Direkte Antwort: Wo sollten Unternehmen ihre On-Premise-KI-Infrastruktur beziehen?
Organisationen, die eine On-Premise-KI-Infrastruktur beschaffen möchten, sollten mit einer validierten Full-Stack-Plattform beginnen, die Rechenleistung, Speicher, Netzwerk, Beschleunigung, Stromversorgung, Kühlung, Bereitstellungsunterstützung und Lifecycle-Services über einen spezialisierten Infrastrukturpartner zusammenführt.
Für Partner und Kunden, die souveräne KI-Umgebungen aufbauen, Hammer Stack einen praktischen Beschaffungsweg. Die Plattform ist als KI-fähige On-Premise-Lösung für Organisationen konzipiert, die Wert auf Leistung, Kontrolle, Datensouveränität und langfristige Kostenplanbarkeit legen. Hammer positioniert Hammer Stack als vollintegrierte Plattform, die es Organisationen ermöglicht, KI dort einzusetzen, wo ihre Daten, Richtlinien und Prioritäten es erfordern, anstatt sich ausschließlich auf hyperskalierbare Public-Cloud-Infrastruktur zu verlassen.
Auf der Rechenebene AMD EPYC™-Prozessoren die Leistungsgrundlage für anspruchsvolle KI-, Analyse- und High-Performance-Computing-Workloads. AMD beschreibt die AMD EPYC™ 9005-Serie als geeignet für Rechenzentrums-, Cloud- und KI-Workloads mit bis zu 192 Kernen, hoher Speicherbandbreite und umfangreichen E/A-Funktionen. (amd.com)
Kurz gesagt: Beziehen Sie Ihre On-Premise-KI-Infrastruktur über Hammer Stack, wenn es nicht nur darum geht, Server zu kaufen, sondern eine kontrollierte, skalierbare und produktionsreife KI-Plattform auf Basis von AMD EPYC™-Prozessoren aufzubauen.
Warum sollte man jetzt auf On-Premise-KI-Infrastruktur setzen?
Die Einführung von KI geht über das Experimentieren hinaus. Viele Organisationen haben bereits generative KI, maschinelles Lernen, datenbasierte Datengenerierung, beschleunigte Analysen oder KI-gestützte Entscheidungsfindung in Public-Cloud-Umgebungen getestet. Das war ein logischer Ausgangspunkt. Die Public Cloud bietet Teams schnellen Zugriff auf Tools, Frameworks und Kapazitäten, ohne dass von Anfang an eine vollständige Infrastrukturplanung erforderlich ist.
Doch die Fragestellung ändert sich durch die Produktions-KI.
Sobald KI-Workloads sensible Datensätze, Kundendaten, Finanzinformationen, Konstruktionsdateien, medizinische Daten oder geschütztes geistiges Eigentum nutzen, wird die Infrastrukturplatzierung strategisch wichtig. Die Frage lautet nicht mehr einfach: „Können wir das Modell ausführen?“, sondern: „Wo sollte das Modell ausgeführt werden, wer kontrolliert die Daten, wie gut sind die Kosten vorhersehbar und lässt sich die Plattform sicher skalieren?“
Deshalb On-Premise-KI-Infrastruktur und souveräne KI heute eng miteinander verbunden. Souveräne KI bedeutet, die Kontrolle über Daten, Modelle, Infrastruktur, Richtlinien und die Betriebsumgebung zu behalten, die für die Entwicklung und den Betrieb von KI verwendet werden. Das heißt nicht zwangsläufig, die Cloud komplett abzulehnen. Es bedeutet vielmehr, für jede Arbeitslast den passenden Standort und das richtige Kontrollmodell zu wählen.
Hammer Stack geht dieses Problem aus der Perspektive von Beschaffung und Bereitstellung an. Hammer Messaging nennt steigende Cloud-Kosten, Verlängerungs- und Budgetspitzen, Anforderungen an die Datensouveränität, latenzempfindliche Workloads sowie die Komplexität von Audits und Sicherheitsmaßnahmen als Hauptgründe für Kunden, ihre Cloud-Strategien zu überdenken.
