Dell PowerEdge Server: Skalierbar von KI-Workloads bis Rechenzentrum
Dell PowerEdge Systeme decken ein breites Spektrum ab: von KI-Training und Inferenz ueber HPC bis hin zu klassischen Rechenzentrums-Deployments. Wir unterstuetzen bei Auswahl, Dimensionierung und Konfiguration (CPU, GPU, RAM, Storage, Netzwerk) passend zu deinem Use Case.
Kurz erklaert: Der Formfaktor (z.B. 2HE, 4U oder Multi-Node) bestimmt Dichte und Ausbau, die Konfiguration bestimmt Performance und Skalierung. Fuer KI-Projekte sind GPU-Optionen, Speicherbandbreite und I/O entscheidend.
KI Training & Inferenz HPC Rechenzentrum Storage & I/O
PowerEdge im Vergleich
Die Uebersicht dient als Orientierung (ohne Preise, ohne externe Buttons). Konfigurationen und Verfuegbarkeit stimmen wir im Angebot individuell ab.
| Modelle | Workloads | Formfaktor | Prozessor | Max. Arbeitsspeicher | Max. Storage | GPU |
|---|---|---|---|---|---|---|
PowerEdge XE9780L
KI-Server / HPC
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KI-Training, Inferenzierung in grossem Massstab und High Performance Computing (HPC) | 30U | 2 x Intel Xeon 6 6900P/6700P Prozessoren | 32 x 128 GB DDR5 (4 TB) | 122 TB | 8 x NVIDIA HGX B300 |
PowerEdge XE9785
KI-Server / HPC
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KI-Training, Inferenzierung in grossem Massstab und High Performance Computing (HPC) | 10U | 2 x AMD EPYC 9005 Prozessoren | 24 x 128 GB DDR5 (3 TB) | 240 TB | 8 x AMD MI355X |
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PowerEdge XE8712 (GB200 NVL4)
HPC mit hoher GPU-Dichte
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High-Performance Computing (HPC) mit hoher GPU-Dichte | 10U (Versand in IR7000) | 2 x ARM-basierte NVIDIA Grace Prozessoren | 1 TB | 30 TB | 4 x NVIDIA B200 |
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PowerEdge XE9712 (GB300 NVL72)
KI-Training / Echtzeit-Inferenz
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Training von KI-Modellen und Inferencing in Echtzeit | 48 HE (Versand in IR9000) | 36 ARM-basierte NVIDIA Grace Prozessoren | 17 TB | 1.1 PB | 72 x NVIDIA B300 |
PowerEdge XE9780
KI-Training / HPC
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KI-Training, Inferenzierung in grossem Massstab und High Performance Computing (HPC) | 10U | 2 x Intel Xeon 6 6700P Prozessoren | 32 x 128 GB DDR5 (4 TB) | 240 TB | 8 x NVIDIA HGX B200, B300 |
PowerEdge XE9785L
KI-Training / HPC
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KI-Training, umfassreiche Inferenzierung und High Performance Computing (HPC) | 3 HE | 2 x AMD EPYC 9005 Prozessoren | 24 x 256 GB DDR5 (6 TB) | 122 TB | 8 x AMD MI355X; 8 x NVIDIA HGX B300 |
PowerEdge XE7740
GenAI Finetuning / Inferenz
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Feinabstimmung der generativen KI, Inferenz der generativen KI, Verarbeitung natuerlicher Sprache, digitale Zwillinge, agentische KI | 4U | 2 Intel Xeon 6 6700P/6500P Prozessoren | 32 x 128 GB DDR5 (4 TB) | 122 TB | 8 x DW (600 W); 16 x SW (75 W) |
PowerEdge XE7745
GenAI Finetuning / Inferenz
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GenAI-Feintuning, GenAI-Inferencing, Verarbeitung natuerlicher Sprache, digitale Zwillinge, agentische KI | 4U | 2 AMD EPYC Prozessoren der 9005-Serie (5. Generation) | 24 x 128 GB DDR5 (3 TB) | 122 TB | 8 x DW (600 W); 16 x SW (75 W) |
PowerEdge XE9680L
GenAI Training / grosse Inferenz
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GenAI-Training, Feintuning, grosse Inferenz und HPC | 4U | 2 skalierbare Intel Xeon Prozessoren der 5. Generation | 32 x 128 GB DDR5 (4 TB) | 8 x 2,5" NVMe (122,88 TB) | 8 x NVIDIA H200 |
PowerEdge XE9685L
KI-Training / HPC
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KI-Training, grosskalige Inferenz und Hochleistungsrechnen (HPC) | 4U | 2 x AMD EPYC 9005 Prozessoren | 24 x 128 GB DDR5 (3 TB) | 122 TB | 8 x NVIDIA HGX B200 |
PowerEdge XE9680
DL-Training / grosse Datenvolumen
