PAIF – Private AI Foundation

KI-Infrastruktur, die die Datenhoheit nicht beeinträchtigt

KI-Infrastruktur im eigenen Rechenzentrum. Datensouveränität, planbare Kosten und produktionsreifer Betrieb für Enterprise-KI.

PAIF-Assessment starten

Nutzen Sie KI in Ihrer eigenen Infrastruktur, nicht in der eines anderen

KI-Workloads in der Public Cloud sind schnell aufgesetzt, bringen aber Datenschutzrisiken, langfristige Abhängigkeiten und unvorhersehbare Kosten mit sich.

Private AI Foundation (PAIF) auf VMware Cloud Foundation bringt KI-Infrastruktur zurück unter Ihre Kontrolle. Dedizierte Workload Domains, GPU-Integration und native Anbindung von KI-Frameworks schaffen eine produktionsreife Plattform im eigenen Rechenzentrum.

evoila entwirft und implementiert PAIF als Teil Ihres VCF-Stacks, von der Architektur bis zum Produktivbetrieb.

Ihre Vorteile auf einen Blick:

  • Datensouveränität:KI-Modelle und Trainingsdaten bleiben im eigenen Rechenzentrum, ohne Public-Cloud-Abhängigkeit und mit voller regulatorischer Kontrolle
  • Planbare KI-Kosten: Es gibt keine variablen GPU-Stundenkosten aus der Public Cloud. Stattdessen kalkulierbare Infrastrukturkosten auf VCF-Basis.
  • Strategische KI-Autonomie: Eigene KI-Infrastruktur schafft Unabhängigkeit von Hyperscaler-Ökosystemen und proprietären KI-Plattformen

KI ohne Infrastrukturkontrolle skaliert nicht

Entscheidungen in Bezug auf Daten, Kosten und Architektur werden außerhalb Ihres Unternehmens getroffen.

Die Herausforderung

Nutzen Sie KI dort, wo Ihr Unternehmen die Kontrolle behält

Künstliche Intelligenz ist heute eine Kernfähigkeit. Die Chance ist klar, aber die Infrastruktur bremst oft den nächsten Schritt. Public-Cloud-KI ermöglicht schnelle Experimente. Der Produktivbetrieb verlangt Kontrolle über Daten, Kosten und Compliance. Gleichzeitig erfordert der interne Aufbau von KI-Infrastruktur Expertise über mehrere Domänen hinweg.

GPU-Infrastruktur braucht mehr als Hardware

Sizing, Integration und Betrieb erfordern Erfahrung über GPU-Architektur, Workloads und Plattformdesign hinweg. Ohne das bleiben Systeme unterausgelastet oder instabil.

Datensouveränität muss durchgesetzt werden, sie darf nicht als selbstverständlich vorausgesetzt werden

Public-Cloud-Services verschieben Trainingsdaten und Modelle aus Ihrem Unternehmen heraus. Regulatorische Kontrolle wird schwer nachweisbar.

KI-Workloads konkurrieren mit Produktivsystemen

Ohne Isolation verbrauchen KI-Workloads gemeinsame Ressourcen. Die Performance wird über beide Umgebungen hinweg unvorhersehbar.

KI-Frameworks brauchen Infrastrukturintegration

Getrenntes Tooling verlangsamt die Entwicklung. Ingenieurinnen und Ingenieure brauchen direkten Zugang zu Frameworks wie NVIDIA AI Enterprise innerhalb der Plattform.

Viele KI-Initiativen enden vor dem Produktivbetrieb

Ohne klare Infrastrukturstrategie gehen Pilot-Workloads nicht in produktive Services über.

Die gute Nachricht: Sie müssen keine separate KI-Plattform bauen

Sie erweitern die, die Sie bereits nutzen.

Unsere Lösung

PAIF als produktionsreife KI-Plattform

Vom KI-Konzept zur produktionsreifen Infrastruktur

Die Private AI Foundation erweitert die VCF um KI-spezifische Infrastrukturfunktionen. evoila integriert die PAIF direkt in Ihre Umgebung. Wir legen Architektur, Workload-Domänen, GPU-Konfiguration und Betriebsabläufe im Vorfeld fest. So verhindern wir, dass KI ein isoliertes Experiment bleibt. Was wir bieten:

Design & Implementierung von KI-Workload-Domains

Design und Deployment dedizierter KI-Workload-Domains innerhalb von VCF. Isoliert von Produktiv-Workload-Domains, mit dedizierten Compute-, Storage- und Netzwerkressourcen für KI-Workloads und GPU-Hosts.

