gesponsertErst die Daten ordnen, dann die KI rechnen lassen Dell AI Factory with NVIDIA: Daten, Rack, Kühlung

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Mehr als 5.000 Unternehmen betreiben die Dell AI Factory with NVIDIA. Die Server für die Generation Vera Rubin sind für das 2. Halbjahr 2026 angekündigt. Für Rechenzentren ab Juli 2026 gilt eine Energieverbrauchseffektivität von höchstens 1,2. Der Beitrag zeigt, was die Architektur leistet und wie Unternehmen den Grenzwert erreichen.

Rechenleistung und Modelle lassen sich kaufen. Einen geordneten Datenbestand liefert kein Anbieter mit. Kundendaten liegen im CRM, Verträge auf dem Dateiserver, Messwerte in der Fachanwendung – drei Systeme mit drei Strukturen und ohne gemeinsamen Nachweis über zurückliegende Änderungen.

Travis Vigil, Senior Vice President für das Produktmanagement der Infrastruktursparte bei Dell Technologies, nennt in der Mitteilung vom 16.03.2026 das Aufbereiten der vorhandenen Daten als größte Hürde auf dem Weg vom Pilotprojekt in den Produktivbetrieb.

Die Antwort besteht aus drei Teilen, die Dell gemeinsam mit NVIDIA als eine Architektur ausliefert. Eine Datenplattform bereitet den vorhandenen Bestand auf und übergibt ihn geregelt an die Modelle. Die Infrastruktur umfasst Workstations, einzelne Server und vollständig bestückte Racks. Die Modelle rechnen auf den Servern, auf denen die Daten bereits liegen. Niemand kopiert sie dafür in die Cloud eines fremden Anbieters. Beratung, Aufbau und Betrieb kommen von Dell, damit die erste Anwendung früher produktiv arbeitet.

Datenplattform: Warum der Bestand zuerst an die Reihe kommt

Die Dell AI Data Platform bietet eine optionale, aber leistungsstarke Datengrundlage für die AI Factory. Sie verbindet die Speichersysteme von Dell mit modularen Daten-Engines, beschleunigter Rechenleistung und Netzwerktechnik von NVIDIA. Der Zuschnitt folgt den vier Arbeitsformen, die Unternehmen produktiv setzen. Dazu zählen Abrufverfahren mit angereichertem Kontext, multimodale Suche über Text und Bild, Arbeitsabläufe selbstständig handelnder Agenten und die Verarbeitung großer Datenmengen.

Den Zugriff auf verstreute Bestände übernimmt die Data Orchestration Engine aus der Übernahme von Dataloop. Sie findet Bestände, kennzeichnet sie und wandelt strukturierte, unstrukturierte und multimodale Daten in geregelte Datensätze um. Der zugehörige Marketplace führt NVIDIA-NIM-Microservices, NVIDIA-AI-Blueprints und mehr als 200 weitere Modelle und Vorlagen. Beide Bausteine liefert Dell seit dem 1. Quartal 2026 aus.

Für die Wirkung auf den Betrieb nennt Dell drei Messwerte. Abfragen laufen drei- bis fünfmal schneller als in einem Data Warehouse aus der Cloud. Die Kosten der Datenanalyse sinken um gut die Hälfte, der Speicherbedarf um bis zur Hälfte. Den Gewinn im eigenen Betrieb zeigt der Vergleich mit den Laufzeiten der heutigen Auswertungen.

Speicher: Warum die Beschleuniger sonst warten

Speicher wird zur Grenze, sobald mehrere Teams gleichzeitig auf denselben Bestand zugreifen. Dagegen setzt Dell das Lightning File System, ein paralleles Dateisystem mit eigener Fabric-Architektur und direktem Zugriff auf die Speichergeräte. Möglich sind bis zu 150 GB je Sekunde und Höheneinheit für das seit April 2026 verfügbare Dateisystem. Die Vektorindizierung läuft bis zu zwölfmal schneller als mit Elasticsearch, gemessen im Dezember 2025.

Daneben führt Exascale Storage vier Speicherarten auf gemeinsamer Hardware zusammen, sodass IT-Teams PowerScale für Dateien, ObjectScale für Objekte und das Lightning File System für parallelen Zugriff nach Bedarf auf dieselben PowerEdge-Server verteilen. Exascale Storage läuft seit Juli 2026, den Anfang macht der Server PowerEdge R7725xd.

