Computing-Architektur Was ist eine Computing-Architektur?
Unter einer Computing-Architektur versteht man das Konzept der Systeme, Komponenten und Ressourcen, die Daten verarbeiten und Workloads ausführen. Sie definiert, wie Prozessoren, Arbeits- und, Datenspeicher, Netzwerke, Software, Beschleuniger und Managementtools zusammenarbeiten, um Anwendungen, Analysen, KI, Cloud-Services, Edge Computing und den IT-Betrieb von Unternehmen zu unterstützen.
Lesezeit: 10 Minuten 50 Sekunden | Veröffentlicht: 24. Juli 2026
Inhaltsverzeichnis
Wichtigste Erkenntnisse zur Computing-Architektur
- Eine Computing-Architektur definiert, wie Computing-Ressourcen zur Unterstützung von Workloads konzipiert, verbunden, verwaltet und skaliert werden.
- Eine Computing-Architektur kann CPUs, GPUs, Arbeits- und Datenspeicher, Netzwerke, Betriebssysteme, Virtualisierung, Container, Cloud-Services und Managementtools beinhalten.
- Die richtige Computing-Architektur hängt von Workload-Leistung, Datenstandort, Skalierbarkeit, Sicherheit, Kosten und Verfügbarkeit sowie von betrieblichen Anforderungen und Anforderungen zur vereinfachten Verwaltung ab.
- Computing-Architekturen für Unternehmen umfassen häufig Rechenzentren, Private Clouds, Public Clouds, Edge-Umgebungen und hochleistungsfähige Computersysteme.
Was beinhaltet die Computing-Architektur?
Einfach ausgedrückt umfasst eine Computing-Architektur die Bausteine, die es einem System ermöglichen, Informationen zu verarbeiten und Anwendungen auszuführen. Zu diesen Bausteinen gehören Prozessoren, Arbeitsspeicher, Datenspeicher, Netzwerke, Software und die Designentscheidungen, die bestimmen, wie diese Komponenten zusammenarbeiten.
Eine Unternehmensanwendung kann zum Beispiel allgemeine CPU-Leistung, Arbeitsspeicher für aktive Daten, Datenspeicher für Datensätze, Netzwerke zur Verbindung von Benutzern und Systemen und Managementtools zur Überwachung der Leistung benötigen. Eine KI-Workload benötigt möglicherweise GPUs oder Beschleuniger, Hochgeschwindigkeits-Datenspeicher und Netzwerke mit geringer Latenz, um große Datensätze effizient zu verarbeiten.
Doch bei der Computing-Architektur geht es nicht nur um Hardware. Sie umfasst auch die Art und Weise der Bereitstellung von Workloads, der gemeinsamen Nutzung von Ressourcen, der Systemskalierung und des Managements von Leistung, Sicherheit und Kosten durch IT-Teams.
Warum ist die Computing-Architektur wichtig?
Die Computing-Architektur ist wichtig, da sie sich direkt auf Leistung, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit, Kosten und die Fähigkeit zur Unterstützung moderner Workloads auswirkt. Eine gut konzipierte Architektur unterstützt den effizienten Betrieb von Anwendungen, schnelle Datenbewegungen und die Skalierung der Ressourcen durch Teams bei veränderten Geschäftsanforderungen.
Für IT-Teams von Unternehmen wirkt sich die Computing-Architektur auch darauf aus, wo Workloads ausgeführt werden sollten. Einige Workloads lassen sich am besten in einem Rechenzentrum ausführen. Andere benötigen möglicherweise die Flexibilität der Cloud, die Kontrolle einer Private Cloud, die geringe Latenz des Edge Computing oder den großen Maßstab des High Performance Computing.
Ohne die richtige Computing-Architektur kann es in Unternehmen zu langsamen Anwendungen, zur übermäßigen Ausbreitung der Infrastruktur, zu hohen Cloud-Kosten, begrenzter Transparenz, einer schlechten Ressourcenauslastung oder Schwierigkeiten bei der Unterstützung von KI, Analysen und verteilten Workloads kommen.
Wie funktioniert eine Computing-Architektur?
Die Funktion der Computing-Architektur besteht darin, die Kernkomponenten eines Computing-Systems so miteinander zu verbinden, dass sie Befehle verarbeiten, Daten bewegen und Workloads ausführen können. Bei den meisten Architekturen steht der Prozessor im Mittelpunkt, der die Befehle ausführt. Der Arbeitsspeicher ermöglicht dem Prozessor einen schnellen Zugriff auf aktive Daten. Datenspeicher halten Daten und Anwendungen für bestimmte Zeiträume verfügbar. Das Netzwerk verbindet Systeme, Benutzer, Anwendungen und Umgebungen miteinander.
