Scale Computing stellt das HC3450FG vor
Die neue Lösung für datenintensive Workloads und KI-Anwendungen
IT-Umgebungen stehen zunehmend unter Druck: Die Anforderungen an Rechenleistung, Effizienz und Skalierbarkeit wachsen stetig. Herkömmliche Server stoßen dabei schnell an ihre Grenzen, wenn es um das Verarbeiten riesiger Datenmengen, Simulationen oder komplexe KI-Modelle geht.
Hier setzt das HC3450FG von Scale Computing an – eine hyperkonvergente Appliance mit integrierter NVIDIA L4 24GB GPU, die speziell für datenintensive Workloads und KI-Inferenz entwickelt wurde.
Leistung und Flexibilität in einem Gerät
HC3450FG kombiniert die Vorteile von NVIDIA GPUs mit der bewährten HC-Plattform von Scale Computing. Dadurch können Unternehmen anspruchsvolle Workloads problemlos verarbeiten und gleichzeitig eine flexible, skalierbare Infrastruktur aufbauen. Besonders in Anwendungsbereichen wie KI-Inferenz oder Big Data-Analysen zeigt das System seine Stärken: große Datensätze und komplexe Algorithmen werden effizient und schnell bewältigt.
Technologische Highlights:
- Leistungsstarke NVIDIA L4 GPUs: Diese sorgen für die nötige Rechenpower, um datenintensive Anwendungen und KI-Workloads zu beschleunigen.
- Skalierbarkeit: Unternehmen können die GPU- und Speicheroptionen individuell anpassen, um eine Überprovisionierung zu vermeiden und ihre Investitionen optimal zu nutzen.
- Einfache Verwaltung: Dank der benutzerfreundlichen SC//Platform von Scale Computing ist die Bereitstellung und Verwaltung unkompliziert.
Für IT-Profis, die nach einer Lösung suchen, die hohe Leistung und einfache Verwaltung kombiniert, ist das HC3450FG eine attraktive Wahl.
Es bietet nicht nur hervorragende Performance, sondern ist auch flexibel an die individuellen Bedürfnisse anpassbar.
Fragen Sie die HC3450 bei Boston an. Wir informieren Sie über alle Details zur Lösung und checken mit Ihnen gemeinsam, ob die Lösung zu Ihren Anforderung passt.
Ihr direkter Ansprechpartner im Boston-Team und für die DACH-Region ist Thorsten Schäfer und Wolfgang Zugrav.