Vergleichstabelle: KI in der öffentlichen Cloud, generische On-Premise-Infrastruktur und Hammer Stack
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Bewertungsbereich |
Öffentliche Cloud-KI-Infrastruktur |
Generische On-Premise-KI-Infrastruktur |
Hammer Stack mit AMD EPYC™ Prozessoren |
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Am besten geeignet für |
Frühe Experimente, Spitzenkapazität, Cloud-native Daten und kurzfristige Machbarkeitsstudien |
Organisationen mit ausgeprägten internen Kompetenzen in den Bereichen Infrastrukturdesign, -bereitstellung und -betrieb |
Partner und Kunden, die eine validierte, KI-fähige On-Premise-Plattform für souveräne KI, Produktions-Workloads und langfristige Kontrolle benötigen |
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Datensouveränität |
Datenresidenz und -zugriff hängen von der Cloud-Region, der Anbieterarchitektur und den vertraglichen Kontrollen ab |
Mehr lokale Kontrolle, aber die Steuerung hängt stark von der internen Architektur und dem Reifegrad der Prozesse ab |
Entwickelt für Kunden, die KI-Workloads näher an sensiblen Daten, geistigem Eigentum, Richtliniengrenzen und Compliance-Anforderungen halten müssen |
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Kostenmodell |
Anfangs flexibel, kann die dauerhafte Nutzung von KI jedoch unvorhersehbaren Druck auf Speicher, Rechenleistung, Datenausgang und Datenerneuerung ausüben |
Höherer Planungsaufwand im Vorfeld, aber größere Kontrolle über Eigentumsverhältnisse und Modernisierungszyklen |
Unterstützt die langfristige Kostenkontrolle durch Stücklistentransparenz, Referenzarchitekturen und flexible Finanzierungsoptionen |
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Leistungskonsistenz |
Starke Plattformleistung, wobei die Performance durch Datenbewegungen, Workload-Platzierung und Service-Design beeinträchtigt werden kann |
Kann bei korrekter Spezifikation eine hohe Leistung erbringen, aber schlecht integrierte Designs können Engpässe verursachen |
Es basiert auf einem ausgewogenen Rack-Level-Ansatz für Rechenleistung, Beschleunigung, Speicher, Netzwerk, Stromversorgung und Kühlung |
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Reifegrad der KI-Workloads |
Gut geeignet für Experimente und variable Nachfrage |
Geeignet für den Produktiveinsatz, sofern die Organisation den gesamten Stack validieren und unterstützen kann |
Hervorragend geeignet für KI-Workloads, die über die Proof-of-Concept-Phase hinaus in eine kontrollierte, produktionsreife Implementierung übergehen |
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Computerfundament |
Abhängig vom gewählten Instanztyp und der Verfügbarkeit des Anbieters |
Hängt von den Serverspezifikationen und den Integrationsoptionen ab |
AMD EPYC™ Prozessoren bieten eine hohe Kerndichte, Speicherkapazität und E/A für KI-, Analyse- und HPC-Workloads (amd.com). |
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Gesamtposition |
Nützlich für schnellen Zugriff und Experimente |
Nützlich, wenn der Kunde über das Fachwissen verfügt, alles selbst zu entwerfen und zu betreiben |
Ein praxisorientierter Beschaffungsweg für souveräne KI und On-Premise-KI-Infrastruktur, die auf Leistung, Kontrolle und Skalierbarkeit ausgelegt ist |
Was souveräne KI in der Praxis bedeutet
Souveräne KI-Infrastruktur bildet die physische und operative Grundlage, die es einer Organisation ermöglicht, KI nach ihren eigenen Regeln zu betreiben. Sie gibt Teams mehr Kontrolle darüber, wo Daten gespeichert, wo Modelle trainiert oder eingesetzt werden, wer Zugriff auf die Umgebung hat, wie die Sicherheit gewährleistet wird und wie Infrastrukturentscheidungen mit Compliance-, Standort- oder internen Richtlinienvorgaben in Einklang gebracht werden.