GPU-Infrastrukturintegration

Planung und Integration GPU-fähiger Hosts in die VCF-Umgebung, einschließlich GPU-Passthrough und vGPU-Konfiguration, zur Unterstützung verschiedenster KI-Workloads, von Inferenz bis verteiltem Modelltraining.

KI-Framework-Integration

Integration etablierter KI-Frameworks und -Plattformen in die PAIF-Infrastruktur. Dazu zählen NVIDIA AI Enterprise und CUDA-basierte Workload-Umgebungen sowie containerbasierte ML-Pipelines über VKS.

KI-optimiertes Storage-Design

Wir konfigurieren vSAN Storage Classes für KI-spezifische Anforderungen. Das ermöglicht hohen sequenziellen Durchsatz für Trainingsdaten, geringe Latenz für Inferenz-Workloads und skalierbare Kapazität für große Modellartefakte.

Netzwerkdesign für verteiltes Training

Design von Hochgeschwindigkeitsnetzwerken für GPU-zu-GPU-Kommunikation beim verteilten Modelltraining, mit NSX-basierter Isolation und dedizierten Netzwerkpfaden für KI-Traffic.

Betriebsmodell & Lifecycle-Management

Wir definieren ein Betriebsmodell für KI-Infrastruktur, einschließlich Verwaltung von GPU-Ressourcen, Workload-Scheduling, Kapazitätsplanung und Integration ins VCF-Monitoring-Framework.

Tech-Deep-Dive

Die Architektur hinter PAIF

PAIF als natives VCF-Add-on

Die Private AI Foundation ist kein separates Produkt. Sie ist vielmehr ein strukturiertes Add-on-Framework, das VCF um KI-spezifische Infrastrukturkonzepte erweitert. Im Kern steht das Konzept der AI Workload Domain: eine dedizierte VCF-Domain aus GPU-fähigen Hosts, KI-optimierten Storage Classes und isolierten Netzwerkpfaden. Sie wird vollständig über das VCF-Management-Framework verwaltet und ins bestehende Lifecycle-Management integriert.

GPU-Integration: Passthrough und vGPU

PAIF unterstützt zwei GPU-Virtualisierungsmodelle, die evoila je nach Workload-Anforderung einsetzt: Das GPU-Passthrough-Modell widmet eine physische GPU vollständig einer VM, um die Performance beim rechenintensiven Modelltraining zu maximieren, während das vGPU-Modell GPU-Ressourcen über mehrere VMs partitioniert, um effiziente Auslastung bei Inferenz-Workloads und Entwicklungsumgebungen zu ermöglichen. evoila stellt GPU-Hosts bereit, konfiguriert Treiber-Stacks und integriert die NVIDIA-AI-Enterprise-Softwareplattform zur Unterstützung produktionsreifer KI-Workloads.

KI-Frameworks über Kubernetes

Containerbasierte KI-Workloads laufen über VMware Kubernetes Services auf der PAIF-Infrastruktur. Machine-Learning-Pipelines, Trainingsjobs und Inferenz-Services werden als Kubernetes-Workloads deployt. GPU-Ressourcenanfragen erfolgen über das NVIDIA Device Plugin. Harbor dient als privates Model- und Image-Registry, Velero übernimmt das Checkpoint-Backup bei langen Trainingsjobs.

Storage-Architektur für KI-Workloads

KI-Workloads haben spezifische Storage-Anforderungen. Trainingsdatensätze brauchen hohen sequenziellen Lesedurchsatz, Checkpoint-Storage braucht geringe Latenz, und Modellartefakte brauchen skalierbare Kapazität. evoila konfiguriert differenzierte vSAN Storage Classes für diese Anforderungen, einschließlich ESA-Architektur für performancekritische Pfade und kostenoptimierter Klassen für Massenspeicherung.

Netzwerkisolation und GPU-Interconnect

KI-Workload-Domains werden per NSX vom Netzwerk isoliert. KI-Workloads haben keinen unkontrollierten Zugriff auf Produktivsysteme. Für verteiltes Modelltraining konfiguriert evoila dedizierte, schnelle Netzwerkpfade für GPU-Interconnect-Traffic, getrennt vom regulären VM-Datennetz. Das reduziert den Netzwerk-Overhead für verteilte Trainingsjobs und verhindert Ressourcenkonflikte mit Produktiv-Workloads.

