Im Herzen der KI-Rechenleistung: Aivres erweckt NVIDIAs Vera Rubin zum Leben

Aivres stellte auf dem OCP Global Summit 2026 in San Jose beeindruckende Rechenleistung unter Beweis. Das Highlight am Stand war das KRS8000V4, ein flüssigkeitsgekühltes Rack, das auf der Vera-Rubin-Plattform von NVIDIA basiert. Das System verfügt über 72 Rubin-GPUs und 36 Vera-CPUs, die alle über NVLink der sechsten Generation miteinander verbunden sind.

Das System umfasst 18 Rechen-Einschübe und neun NVLink-Switch-Einschübe. Zusammen bilden sie eine gewaltige Rechenumgebung mit mehr als 20 TB HBM-Speicher. Aivres setzt auf eine vollständige Flüssigkeitskühlung, bei der das Rack mit einer Kühlmitteltemperatur von bis zu 45 °C betrieben werden kann. Eine solche Lösung wird eingesetzt, um die von der hochverdichteten KI-Hardware erzeugte Wärme abzuführen.

Acht GPUs, zwei CPUs und ein lüfterloses Design

Aivres hat außerdem das KL2288 vorgestellt, ein kleines 2U-Rechenmodul, das speziell für die NVIDIA HGX Rubin NVL8 entwickelt wurde. Das Compute-Tray ist mit acht Rubin-GPUs und zwei AMD EPYC 9006 „Venice“-CPUs ausgestattet.

Nach Angaben von Aivres erreicht es eine Leistung von 400 PFLOPS bei der NVFP4-Inferenz und 280 PFLOPS beim NVFP4-Training. Darüber hinaus unterstützt es 2,3 TB HBM4-Speicher und eine Speicherbandbreite von 176 TB/s.

Was die Kühlung betrifft, so kommt für die Prozessoren und den DDR5-Speicher eine vollständige Flüssigkeitskühlung zum Einsatz. Es verfügt über ein modulares, lüfterloses Design und nutzt Schnellkupplungen sowie eine Stromschiene für eine einfache Rack-Integration.

Die Zukunft von Hardware und KI

Aivres setzt einen bedeutenden Trend in der KI-Infrastruktur. Angesichts immer größerer Modelle und steigender Arbeitslasten ist die Leistung der GPUs nur einer von vielen Faktoren. Faktoren wie Speicherbandbreite, Stromversorgung, Kühlung und Rack-Integration werden in den kommenden Jahren eine entscheidende Rolle bei der Effizienz von KI-Prozessen spielen.

Diese Entwicklungen könnten Unternehmen bessere KI-Dienste und die Bewältigung größerer Arbeitslasten ermöglichen. Für Sie würde dies letztendlich zu besseren Fähigkeiten von KI-Lösungen und schnelleren Reaktionszeiten führen.

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