Oracle Compute Cloud@Customer

„Die meisten Daten befinden sich weiterhin On-Premises – viele davon in Oracle Databases. Zahlreiche Unternehmen möchten von KI profitieren, möchten ihre Daten jedoch nicht an cloudbasierte KI-Services auslagern. Compute Cloud@Customer mit NVIDIA GPUs bietet hier eine überzeugende Lösung: Es ermöglicht den Aufbau einer leistungsstarken On-Premises-KI-Plattform – ideal für GenAI-Inferenz oder die Feinabstimmung von LLMs und SLMs – ohne das Data Center zu verlassen und mit höchster Sicherheit. In Verbindung mit Exadata Cloud@Customer – der gemeinsam mit Oracle Database entwickelten Plattform für leistungsstarke Vektorverarbeitung – können Unternehmen ihre GenAI-Modelle betreiben und RAG-Techniken auf interne Daten anwenden, um kontextrelevantere Antworten zu erzielen. Diese Kombination schafft echten Mehrwert für On-Premises-KI-Workflows.“

„Die Erweiterung der Oracle Distributed-Cloud-Angebote um eine kleinere, kosteneffizientere Option für NVIDIA-Racks ist ein bedeutender Schritt, um On-Premises generative KI-Workloads zu ermöglichen. Bisher war der Wechsel zu einem Public Cloud Hyperscaler nahezu die einzige praktikable Option zur Ausführung von Sprachmodell-Workloads – abgesehen von Oracle Dedicated Region- und Alloy-Bereitstellungen. Doch viele Unternehmen werden auch künftig On-Premises bleiben – sei es aufgrund interner Richtlinien, gesetzlicher Vorgaben oder Anforderungen an die Datenresidenz. Mit Oracle Compute Cloud@Customer und der neuen Private Cloud Appliance mit NVIDIA GPUs bringt Oracle KI-Workloads zurück ins Data Center. Die eingesetzten NVIDIA L40S-Prozessoren sind zwar kleiner als die Instanzen in den OCI NVIDIA Superclustern, bieten jedoch genau die passende Leistung für domänenspezifische Unternehmens-Workloads. Diese kompakteren Modelle sind ideal für den alltäglichen KI-Einsatz in Unternehmen und werden zunehmend an Bedeutung gewinnen.“

„Unmittelbar nach der Einführung der leistungsstarken Exadata X11M-Plattform für Oracle Database 23ai-Workloads stellt Oracle nun Compute Cloud@Customer mit NVIDIA-GPUs für die Anwendungsebene vor. Damit unterstützt Oracle Unternehmen bei anspruchsvollen Workloads in den Bereichen KI, High Performance Computing, 3D-Grafik und 4K-Streaming. Ein besonders wirkungsvoller Anwendungsfall ist die Betrugserkennung: Durch die Kombination der Oracle Plattformen mit den Grafikprozessoren von NVIDIA lassen sich Anomalien identifizieren und Betrug in Echtzeit erkennen – bei gleichzeitiger Einhaltung höchster Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit.“

„Als Bestandteil der Distributed-Cloud-Strategie von Oracle bringt Compute Cloud@Customer mit NVIDIA GPUs OCI Compute direkt in Ihr Data Center – und nimmt Unternehmen die Komplexität beim Aufbau einer KI-Plattform. Anders als konkurrierende Lösungen, die lediglich Hardware mit Finanzierungsmodellen ohne echte Cloud-Integration bieten, basiert Compute Cloud@Customer auf denselben APIs, derselben Software und derselben Control Plane wie Oracle Cloud Infrastructure. Das Ergebnis: ein konsistentes, authentisches Cloud-Erlebnis. Diese moderne Lösung von Oracle ermöglicht es Unternehmen, mit kleinen KI-Projekten zu starten, ohne hohe Vorabinvestitionen tätigen zu müssen. Sie ergänzt Exadata Cloud@Customer optimal, insbesondere für Oracle Database 23ai-Workloads.“

„Für Fertigungsunternehmen, die digitale Zwillinge ihrer Produktionslinien implementieren möchten, ist Oracle Compute Cloud@Customer mit NVIDIA GPUs die ideale On-Premises-Lösung. Sie hilft, Kosten und Time-to-Market zu senken, die Qualitätskontrolle zu optimieren sowie Energieeffizienz und Nachhaltigkeit zu steigern – und das alles, ohne laufende Produktionsprozesse zu beeinträchtigen. Dank Pay-as-you-go-Modell und der vollen Integration in die verteilte OCI-Cloud adressiert Compute Cloud@Customer gezielt die Anforderungen von Unternehmen, die Daten standortgebunden speichern und verarbeiten müssen – und schafft zugleich optimale Voraussetzungen für einen schnellen Einstieg in KI-gesteuerte Workloads.“