Technische Vorteile

KI betreiben, ohne Infrastruktur-Kompromisse einzugehen

Dedizierte KI-Workload-Domains

Vollständige Isolation von KI- und Produktiv-Workloads auf Infrastrukturebene, ohne Ressourcenkonflikte

Flexible GPU-Virtualisierung

GPU-Passthrough für maximale Trainingsperformance, vGPUs für effiziente Inferenz- und Entwicklungsumgebungen

KI-optimierte Storage-Profile

Differenzierte vSAN-Profile für Trainingsdaten, Checkpoints und Modellartefakte mit ESA-Performance

Container-native ML-Pipelines

KI-Workloads als Kubernetes-Jobs über VKS mit GPU-Ressourcenanfragen und Harbor als Model-Registry

NSX-Workload-Isolation

Dedizierte Netzwerkpfade für GPU-Interconnect-Traffic, isoliert von Produktiv-Netzwerksegmenten

Einheitliches Lifecycle-Management

Die PAIF-Infrastruktur wird vollständig über das VCF-Management verwaltet, sodass kein separates KI-Infrastrukturmanagement nötig ist.

Ihr Partner der Wahl

Sie brauchen einen Partner für den gesamten Stack

Den Betrieb von KI-Infrastruktur auf eigener Hardware erfordert Erfahrung über VCF, GPU-Systeme und KI-Workloads hinweg. Diese Kombination ist selten. evoila bringt Plattformexpertise, GPU-Integration und operative Erfahrung zusammen. PAIF wird als Teil Ihrer Umgebung implementiert, nicht daneben. Wir begleiten Sie vom Infrastrukturdesign bis zu Ihrem ersten produktiven KI-Workload.

Wir bauen auf VMware Cloud Foundation

Der Betrieb von KI-Infrastruktur auf eigener Hardware erfordert eine Kombination aus VCF-Plattformexpertise, GPU-Infrastruktur-Know-how und Verständnis der Charakteristika von KI-Workloads. Diese Kombination ist selten. evoila bringt alle drei Elemente zusammen.

Wir entwerfen GPU-Infrastruktur für echte Workloads

Bei evoila wird PAIF als Teil des VCF-Stacks implementiert, nicht als separate Plattform. Mit NSX-Netzwerkdesign, vSAN-Storage-Architektur, VKS-Integration und einem Betriebsmodell, das langfristige Handhabbarkeit sichert.

Wir bringen KI-Workloads in den Produktivbetrieb

Für Unternehmen, die KI von Public-Cloud-Pilotprojekten zu produktionsreifer On-Premises-Infrastruktur überführen, agiert evoila als strukturierter Partner. Von der Infrastrukturstrategie bis zum ersten produktiven KI-Workload.

Partnerschaften

Technologien & Partner

Aufgebaut auf bewährten Enterprise-Plattformen und Ökosystem-Partnern.

PAIF
Broadcom

GPU
NVIDIA

Sprechen Sie mit unserem KI-Infrastruktur-Team

Wir helfen Ihnen, KI-Infrastruktur zu entwerfen und zu implementieren, die im Produktivbetrieb funktioniert.

Christopher Mack

Christopher Mack

Cloud Engineer Associate

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen zu PAIF

Private AI Foundation ist ein VCF-Add-on, das KI-Infrastruktur innerhalb Ihres Rechenzentrums aufbaut. Daten und Modelle bleiben unter Ihrer Kontrolle, während Kosten und Compliance planbar bleiben.

PAIF unterstützt NVIDIA-GPUs als primären Beschleuniger. Die Qualifizierung erfolgt über die VMware-NVIDIA-Kompatibilitätsmatrix. Im Rahmen des PAIF Readiness Assessment übernimmt evoila Hardware-Qualifizierung, Sizing und Treiber-Stack-Konfiguration und empfiehlt je nach konkreter Workload-Anforderung GPU-Passthrough oder vGPU.

Ja. PAIF wird als Add-on in bestehende VCF-Umgebungen integriert, durch Hinzufügen GPU-fähiger Hosts und die Einrichtung dedizierter AI Workload Domains. Im Assessment analysiert evoila die bestehende Umgebung und entwickelt einen Erweiterungsplan, ohne Produktiv-Workloads zu beeinträchtigen.

AI Workload Domains sind dedizierte VCF-Domains mit eigenen Compute-, Storage- und Netzwerkressourcen. NSX sichert die Isolation auf Netzwerkebene. KI-Workloads haben keinen unkontrollierten Zugriff auf Produktivsysteme. Ressourcenkonflikte werden strukturell verhindert, nicht nur durch Scheduling-Richtlinien.

Containerbasierte ML-Frameworks laufen über VKS auf der PAIF-Infrastruktur, mit GPU-Ressourcenanfragen über das NVIDIA Device Plugin, Harbor als privatem Model-Registry und Velero für Checkpoint-Backups. NVIDIA AI Enterprise liefert optimierte Framework-Versionen für VMware-Umgebungen.