Local LLM & RAG
Lokale Modelle, Retrieval-Augmented Generation und datensensible AI-Workflows mit dedizierten Ressourcen.
TTThermaltake AI Workstations
Projektberatung
Built in Germany
Professional AI Compute
AI Workstations für produktive KI.
Individuell konfigurierte Thermaltake Systeme für lokale LLMs, Inference, Machine Learning, Computer Vision, Rendering und GPU-beschleunigte Workflows.
RTX 5090 · 32 GB GDDR7
Workload-sized · Specialist-built
RTX 509032 GB GDDR7
High-Memory128–512 GB+ Plattformen
NVMeSchnelle lokale Datenpfade
Built in GermanyKonfiguriert · montiert · geprüft
Built in Germany
Professionelle Systeme statt Komponentenlisten.
Unsere AI Workstations werden in Deutschland individuell konfiguriert, montiert und geprüft. Workload, GPU, CPU, Arbeitsspeicher, Storage, Stromversorgung und Thermik werden als Gesamtsystem betrachtet – nicht isoliert.
Workload SizingDimensionierung passend zu Modellgröße, Datenvolumen und Laufzeitprofil.
Specialist BuildEin Spezialist begleitet Aufbau, Systemkonfiguration und Freigabe.
ValidationStabilität, Thermik und Systembasis werden vor Auslieferung geprüft.
B2B Project SupportFür Sonderanforderungen, Rollouts und individuelle Infrastrukturprojekte.
AI Workloads
Zwei Plattformen. Unterschiedliche AI-Workloads.
Von lokalen Sprachmodellen bis GPU-Rendering: Die Workstation wird auf den tatsächlichen Einsatz ausgelegt.
Generative AI
Bild-, Video- und Content-Generierung mit leistungsstarken GPU-Workflows und lokalem Storage.
AI Inference
Dedizierte Compute-Ressourcen für reproduzierbare und dauerhaft verfügbare Inference-Workloads.
Machine Learning
Entwicklung, Training und Experimente für kleinere bis mittlere ML-Workloads und Prototyping.
Computer Vision
GPU-beschleunigte Bild- und Videoanalyse, Preprocessing und Modellinferenz.
3D & Rendering
GPU-Rendering, Simulation und Content Creation auf einer professionell dimensionierten Plattform.
Reference Platforms
Leistung passend zum Einsatzgebiet.
Drei Ausgangspunkte für unterschiedliche Speicher-, Daten- und Compute-Anforderungen. Jede Konfiguration wird vor Fertigung auf Kompatibilität geprüft.
AI Workstation 5090
Für professionelle Single-GPU AI-, Inference- und Rendering-Workflows.
GPUGeForce RTX 5090 · 32 GB
RAM128 GB
Storage2 TB NVMe
FokusLocal AI · Inference · Rendering
AI Workstation 5090 Pro
Mehr System-RAM und Storage für größere Datensätze und parallele Workflows.
GPUGeForce RTX 5090 · 32 GB
RAM256 GB
Storage4 TB NVMe
FokusRAG · ML · Content Creation
AI Workstation 5090 Max
High-Memory-Auslegung für anspruchsvolle professionelle AI- und Daten-Workflows.
GPUGeForce RTX 5090 · 32 GB
RAM512 GB+
StorageHigh-Capacity NVMe
FokusLarge datasets · Pro workflows
Beispielkonfigurationen. Verfügbarkeit und konkrete Komponenten können je nach Projekt, Plattform und Lieferlage angepasst werden.
AI Sizing Guide
AI-Performance beginnt mit dem Workload.
VRAM, System-RAM, Storage und Plattform sollten gemeinsam auf Modellgröße, Datenmenge, Parallelität und Laufzeit abgestimmt werden.
Seitlich wischen →
| Workload | GPU / VRAM | System-RAM | Planungshinweis |
|---|---|---|---|
| Local LLM / RAG | VRAM häufig erster Engpass | Abhängig von Modell & Daten | Kontextlänge, Quantisierung und parallele Sessions berücksichtigen. |
| AI Inference | Passend zu Modell & Batch | Workloadabhängig | Latenz, Durchsatz und parallele Nutzer bestimmen die Auslegung. |
| Machine Learning | Datensatz / Modell abhängig | Genügend Reserve für Preprocessing | Datenpipeline, Framework und Trainingstyp gemeinsam betrachten. |
| Rendering / Content | Szenen- und Projektgröße | Projektabhängig | GPU, CPU, Cache und Storage-Durchsatz zusammen dimensionieren. |
Die Angaben sind Planungsorientierungen und ersetzen keine Workload-Analyse. Modellarchitektur, Quantisierung, Kontextlänge und Parallelität können den Bedarf erheblich verändern.
AX Series Platform
AX700. Maximale Single-System-Flexibilität.
