GPU-Server für KI-Training und Inferenz in der Robotik

Lieferung eines GPU-Servers zur Inferenz und zum Training von KI-Modellen wie Vision-Language-Action und individuell angepassten KI-Modellen auf spezifische Anwendungsfälle in der Robotik. Aufgrund der vorherrschenden Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und Robotik sowie den daran ausgerichteten Forschungsthemen am Work-Life Robotics Institute (WLRI) der Hochschule Offenburg muss die zu liefernde Hardware ab Werk und ohne jegliche Modifikationen - weder an der Hard- oder Firmware selbst noch an gängigen Softwarelösungen des Segments - zu 100 % nativ kompatibel mit NVIDIA Isaac Sim und dem zugrundeliegenden NVIDIA Omniverse Framework sein. Darüber hinaus wird zwingend vorausgesetzt, dass die Hardware alle gängigen Open-Source-KI-Modelle und -Frameworks uneingeschränkt ausführen kann, die auf einer NVIDIA CUDA Architektur mit einer Compute Capability von mindestens 10.3 oder höher aufbauen, wobei Angebote, die softwareseitige Workarounds oder proprietäre Anpassungen erfordern, vom Verfahren ausgeschlossen sind.