Softwareschichten machen diese Ressourcen nutzbar. Betriebssysteme verwalten die Hardwareressourcen. Durch Virtualisierung können mehrere virtuelle Maschinen die physische Infrastruktur gemeinsam nutzen. Container bündeln Anwendungen, um deren konsistente Ausführung in allen Umgebungen zu ermöglichen. Managementtools unterstützen IT-Teams bei der Überwachung, Sicherung, Automatisierung, Verwaltung und Optimierung von Computing-Ressourcen.
In modernen Unternehmensumgebungen wird häufig eine verteilte Computing-Architektur eingesetzt. Dabei können Workloads über verschiedene physische Server, virtuelle Maschinen, Container, Public Clouds, Private Clouds, Edge-Standorte und KI- oder HPC-Systeme hinweg ausgeführt werden.
Aus welchen Hauptkomponenten besteht eine Computing-Architektur?
Die Computing-Architektur hängt von verschiedenen Komponenten ab, die miteinander verbunden sind. Jede Komponente beeinflusst die Leistung, die Skalierung und den Betrieb von Workloads.
Komponente | Rolle in der Computing-Architektur |
|---|---|
| CPU | Führt allgemeine Befehle aus und gewährleistet den Betrieb vieler Unternehmensanwendungen. |
| GPUs und Beschleuniger | Führen parallel zahlreiche Berechnungen für KI, Analysen, Grafiken und Hochleistungs-Workloads durch. |
| Arbeitsspeicher | Bietet schnellen Zugriff auf aktive Daten und Befehle, während Workloads ausgeführt werden. |
| Datenspeicher | Speichert Anwendungen, Dateien, Datenbanken, Sicherungen und Workload-Daten. |
| Netzwerk | Verbindet Benutzer, Systeme, Anwendungen, Clouds, Rechenzentren und Edge-Standorte. |
| Betriebssystem | Verwaltet Hardwareressourcen und stellt die Grundlage für Anwendungen bereit. |
| Virtualisierung | Ermöglicht den Betrieb mehrerer virtueller Maschinen mit einer gemeinsam genutzten physischen Infrastruktur. |
| Container | Paketanwendungen und Abhängigkeiten für eine mobilere Bereitstellung. |
| Managementtools | Überwachen, automatisieren, sichern, verwalten und optimieren Computing-Ressourcen über alle Umgebungen hinweg. |
| Sicherheitskontrollmechanismen | Schützen Systeme, Workloads, Identitäten, Daten, Firmware und Konfigurationen. |
Welche Hauptarten von Computing-Architekturen gibt es?
Es gibt verschiedene Arten von Computing-Architekturen, von denen jede für unterschiedliche Workload-, Leistungs- und Betriebsanforderungen konzipiert ist.
Art der Computing-Architektur | Was es bedeutet | Gewöhnlicher Anwendungsfall |
|---|---|---|
| Allgemeine Computing-Architektur | Verwendet CPUs, Arbeitsspeicher, Datenspeicher und Netzwerke für gewöhnliche Unternehmensworkloads. | Unternehmensanwendungen, Datenbanken, Dateiservices und Virtualisierung. |
| Cloud-Computing-Architektur | Führt Workloads mit einer Cloud-basierten Infrastruktur und Cloud-basierten Services aus. | Elastische Anwendungen, Entwicklung, Analysen und variabler Bedarf. |
| On-Premises-Computing-Architektur | Führt Workloads in einer Infrastruktur aus, die sich im Besitz eines Unternehmens befindet oder von diesem betrieben wird. | Vertrauliche Daten, prognostizierbare Workloads, Compliance und direkte Kontrolle. |
| Hybride Computing-Architektur | Kombiniert Rechenzentrums-, Cloud-, Private Cloud- und Edge-Ressourcen. | Unternehmen, die Workload-Flexibilität und Datenkontrolle benötigen. |
| Edge-Computing-Architektur | Bringt das Computing in größere Nähe zu Benutzern, Geräten, Sensoren oder Maschinen. | Workloads mit geringer Latenz, IoT, Fertigung, Einzelhandel und Remote-Standorte. |
| Parallel-Computing-Architektur | Setzt zahlreiche Verarbeitungseinheiten gleichzeitig ein, um komplexe Aufgaben schneller zu erledigen. | KI, Simulation, Modellierung, Analysen und HPC. |
| Beschleunigte Computing-Architektur | Verwendet GPUs, FPGAs oder andere Beschleuniger für spezielle Workloads. | KI-Training, Inferenz, Deep Learning, Rendering und wissenschaftliches Computing. |
| High Performance Computing-Architektur | Verwendet Cluster und spezialisierte Systeme für Computing im großen Maßstab. | Forschung, Engineering, Modellierung, Simulation und fortgeschrittene KI. |
Wie beeinflusst die Computing-Architektur die Leistung?