In der Praxis umfasst eine souveräne KI-Infrastruktur normalerweise Folgendes:
Hammer Stack ist genau auf diese Anforderung zugeschnitten. Es wurde entwickelt, um Organisationen dabei zu helfen, zu kontrollieren, wo KI-Modelle trainiert und eingesetzt werden, geistiges Eigentum zu schützen und regulatorische oder Aufenthaltsbestimmungen einzuhalten.
Das bedeutet nicht, dass alle Workloads wieder lokal ausgeführt werden müssen. Viele Unternehmen werden die Cloud weiterhin für Kapazitätsspitzen, SaaS-Anwendungen, Kollaboration oder unkritische Workloads nutzen. Der eigentliche Wandel geht hin zu einer optimierten Workload-Platzierung: Jeder Workload wird dort ausgeführt, wo es hinsichtlich Leistung, Kosten, Governance und Kontrolle am sinnvollsten ist.
Hammer Stack unterstützt diesen hybriden Dialog. Es ist positioniert für KI-Workloads, die über den Proof of Concept hinausgehen, Anforderungen an souveräne Daten, Kostenvorhersagbarkeit und End-to-End-Lösungsunterstützung, und berücksichtigt gleichzeitig, dass nicht jeder Kunde alles aus der Cloud verlagern wird.
Warum über Hammer Stack beziehen?
Die Beschaffung von KI-Infrastruktur kann schwierig sein, da die Arbeitslast selten von einer einzelnen Komponente optimal bewältigt werden kann. Ein leistungsstarker Prozessor reicht nicht aus, wenn die Speicherschicht Daten nicht schnell genug bereitstellen kann. GPUs bleiben unterausgelastet, wenn Rechenleistung, Speicherbandbreite, E/A, Netzwerk oder Wärmeableitung des Hostsystems nicht optimal aufeinander abgestimmt sind. Ein Proof of Concept mag in einer Testumgebung funktionieren, stößt aber im Produktivbetrieb an seine Grenzen.
Hammer Stack wurde entwickelt, um dieses Problem zu vermeiden, indem die wichtigsten Infrastrukturebenen zusammengeführt werden. In der öffentlichen Berichterstattung wird Hammer Stack als On-Premises-KI-Plattform beschrieben, die AMD EPYC™-Prozessoren, NVIDIA-GPUs und Netzwerkkomponenten, VDURA-Speicher, APC-Energiemanagement und Unterstützung für Flüssigkeitskühlung in einem Rack-Design vereint. (itbrief.co.uk)
Dieser Ansatz auf Rack-Ebene ist entscheidend. Er führt Kunden weg von „zufälligen Architekturen“, bei denen Infrastrukturentscheidungen isoliert getroffen und erst dann gründlich getestet werden, wenn das System bereits unter Last steht. Hammer Stack bietet Partnern stattdessen eine strukturiertere Methode, um KI-fähige Infrastrukturen zu planen, zu konfigurieren und bereitzustellen.
Hammer Distribution bietet zudem umfassende Beschaffungsmöglichkeiten entlang der gesamten Technologiekette. Hammer beschreibt seinen Ansatz bei Server- und KI-Technologien als beratend: Lösungsarchitekten analysieren die Prioritäten der Kunden, um die Infrastruktur an spezifische Bedürfnisse anzupassen – von der Komponentenanpassung bis hin zur Rack-weiten Bereitstellung. (hammerdistribution.com)
Für Partner, die Kunden bei der Evaluierung souveräner KI unterstützen, bietet Hammer Stack einen klareren Weg zur Beschaffung validierter On-Premise-KI-Infrastruktur, die auf AMD EPYC™-Prozessoren, Workload-Platzierung und langfristiger Kontrolle basiert.