Das AX700 bildet die Basis für leistungsstarke Single-System Workstations mit viel Raum für große Mainboards, professionelle Erweiterungskarten, Storage und anspruchsvolle Kühlkonzepte.
SSI-EEB / XL-ATXGroße Workstation-Plattformen
10 SlotsUmfangreiche Erweiterungsoptionen
Bis 18 DrivesFlexible lokale Storage-Kapazität
Super TowerRaum für High-End-Komponenten
AX700 TG: SSI-EEB / XL-ATX, 10 Erweiterungsslots und bis zu 18 Laufwerke. Konkrete Systemauslegung abhängig von Komponenten und Workload.
Deployment Strategy
Zwei Modelle. Unterschiedliche Stärken.
Lokale Workstations und Cloud-Ressourcen lösen unterschiedliche Anforderungen. In vielen Projekten ist eine hybride Architektur sinnvoll.
Seitlich wischen →
| Kriterium | Local AI Workstation | Cloud |
|---|---|---|
| Datenkontrolle | Daten und Modelle können innerhalb der eigenen Infrastruktur verbleiben. | Abhängig von Anbieter, Region, Vertrag und gewählten Diensten. |
| Compute-Verfügbarkeit | Dedizierte lokale Ressourcen für das eigene Team. | On-demand-Ressourcen abhängig von Service und Kontingent. |
| Kostenmodell | Investition in eigene Hardware und Betrieb. | Nutzungsabhängige laufende Kosten. |
| Hardware-Kontrolle | Plattform und Komponenten werden selbst definiert. | Hardwareauswahl abhängig vom Cloud-Angebot. |
| Skalierung | Durch Upgrades, zusätzliche Systeme oder Cluster. | Sehr flexibel über zusätzliche Instanzen und Services. |
Die geeignete Architektur hängt von Datenschutz, Auslastung, Skalierung, Kostenmodell, Zusammenarbeit und vorhandener Infrastruktur ab.
Thermaltake AI Configurator
Zwei Grundsysteme. Ihre individuelle AI Workstation.
Wählen Sie die passende Plattform. CPU, GPU, RAM, Storage, Cooling, PSU, Betriebssystem und Services werden anschließend passend zum Workload konfiguriert.
Single-SystemAX700
AX700
Single-System AI Workstation für leistungsstarke GPU-, AI-, Rendering- und Compute-Workflows.
- 1 Workstation-System
- Bis SSI-EEB / XL-ATX
- 10 Erweiterungsslots
- Bis zu 18 Laufwerke
Ideal, wenn maximale Ressourcen in einem leistungsstarken Hauptsystem gebündelt werden sollen.AX700 konfigurieren
Dual-SystemAX1000
AX1000 · 2 Workstations. 1 Chassis.
Dual-System AI Workstation für zwei voneinander unabhängige Workstation-Systeme innerhalb einer gemeinsamen Plattform.
- 2 unabhängige Workstation-Systeme
- Bis zu 2× SSI-EEB
- 10 + 10 Erweiterungsslots
- Bis zu 24 Laufwerke
Für parallele AI-, Compute-, Rendering- oder Produktions-Workloads mit getrennten Systemressourcen.AX1000 konfigurieren
Frei konfigurierbar im Thermaltake AI ConfiguratorCPU · GPU · RAM · Storage · Cooling · PSU · OS · Services
Kompatibilität und finale Systemauslegung werden vor Fertigung geprüft.Specialist Build · Bild auswählen
Specialist-built in Germany
Ein System. Ein Spezialist. Eine Verantwortung.
Ein Workstation-Spezialist begleitet Ihr System vom Komponentencheck über Aufbau, Verkabelung und Systemkonfiguration bis zur Validierung und finalen Freigabe.
01
KomponentenprüfungPlattform, Stromversorgung, Kühlung und mechanische Kompatibilität werden vor dem Build geprüft.
02
Professioneller AufbauMontage, Verkabelung und Systembasis erfolgen als zusammenhängender Build-Prozess.
03
Finale FreigabeStabilität, Thermik und Grundfunktion werden vor Auslieferung nochmals geprüft.
Build & Validation
Von der Konfiguration bis zur Freigabe – in einer Hand.
Qualität ist kein einzelner Check am Ende, sondern ein durchgängiger Prozess über Aufbau, Konfiguration, Test und Freigabe.
Unser FreigabeprinzipEine Workstation wird erst nach der finalen technischen Prüfung für die Auslieferung freigegeben.
Requirements
01
Anforderungen & Komponentencheck
Workload, Plattform und Komponenten werden vor dem Aufbau auf technische Eignung geprüft.
Kompatibilität · Stromversorgung · Kühlung · ErweiterbarkeitAssembly
02
Professioneller Aufbau
Mechanischer Aufbau, Verkabelung und Komponentenmontage mit Fokus auf Serviceability und Airflow.