„Oracle Compute Cloud@Customer mit NVIDIA GPU-Erweiterung bietet eine leistungsstarke und skalierbare Lösung für Unternehmen, die KI-Funktionen On-Premises benötigen. Die Plattform ermöglicht die Ausführung anspruchsvoller Workloads wie generative KI und LLMs – bei gleichzeitiger Wahrung der Datensouveränität. Damit ist sie ein echter Gamechanger für Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Telekommunikation. In Kombination mit Exadata Cloud@Customer, das die Datenschicht mit Oracle Database 23ai AI Vector Search abbildet, entsteht eine umfassende Plattform für moderne KI-Anwendungen.“

„Oracle setzt konsequent auf das Prinzip ‚Bring AI to your data‘ – beginnend mit Oracle Database 23ai AI Vector Search, gefolgt von Exadata X11M als performante Datenbankplattform mit umfassenden KI-Funktionen. Nun rundet Oracle das Bild mit einer kosteneffizienten Compute-Engine ab: Compute Cloud@Customer mit NVIDIA L40S GPUs – eine hochleistungsfähige, modulare Lösung mit nutzungsbasiertem Cloud-Modell. Diese integrierte Architektur unterstützt durchgängige KI-Workflows – von der GenAI-Inferenz über die Feinabstimmung von Modellen bis hin zu RAG-Szenarien. CIOs, insbesondere in Oracle Umgebungen mit Anforderungen an Datenresidenz oder ersten KI-Initiativen, sollten Compute Cloud@Customer als strategische Erweiterung ernsthaft in Betracht ziehen.“

„Im Wettlauf um die Einführung künstlicher Intelligenz zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen müssen Unternehmen ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Innovation, Sicherheit und Compliance finden. Doch Themen wie Datensouveränität und Anforderungen an die Datenresidenz stellen viele vor große Herausforderungen – insbesondere hinsichtlich der Frage, wo und wie ihre Daten verarbeitet werden. Compute Cloud@Customer von Oracle begegnet diesen Bedenken mit einer On-Premises-Cloud-Lösung, die sicherstellt, dass alle Daten im Data Center des Kunden verbleiben. Für noch mehr Souveränität kann die Lösung sogar im getrennten Betriebsmodus betrieben werden. Ausgestattet mit leistungsstarken NVIDIA L40S-GPUs liefert sie die notwendige Performance für KI-, Grafik- und Videoverarbeitung in unterschiedlichsten Branchen. Dank integrierter Sicherheitsfunktionen, modularem Design und nutzungsbasierter Preisgestaltung schafft die Plattform eine überzeugende Grundlage für eine sichere, flexible und wirtschaftliche Einführung von KI in Unternehmen.“

„AI Vector Search und Retrieval-Augmented Generation (RAG) sind zwei Schlüsseltechniken, mit denen Unternehmen den Wert ihrer in Datenbanken gespeicherten Informationen gezielter ausschöpfen können. Doch die Operationalisierung dieser Verfahren sowie deren fortlaufende Feinabstimmung für maximale Leistung und Effizienz erweist sich in der Praxis häufig als komplex, aufwendig und fehleranfällig. Die Kombination von Oracle Database 23ai auf Exadata X11M mit Compute Cloud@Customer und NVIDIA L40S GPUs bietet hier eine leistungsstarke und ausgewogene Lösung. Sie vereint höchste Performance mit optimaler Effizienz – und erleichtert es Unternehmen, den geschäftlichen Nutzen aus KI-Technologien präziser und reibungsloser zu realisieren. Zudem stellt Oracle Compute Cloud@Customer diese Fähigkeiten auf besonders kosteneffiziente Weise bereit.“

„Der Einstieg in KI ist für viele Unternehmen mit erheblichen Herausforderungen verbunden. Oracle Compute Cloud@Customer mit NVIDIA L40S GPUs adressiert drei zentrale Hürden und schafft damit ideale Voraussetzungen für einen erfolgreichen Start. Erstens ermöglicht die modulare Architektur einen einfachen Einstieg: Sie beginnt im kleinen Maßstab und wächst flexibel mit dem Bedarf – ohne Kompromisse bei der Leistung für anspruchsvolle KI-Modelle. Zweitens basiert die Lösung auf einem Cloud-Abonnementmodell, bei dem nur das bezahlt wird, was tatsächlich genutzt wird. Drittens reduziert die On-Premises-Bereitstellung von Compute Cloud@Customer Sicherheits- und Compliance-Risiken erheblich, da alle Daten im Data Center des Kunden verbleiben.“

„Oracle Compute Cloud@Customer bringt skalierbare KI-Leistung und eine verbrauchsbasierte Cloud-Ökonomie zu Unternehmen, die ihre Daten nicht in die Public Cloud verlagern können. Die integrierte Architektur mit flexibel skalierbarer Compute- und Speicherkapazität sowie bis zu 48 NVIDIA L40S-GPUs ermöglicht es, LLMs für Inferencing und vielfältige weitere KI-Anwendungsfälle standortunabhängig und effizient auszuführen.“