Die Computing-Architektur beeinflusst die Leistung, indem sie bestimmt, wie schnell Systeme Befehle abarbeiten, auf Daten zugreifen, Informationen bewegen und Ressourcen skalieren können. Prozessordesign, Arbeitsspeicherkapazität, Datenspeichergeschwindigkeit, Netzwerklatenz und Workload-Platzierung haben allesamt Einfluss auf die Leistung.
Eine Datenbank-Workload kann zum Beispiel einen schnellen Datenspeicher und eine hohe Arbeitsspeicherkapazität benötigen. Eine Workload für KI-Training kann eine GPU-Beschleunigung und Hochgeschwindigkeitsnetzwerke erfordern. Für eine latenzempfindliche Edge-Workload sind möglicherweise Computing-Ressourcen in der Nähe des Ortes notwendig, an dem die Daten erzeugt werden. Eine Cloud-native Anwendung kann eine Containerorchestrierung und automatisierte Skalierung verlangen.
Die Leistung hängt auch von einer ausgewogenen Konfiguration ab. Ein leistungsstarker Prozessor ist kaum hilfreich, wenn der Datenspeicher zu langsam oder der Arbeitsspeicher begrenzt ist, oder wenn das Netzwerk Verzögerungen verursacht. Bei einer leistungsstarken Computing-Architektur sind alle wichtigen Ressourcen auf die Anforderungen der Workload abgestimmt.
CPU-Architektur im Vergleich zur GPU-Architektur
CPU-Architektur und GPU-Architektur sind für unterschiedliche Arten der Verarbeitung konzipiert. CPUs sind für allgemeines Computing und eine flexible Befehlsbearbeitung konzipiert. GPUs sind für die Parallelverarbeitung vorgesehen, können also zahlreiche Berechnungen gleichzeitig durchführen.
Gebiet | CPU-Architektur | GPU-Architektur |
|---|---|---|
| Hauptzweck | Allgemeine Verarbeitung und Anwendungslogik. | Parallelverarbeitung einer großen Anzahl von Berechnungen. |
| Beste Lösung für | Geschäftsanwendungen, Betriebssysteme, Datenbanken und Orchestrierung. | KI, maschinelles Lernen, Grafiken, Simulationen und Datenanalysen. |
| Verarbeitungsstil | Bewältigt weniger komplexe Aufgaben mit hoher Flexibilität. | Bewältigt viele einfachere Berechnungen gleichzeitig. |
| Beispiele für Workloads | ERP, CRM, Webserver, Datenbanken, Virtualisierung. | KI-Training, Inferenz, Deep Learning, Rendering, wissenschaftliches Computing. |
| Rolle im Unternehmen | Führt Kernsysteme aus und koordiniert Workloads. | Beschleunigt spezialisierte Workloads, die einen hohen Durchsatz erfordern. |
Wie arbeiten CPUs und GPUs in einer Unternehmensarchitektur zusammen?
Die meisten Unternehmensarchitekturen setzen CPUs und GPUs zusammen ein. CPUs sind für Flexibilität, Kontrolle und die sequentielle Verarbeitung einer diversen Vielfalt an Workloads optimiert, während GPUs im Hinblick auf eine Parallelverarbeitung und leistungsstarke Beschleunigung optimiert werden. Zusammen ermöglichen CPUs und GPUs es Unternehmen, herkömmliche Unternehmensanwendungen effizient auszuführen und dabei gleichzeitig KI, Analysen sowie andere rechenintensive Workloads zu beschleunigen.
Das Ziel besteht jedoch nicht darin, für jeden Workload einen speziellen Prozessortyp zu wählen. Vielmehr soll die richtige Verarbeitungsarchitektur so auf die entsprechende Aufgabe abgestimmt werden, dass Anwendungen, KI-Modelle, Analyseplattformen und datenintensive Workloads effizient ausgeführt werden können.
x86-Computing-Architektur im Vergleich zur Arm-Computing-Architektur
x86 und Arm sind zwei wichtige Prozessorarchitekturen. Sie definieren, wie Prozessoren Befehle ausführen und wie die Software zur Ausführung auf diesen Prozessoren konzipiert ist.
Gebiet | x86-Architektur | Arm-Architektur |
|---|---|---|
| Übliche Verwendung | Weit verbreitet in Servern, PCs und Unternehmenssystemen. | Häufig in Mobilgeräten, Edge-Geräten sowie in einigen Cloud- und Serverumgebungen. |
| Design-Ansatz | Traditionell verbunden mit einer komplexen Befehlssatzberechnung. | Traditionell verbunden mit einer reduzierten Befehlssatzberechnung. |
| Stärken | Umfassende Softwarekompatibilität und ausgereiftes Unternehmensökosystem. | Energieeffizienz und zunehmende Nutzung in Cloud-, Edge- und Spezialsystemen. |
| Überlegungen zum Einsatz in Unternehmen | Wird häufig für Kompatibilität, Leistung und bestehende Workloads ausgewählt. | Oft bewertet im Hinblick auf Energieeffizienz, Dichte und Workload-spezifische Anforderungen. |
Wie sollten Unternehmen die x86- und Arm-Architektur bewerten?