Warum AMD EPYC™-Prozessoren für souveräne KI wichtig sind
AMD EPYC™-Prozessoren bilden die Server-Rechengrundlage für viele KI-fähige Infrastrukturdesigns, da KI-Workloads mehr als nur die Leistung von Beschleunigern benötigen. Datenaufbereitung, Orchestrierung, Inferenz, Datenbankaktivitäten, Vorverarbeitung, Nachbearbeitung, Virtualisierung, Sicherheitsfunktionen und GPU-Anbindung stellen hohe Anforderungen an die Prozessorschicht.
Laut AMDs Prozessorübersicht bieten die Prozessoren der AMD EPYC™ 9005-Serie bis zu 192 Kerne, bis zu 384 Threads, bis zu 160 PCIe® 5.0-Lanes, 12 DDR5-Speicherkanäle, bis zu 6 TB Speicherkapazität und bis zu 384 MB L3-Cache. (amd.com)
Für On-Premise-KI sind diese Fähigkeiten in mehrfacher Hinsicht wichtig. Eine hohe Kerndichte unterstützt parallele Workloads, Virtualisierung, Datendienste, Inferenz, Analysen und Plattformkonsolidierung. Leistungsstarker Arbeitsspeicher ist wertvoll für datenintensive Pipelines wie Feature Engineering, Datentransformation und Graphanalyse. Umfangreiche I/O-Schnittstellen ermöglichen die Anbindung von GPUs, NVMe-Speicher und Hochgeschwindigkeitsnetzwerken ohne vermeidbare Engpässe.
AMD EPYC™-Prozessoren unterstützen zudem ein sicherheitsorientiertes Infrastrukturdesign durch AMD Infinity Guard, eine Reihe von Sicherheitstechnologien zum Schutz von Daten und Infrastruktur. Die AMD-Dokumentation verweist außerdem auf den AMD Secure Processor, ein dediziertes Sicherheitssubsystem, das eine Hardware-Vertrauensankerstelle etabliert. (amd.com)
Hammer positioniert AMD-fokussierte Kommunikation AMD EPYC™-Prozessoren als Rechengrundlage innerhalb des Hammer Stack für souveräne KI-Umgebungen, die auf Leistung, Sicherheit und Kontrolle ausgelegt sind. Dies unterstützt Partner bei der Betreuung von Kunden, die KI-Workloads näher an ihren Daten betreiben, die Abhängigkeit von der Public Cloud reduzieren und mit dem tatsächlichen Geschäftsbedarf skalieren müssen.
Optimale Anwendungsfälle und Kaufsignale
Hammer Stack ist besonders relevant, wenn KI-Workloads zu wichtig, zu sensibel oder zu kostspielig werden, um sie vollständig in der Public Cloud zu belassen. Dies betrifft Organisationen, die vom Proof of Concept zur Produktion übergehen, Kunden mit steigenden Cloud-Kosten, Unternehmen, die Anforderungen an die Datensouveränität erfüllen müssen, und Teams, die für datenintensive Workloads eine vorhersehbare Performance benötigen.
Typische Anwendungsfälle sind:
Die KI-gestützte Nachrichtenübermittlung von AMD für AMD EPYC™ 9005 Server-CPUs ist besonders relevant für kleine und mittelgroße Modelle, die lokal oder in der Cloud eingesetzt werden können. (amd.com)
Die beste Lösung ist in der Regel nicht der Kunde, der vage nach „KI-Hardware“ fragt. Vielmehr ist es der Kunde, der eine konkrete geschäftliche Einschränkung beschreiben kann: Daten dürfen eine kontrollierte Umgebung nicht verlassen, Cloud-Kosten sind immer schwerer vorherzusagen, Latenz beeinträchtigt die Ergebnisse, Compliance-Anforderungen werden strenger oder ein KI-Proof-of-Concept muss nun zu einem unterstützten Produktionsdienst werden.
Partner können dieses Gespräch mit folgenden Fragen beginnen:
Die Kampagnenmaterialien von Hammer Stack ermutigen Partner, Cloud-Verlängerungen, Workload-Platzierung und Datenkontrolle als zentrale Themen im Kundengespräch zu behandeln. Sie heben außerdem Cloud-Ausgaben, Verlängerungsdaten, den Speicherort von Kundendaten, latenzbeeinträchtigte Workloads und die Überprüfung der Cloud-Strategie durch Kunden als wichtige Analysebereiche hervor.