Dateien, Objekte und der parallele Zugriff teilen sich damit dieselben Server, ein Rechenzentrum kommt mit weniger einzelnen Speichersystemen aus. Für den Blockspeicher, den virtuelle Maschinen und Datenbanken nutzen, kündigt Dell PowerFlex für das 1. Halbjahr 2027 an. Danach laufen alle vier Arten auf derselben Hardware. Die Kapazität lässt sich dann zwischen ihnen verschieben, ohne neue Geräte zu beschaffen.

Kühlung: Warum die Leistungsdichte über den Standort entscheidet

Die neuen Spitzenmodelle arbeiten mit Flüssigkühlung, denn die Leistungsdichte je Rack steigt mit jeder Beschleunigergeneration. Für die Server der Generation Vera Rubin nennt Dell das 2. Halbjahr 2026. Für die Auslegung staffelt der Anbieter seine Kühltechnik in drei Stufen. Verbesserte Luftkühlung führt fünf bis 15 kW/Rack ab, Hybridkühlung 15 bis 40 kW/Rack, direkte Flüssigkühlung 40 bis über 80 kW/Rack. Eine im Rack montierte Kühlmittelverteilung erreicht 160 kW.

Die passende Stufe ergibt sich aus der Anschlussleistung der Server, die in das Rack sollen. Bleibt die Summe unter 15 kW, genügt Luft. Ab 40 kW arbeitet nur noch Flüssigkühlung. Ein flüssiggekühltes Rack nimmt nach Angaben von Dell bis zu 4,5-mal so viele GPUs auf wie ein luftgekühltes.

Die eigentliche Rechnung steckt hinter der Vorlauftemperatur des Kühlwassers. Wasser mit 32 bis 36 °C gibt seine Wärme über Rückkühler an die Außenluft ab, solange die Außenluft kühler ist. Die Kältemaschine des Gebäudes bleibt in diesem Betrieb abgeschaltet. Ihr Verdichter ist der Verbraucher, der die Kühlung im Rechenzentrum teuer macht. Damit sinkt die Energieverbrauchseffektivität (PUE), das Verhältnis aus dem gesamten Stromverbrauch eines Rechenzentrums und dem Verbrauch der Rechentechnik allein.

Bei einem PUE von 1,5 kommen auf jede Kilowattstunde (kWh) für die Rechentechnik 0,5 kWh für Kühlung, Stromwandlung und Beleuchtung, bei 1,2 sind es 0,2 kWh. Der PowerCool eRDHx ist ein Wärmetauscher in der Rücktür des Racks, der die warme Abluft der Server direkt beim Austritt aufnimmt. Dell gibt dafür drei Fünftel weniger Strom für die Kühlung an, dazu knapp ein Drittel geringere Energiekosten für das ganze Rechenzentrum.

Standort: Das Energieeffizienzgesetz setzt den Grenzwert

Das Energieeffizienzgesetz schreibt den Betreibern in Deutschland feste Werte vor. Ein Rechenzentrum, das ab dem 01.07.2026 den Betrieb aufnimmt, muss binnen zwei Jahren eine Energieverbrauchseffektivität von höchstens 1,2 erreichen und mindestens ein Zehntel seiner Energie wiederverwenden. Für Rechenzentren ab Juli 2027 hebt das Gesetz die Quote auf gut ein Siebtel an, ab Juli 2028 auf ein Fünftel. Bestehende Anlagen müssen ab Juli 2027 einen PUE von höchstens 1,5 und ab Juli 2030 von höchstens 1,3 erreichen.

Der Abstand zwischen Vorgabe und Bestand ist beträchtlich, denn die Nationale Rechenzentrumsstrategie der Bundesregierung vom 18.03.2026 nennt für die rund 2.000 deutschen Anlagen über 100 kW einen durchschnittlichen PUE von 1,43. Die Strategie beziffert den Stromverbrauch auf 21 Terawattstunden im Jahr und die IT-Anschlussleistung auf 2.980 Megawatt (MW), davon rund 500 MW für KI.

Ein Rechenzentrum, das 2028 in Betrieb gehen soll, wird jetzt geplant, deshalb sollten Betreiber die Kühlung in dieser Planung bereits festlegen. Dell liefert die Bausteine dafür aus einer Hand, also die Flüssigkühlung im PowerRack, den Wärmetauscher PowerCool eRDHx in der Rücktür und die Kühlmittelverteilung mit 160 kW. An einem bestehenden Standort führt die Hybridstufe bis 40 kW/Rack weiter, mit ihr lassen sich KI-Server ohne großen Umbau der Gebäudetechnik aufstellen.