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KI und maschinelles Lernen, DL-Training fuer grosse Datenvolumen, HPC, CRISP und Gesundheitswesen | 6 HE | 2 skalierbare Intel Xeon Prozessoren der 5. Generation | 32 x 128 GB DDR5 (4 TB) | 122 TB | 8 x NVIDIA H100/H200; 8 x AMD MI300X; 8 x Intel Gaudi 3 |
PowerEdge XE8640
DL-Training / Forschung
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KI, maschinelles Lernen, DL-Training fuer mittlere Datenvolumen, HPC, Finanzen und Forschung | 4 HE | 2 skalierbare Intel Xeon Prozessoren der 5. Generation | 32 x 128 GB DDR5 (4 TB) | 122 TB | 4 x NVIDIA H100 |
PowerEdge R760xa
KI / HPC / Virtualisierung
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KI, maschinelles Lernen, DL-Training und -Inferenz, HPC sowie Renderfarmen und Virtualisierung | 2 HE | 2 skalierbare Intel Xeon Prozessoren der 5. Generation | 32 x 256 GB DDR5 (8 TB) | 122 TB | 4 x 400 W (DW); 12 x 75 W (SW) |
| Modelle | Workloads | Formfaktor | Prozessor | Max. Arbeitsspeicher | Max. Storage | GPU |
|---|---|---|---|---|---|---|
PowerEdge R570
Rack-Server
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Virtualisierung, mittel-dichte VMs, skalierbare Datenbanken, VDI und softwaredefinierter Speicher | 2U | 1 Intel Xeon 6 6700P/6500P/6700E Prozessor | 16 x 256 GB DDR5 (4 TB) | 491 TB | 3 x 400 W (DW); 4 x 75 W (SW) |
PowerEdge R6715
Rack-Server
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Data Analytics, dichte Virtualisierung, Software Defined Storage | 1U | 1 x AMD EPYC 9005 Prozessor | 24 x 256 GB DDR5 (6 TB) | 1,2 G Effektivbeschleunigung (PB) | 3 x 75W (SW) |
PowerEdge R7715
Rack-Server
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Data Analytics, dichte Virtualisierung, Software Defined Storage | 2U | 1 x AMD EPYC 9005 Prozessor | 24 x 256 GB DDR5 (6 TB) | 2,4 G Effektivbeschleunigung (PB) | 3 x 450 W (DW); 6 x 75 W (SW) |
PowerEdge R470
Rack-Server
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Virtualisierung/Cloud-Skalierung, Scale-out-Datenbank, Edge Compute, High-Performance Computing, Software Defined Storage Node | 1U | 1 Intel Xeon 6 6700P/6500P/6700E Prozessor | 16 x 256 GB DDR5 (4 TB) | 245 TB | 4 x 75 W (SW) |
PowerEdge R6615
Rack-Server
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Virtualisierung, hyperkonvergente Infrastruktur (HCI) und NFV | 1 HE | 1 x AMD EPYC 9004 Prozessor | 12 x 256 GB DDR5 (3 TB) | 184 TB | 2 x 75 W (SW) |
PowerEdge R7615
Rack-Server
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Software Defined Storage (SDS), Virtualisierung und Data Analytics | 2 HE | 1 x AMD EPYC 9004 Prozessor | 12 x 256 GB DDR5 (3 TB) | 430 TB | 6 x 75 W (SW); 3 x 300 W (DW) |
PowerEdge R260
Rack-Server
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KMU, Near-Edge, Remotestandort | 1 HE | 1 x Intel Xeon 6 Prozessor der 6300 Serie | 4 x 32 GB DDR5 (128 GB) | 46 TB | - |
PowerEdge R360
Rack-Server
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KMU, Near-Edge, Remotestandort | 1U | 1 x Intel Xeon 6 Prozessor der 6300 Serie | 4 x 32 GB DDR5 (128 GB) | 64 TB | 1 x 60 W (SW) |
PowerEdge C6615
Rack-Server (High Density)
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Hohe Dichte und Skalierbarkeit, digitale Services, XaaS-Anbieter, Webtechnologie | 2 HE | 1 x AMD EPYC 8004 Prozessor | 6 x 96 GB DDR5 (576 GB) | 61 TB | - |
Hinweis zur Konfiguration
Praxis-Tipp: Fuer KI-Server sind GPU-Typ, GPU-Anzahl, Speicherbandbreite, NVMe-Layout, Netzwerk (z.B. 100/200/400G) und Strom-/Kuehlkonzept entscheidend. Wir helfen bei Sizing, Kompatibilitaet und Angebotskonfiguration.
Welche Server passen zu welchem Einsatz?
KI-Training
EmpfehlungFokus auf GPU-Dichte, Bandbreite, Storage-I/O und Netzwerk.
- PowerEdge XE97xx / XE96xx je nach GPU-Stack
- Netzwerk und Power/Kuehlung frueh mitdenken
KI-Inferenz
EmpfehlungFokus auf Effizienz, Latenz und passende GPU/CPU Balance.
- PowerEdge R760xa / XE77xx je nach Use Case
- Storage und Netzwerk auf Durchsatz auslegen
HPC und Data
EmpfehlungFokus auf CPU-Kerne, RAM, NVMe und Skalierung.
- Precision/HPC-aehnliche Deployments: XE-Serien
- Cluster-Design und Netzwerk topologisch planen