeabfuhr, Flächen, Tragfähigkeit und Betriebsanforderungen ab. Eine Bestandsanalyse klärt die Grenzen.
Technischer Hintergrund
Aktuelle Referenzarchitekturen behandeln Rechenleistung, Netzwerk, Speicher und Gebäudetechnik als zusammenhängende Aufgabe. Weiterführend: NVIDIA zur Architektur von AI Factories. Die konkrete Auslegung erfolgt anhand Ihrer Anwendungen und Standortbedingungen.