Montage · Cable Management · AirflowSystem Base
03
BIOS, Firmware & Systembasis
BIOS, Firmware und Basiskonfiguration werden passend zur Plattform eingerichtet.
Firmware · BIOS · BasiskonfigurationStress Test
04
Stabilitäts- & Belastungstests
Die Systembasis wird unter Last geprüft, um Stabilität und Grundfunktion zu validieren.
Stabilität · Last · GrundfunktionThermals
05
Thermik & finale Qualitätskontrolle
Temperaturen, Lüfterverhalten, Verkabelung und Gesamtzustand werden final kontrolliert.
Thermik · Sichtprüfung · Final CheckRelease
06
Freigabe & sichere Auslieferung
Nach Abschluss der Prüfungen wird das System für Verpackung und Auslieferung freigegeben.
Freigabe · Verpackung · AuslieferungWorkstation Services
Mehr als System Assembly.
Auf Wunsch übernehmen wir neben dem Hardware-Build auch systemnahe Konfiguration, Validierung und projektbezogene Vorbereitung.
System ConfigurationBIOS, Firmware und grundlegende Systemparameter passend zur Plattform.
OS & Driver SetupBetriebssystem- und Treiberbasis nach abgestimmtem Projektumfang.
Memory & StorageRAM- und Storage-Auslegung passend zu Daten- und Workload-Anforderungen.
Stress / Burn-inBelastungs- und Stabilitätsprüfung der Systembasis.
Thermal ValidationKontrolle von Temperaturen, Lüfterverhalten und Airflow.
Custom ProjectsIndividuelle Anforderungen außerhalb der Standard-Konfiguratorlogik.
Software & Tooling
Eine Workstation für Ihre Tools. Nicht umgekehrt.
Betriebssystem, Treiber, GPU-Architektur, Speicherbedarf und AI-Toolchain werden im Projektkontext gemeinsam betrachtet.
Genannte Software- und Markennamen dienen der Beschreibung typischer Workloads und bedeuten keine Zertifizierung oder Partnerschaft.
AI Frameworks
PyTorchTensorFlowJAXAnaconda
GPU & Runtime
NVIDIA CUDAPythonDockerWSL2
Local AI
OllamaLM Studiollama.cppOpen WebUI
Generative AI
ComfyUIStable DiffusionDiffusers
Content & Render
BlenderGPU RenderingDaVinci Resolve
OS & Virtualization
WindowsUbuntuLinuxVirtualization
FAQ
Technische Fragen vor der Konfiguration.
Die passende Workstation hängt vom konkreten Modell, Datensatz, Parallelitätsbedarf und Software-Stack ab.
Wie viel VRAM benötige ich?
Das hängt unter anderem von Modellgröße, Quantisierung, Kontextlänge, Batch-Größe und parallelen Sessions ab. Wir dimensionieren die Plattform anhand des tatsächlichen Workloads.
Wann benötige ich mehr als eine GPU?
Mehrere GPUs können sinnvoll sein, wenn der Workload parallelisiert werden kann, einzelne Modelle mehr GPU-Ressourcen benötigen oder mehrere Workloads gleichzeitig betrieben werden sollen. Die konkrete Skalierung ist softwareabhängig.
Wie viel RAM sollte eine AI Workstation haben?
System-RAM sollte zusammen mit VRAM, Dataset, Preprocessing und parallelen Anwendungen geplant werden. Für größere lokale AI-Projekte sind hohe RAM-Kapazitäten häufig sinnvoll.
Windows oder Linux?
Beide Plattformen können sinnvoll sein. Entscheidend sind Toolchain, Treiber, Frameworks, Team-Workflow und vorhandene Infrastruktur.
Kann die Workstation später erweitert werden?
Ja, sofern Plattform, Netzteil, Kühlung, Slots und mechanische Reserven bei der ursprünglichen Auslegung berücksichtigt wurden.
AX700 oder AX1000?
AX700 ist für ein leistungsstarkes Hauptsystem ausgelegt. AX1000 bietet Platz für zwei unabhängige Workstation-Systeme in einem Chassis und eignet sich für getrennte oder parallele Workloads.
Beyond the Configurator
Noch spezieller?
Wenn Ihre Anforderungen über die normale Konfiguratorlogik hinausgehen, senden Sie uns eine Projektanfrage. Unsere Workstation-Spezialisten prüfen die Anforderungen und melden sich zurück.
Multi-GPUStorage / NetzwerkSpezielle SoftwareB2B Rollout
Projektanfrage
Wenn Standard nicht reicht, wird es Ihr Projekt.
Beschreiben Sie kurz Workload, Zielplattform und besondere Anforderungen. Wir prüfen die Anfrage und melden uns mit den nächsten Schritten zurück.
✓Direkte Prüfung durch das Workstation-Team✓Antwort auf projektspezifische Anforderungen✓Konfiguration vor Fertigung technisch validiert