Arbeitsplatz: KI beginnt am Schreibtisch

Ein KI-Projekt beginnt bei den Entwicklern, lange vor dem ersten Server. Dell stellt dafür die Workstation Pro Max mit dem Baustein GB10 bereit, die auf der Grace-Blackwell-Technik von NVIDIA aufsetzt. Darauf bauen Entwickler ein erstes Modell und passen es an die eigenen Daten an, ohne einen Platz im Rechenzentrum zu belegen.

Das größere Modell GB300 rechnet nach Angaben von Dell 20 Billiarden Schritte je Sekunde im 4-Bit-Format, einer auf KI-Modelle zugeschnittenen Rechenart, die mit kürzeren Zahlen arbeitet und dadurch mehr Schritte je Sekunde schafft. Dazu kommen 748 GB Arbeitsspeicher, auf die Hauptprozessor und Grafikeinheit gemeinsam zugreifen. Ein Team sieht damit vor dem Serverkauf, ob das Modell an den eigenen Daten brauchbare Antworten liefert.

Für den Schritt ins Rechenzentrum bietet Dell drei Leistungen an, die Bewertung der vorhandenen Datenbasis, den Aufbau der Systeme und den laufenden Support. Der Anbieter nennt dafür eine im Mittel um eine Woche kürzere Bereitstellung und die vierfache Trainingsleistung der Blackwell-Systeme gegenüber der Vorgängergeneration.

Das Testlabor Principled Technologies hat im Auftrag von Dell gemessen, dass der Aufbau mit diesen Leistungen bis zu 6,5-mal schneller fertig ist als der Aufbau durch die eigene IT. Ein Unternehmen ohne eigenes KI-Team spart sich damit die Einarbeitung in Verkabelung, Kühlkreislauf und Softwareschichten.

Der Weg bis zur ersten produktiven Anwendung

Aus den Angaben zu Datenplattform, Speicher und Kühlung ergibt sich für die eigene Planung eine Reihenfolge, die mit dem Datenbestand beginnt und mit dem Nachweis aus dem Probebetrieb endet:

• 1. Datenbestand aufnehmen: Die Data Orchestration Engine durchsucht die vorhandenen Ablagen, versieht die Daten mit Schlagworten und macht sie für Modelle lesbar, ohne dass für jedes Dateiformat eine eigene Verarbeitungskette gebaut wird

• 2. Klein einsteigen: Für den ersten Durchgang genügt eine Workstation mit GB10 am Arbeitsplatz

• 3. Am eigenen Bestand messen: Aussagekräftig sind das Tempo beim Einlesen der Daten, die Zeit bis zur ersten Antwort des Modells und die Zeit, in der die Grafikbeschleuniger auf Daten warten

• 4. Kühlung mitplanen: Anschlusswert, Wassertemperatur und Abnahmestelle für die Abwärme entscheiden darüber, wie viel Rechenleistung am vorhandenen Standort überhaupt Platz findet

• 5. Nachweis dokumentieren: Die Messwerte aus dem Probebetrieb dienen später als Vergleich für den Ausbau und als Beleg für die Berichtspflicht nach dem Energieeffizienzgesetz

Fazit: Vom Probelauf in den ausgebauten KI-Betrieb

Die Rechnung geht auf, sobald die Hardware ausgelastet läuft. Die Enterprise Strategy Group kommt in einer Modellrechnung für Dell vom August 2025 im ersten Jahr auf einen Rückfluss vom 2,6-fachen des eingesetzten Betrags, gerechnet auf einem PowerEdge XE9680 mit acht H100-Beschleunigern über vier Jahre Laufzeit.

Signal65 und die Futurum Group vergleichen im Mai 2026 die Kosten je Token, also je Texteinheit, die ein Modell verarbeitet und die ein Cloud-Anbieter einzeln abrechnet. Im eigenen Rechenzentrum sinken diese Kosten über zwei Jahre um bis zu 87 Prozent.

Den Beweis liefert die eigene Umgebung am schnellsten. Ein Probelauf mit einem Ausschnitt der eigenen Daten zeigt innerhalb weniger Tage das Tempo beim Einlesen, die Zeit bis zur ersten Antwort und die Auslastung der Beschleuniger. Aus diesen drei Zahlen ergibt sich, ob ein einzelner Server oder ein volles Rack den Anfang macht. Die Dell AI Factory with NVIDIA wächst danach in denselben Bausteinen weiter, von der Workstation über den einzelnen Server bis zum flüssiggekühlten Rack. Datenplattform, Speicher und Kühlung bleiben dieselben, der Ausbau verlangt keine neue Architektur.

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