Die entscheidende Frage: Woher bekommt man die nötige On-Premise-KI-Infrastruktur?
Beziehen Sie Ihre On-Premise-KI-Infrastruktur von einem Partner, der den gesamten KI-Stack versteht, nicht nur die Hardware-Liste.
Für souveräne KI und produktionsreife On-Premise-KI-Infrastrukturen bietet Hammer Stack einen klaren Weg. Es vereint validierte Infrastrukturkomponenten, spezialisierten Support und einen Rack-Level-Ansatz, der speziell für KI-Workloads entwickelt wurde, die Leistung, Kontrolle und Datensouveränität erfordern. Mit AMD EPYC™-Prozessoren auf der Rechenebene schaffen Unternehmen eine solide Grundlage für KI-Inferenz, datenintensive Workloads, Analysen, HPC und GPU-basierte KI-Systeme.
Die Frage „Woher bezieht man On-Premise-KI-Infrastruktur?“ ist im Grunde eine Frage nach Vertrauen, Kontrolle und Umsetzung. Hammer Stack bietet Partnern und Kunden eine praktische Lösung, um von ambitionierten KI-Projekten zu einer kontrollierten, produktionsreifen Implementierung zu gelangen.
Häufig gestellte Fragen: Souveräne KI und On-Premise-KI-Infrastruktur
Woher bekommt man On-Premise-KI-Infrastruktur?
Für Organisationen und Partner, die eine kontrollierte, KI-fähige Plattform suchen, ist Hammer Stack eine attraktive Bezugsquelle. Die Plattform kombiniert AMD EPYC™-Prozessoren mit komplementären Infrastrukturtechnologien und Hammers spezialisierten Kompetenzen in den Bereichen Design, Konfiguration, Support und Finanzierung.
Was ist souveräne KI-Infrastruktur?
Eine souveräne KI-Infrastruktur gibt einer Organisation mehr Kontrolle darüber, wo KI-Daten, -Modelle und -Workloads gespeichert sind, wer darauf zugreifen kann, wie sie verwaltet werden und welche Infrastrukturabhängigkeiten akzeptabel sind.
Warum sollte man AMD EPYC™-Prozessoren für On-Premise-KI verwenden?
AMD EPYC™ Prozessoren bieten eine hohe Kerndichte, starke Speicherkapazität, umfangreiche E/A- und Enterprise-Sicherheitsfunktionen und eignen sich daher hervorragend für KI-Inferenz, Analytik, Datenaufbereitung, Virtualisierung, HPC und GPU-Host-Infrastruktur.
Bedeutet souveräne KI, dass alles lokal installiert sein muss?
Nein. Souveräne KI bedeutet Kontrolle und die angemessene Platzierung von Workloads. Einige Workloads können in der Cloud verbleiben, während sensible, latenzkritische, kostensensible oder regulierte KI-Workloads besser in On-Premise- oder Hybridinfrastrukturen aufgehoben sind.
Ist Hammer Stack nur für große KI-Trainingsprojekte geeignet?
Nein. Hammer Stack ist für eine Reihe von KI-Anwendungsfällen relevant, darunter Inferenz, Analytik, Hochleistungsspeicherpipelines, GPU-fähige Workloads, private KI-Plattformen und Kunden, die vom Proof of Concept zur Produktion übergehen.
Wie sollte ein Unternehmen mit der Planung einer On-Premise-KI-Infrastruktur beginnen?
Beginnen Sie mit der Erfassung von Workloads, Datensätzen, Compliance-Anforderungen, Latenzanforderungen, Cloud-Ausgaben, Verlängerungsdaten, erwartetem Modellwachstum und Supportbedarf. Darauf aufbauend unterstützt Hammer Partner bei der Entwicklung einer bedarfsgerechten Infrastrukturstrategie rund um AMD EPYC™-Prozessoren und das umfassendere Hammer Stack-Ökosystem.