Vi bygger och driftar den tunga GPU-infrastruktur som AI körs på.
Bare-metal NVIDIA DGX, konstruerad
NVIDIA DGX-system är referensplattformen för AI-beräkning — men de är bara så bra som infrastrukturen runt dem. Vi hanterar:
- Deployment & livscykel: OS, drivrutiner, firmware och BMC konfigurerade för AI-arbetsbelastningar från dag ett.
- GPU Operators på Kubernetes: NVIDIA GPU Operator för drivrutiner, container runtime, device plugin, DCGM exporter och MIG-hantering.
- Högpresterande lagring: Parallella filsystem (WEKA, VAST, BeeGFS, Lustre) och NVMe-oF caching anpassade för distribuerad träning checkpointing och inferens KV-cache.
- Nätverk: RoCE v2 / InfiniBand-fabriker, kongestionskontroll och adaptiv routing för multi-nod-träning i skala.
- Observabilitet: GPU-utnyttjande, minne, temperaturer, NVLink/NVSwitch-topologi och ködjup via LGTM-stacken (Loki, Grafana, Tempo, Mimir) + DCGM-dashboards.
Varför bare-metal för AI?
- Prestanda: Ingen hypervisor-overhead; full GPU-minnesbandbredd och NVLink-interconnect.
- Kostnad: Vid uthållig utnyttjandegrad (>40%) slår ägda GPU:er molninstanser på TCO inom 12-18 månader.
- Suveränitet: Data och modellvikter stannar i ditt datacenter — GDPR, EU AI-förordning och svenska regulatoriska krav.
- Determinism: Inga “noisy neighbors”; förutsägbar svanslatens för inferens-SLA:er.
Day-2-operationer vi tillhandahåller
- Kapacitetsplanering: Arbetsbelastningsprofiler, GPU-utnyttjande-trender och inköpsprognostik.
- Firmware & drivrutin-livscykel: Testade uppgraderingsvägar, rollback-procedurer och kompatibilitetsmatriser.
- Feldomändesign: Rack-nivå ström, kylning och nätverksredundans för DGX SuperPOD-topologier.
- Säkerhetshärdning: Oförändliga OS-images, signerad firmware, TPM-baserad attestation och CIS-benchmark-efterlevnad.
Överväger du DGX eller GPU-infrastruktur?
Vi rådgiver kring inköp, dimensionering och drift — från enskild DGX till SuperPOD. Prata med en ingenjör.