Unternehmen sollten x86- und Arm-Architekturen auf Basis von Anwendungskompatibilität, Leistung, Energieverbrauch, Software-Ökosystem, Anbietersupport und Workload-Anforderungen bewerten.
In vielen Unternehmensumgebungen geht es bei Architekturentscheidungen weniger darum, den neuesten Prozessortyp zu wählen, sondern vielmehr darum, die passenden Workloads für eine Infrastruktur zu finden, die Leistung, Zuverlässigkeit, Softwarekompatibilität und langfristigen Betrieb unterstützen kann.
Cloud-Computing-Architektur im Vergleich zur On-Premises-Computing-Architektur
Sowohl die Cloud Computing-Architektur als auch die On-Premises-Computing-Architektur bieten eine hohe Verarbeitungsleistung. Doch sie unterscheiden sich hinsichtlich Eigentümerschaft, Kontrolle, Kostenmodell und Skalierbarkeit.
Gebiet | Cloud-Computing-Architektur | On-Premises-Computing-Architektur |
|---|---|---|
| Eigentumsrecht | Wird von einem Cloud-Anbieter bereitgestellt. | Eigentum des Unternehmens oder vom Unternehmen betrieben. |
| Kostenmodell | Häufig abonnement- oder nutzungsbasiert. | Oft Hardware-, Betriebs-, Support-, Energie- und Lebenszykluskosten. |
| Skalierbarkeit | Kann Ressourcen schnell skalieren. | Erfordert eine Kapazitätsplanung und Infrastrukturerweiterung. |
| Kontrolle | Weniger direkte Kontrolle über die physische Infrastruktur. | Mehr Kontrolle über Systeme, Datenstandorte und Richtlinien. |
| Beste Lösung für | Variable Nachfrage, Entwicklung, Analysen und elastische Workloads. | Vertrauliche Daten, vorhersehbare Workloads, Compliance und Bedarf an geringer Latenz. |
Warum nutzen viele Unternehmen eine hybride Computing-Architektur?
Viele Unternehmen nutzen eine hybride Computing-Architektur, damit Workloads dort ausgeführt werden können, wo sie am sinnvollsten sind. Eine Hybridarchitektur kann dazu beitragen, Flexibilität, Kontrolle, Leistung, Sicherheit und Kosten in Einklang zu bringen.
Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, sensible oder vorhersehbare Workloads in kontrollierten Umgebungen zu halten und gleichzeitig mit Cloud-Services für Elastizität, Entwicklung und Analysen zu sorgen oder einem variablen Bedarf gerecht zu werden.
Welche Computing-Architektur eignet sich am besten für KI und maschinelles Lernen?
Die beste Computing-Architektur für KI und maschinelles Lernen hängt von der Art der KI-Workloads ab. Das Anlernen umfangreicher Modelle erfordert häufig GPUs oder Beschleuniger, hohe Speicherkapazität, Hochgeschwindigkeitsspeicher und Netzwerke mit geringer Latenz. Inferenz kann geringere Latenz, eine effiziente Skalierung und die Möglichkeit zur Ausführung von Modellen in der Nähe von Anwendungen, Benutzern oder Datenquellen verlangen.
Für generative KI, Deep Learning, Computer Vision und Datenverarbeitung im großen Maßstab ist oft eine beschleunigte Computing-Architektur bedeutend, denn GPUs können viele Berechnungen parallel verarbeiten.
Unternehmen sollten die KI-Infrastruktur auf Grundlage von Leistungs-, Daten-, Sicherheits-, Energieverbrauchs- und Kostenanforderungen bewerten und dabei die richtige Mischung aus GPUs, Datenspeicher, Arbeitsspeicher und Netzwerken zur Unterstützung des gesamten KI-Lebenszyklus verwenden.
Wie entscheiden sich Unternehmen für eine Computing-Architektur?
Unternehmen sollten die Computing-Architektur auf Basis der auszuführenden Workloads, der zu schützenden Daten und der benötigten Ergebnisse auswählen.
- Typ der Workloads, wie Anwendungen, Datenbanken, Analysen, KI, Container, Edge oder HPC.
- Leistungsbedarf, einschließlich CPU-, GPU-, Arbeitsspeicher-, Datenspeicher- und Netzwerkanforderungen.
- Datenvertraulichkeit, Compliance-Bedarf und Standortanforderungen.
- Skalierbarkeits-, Verfügbarkeits-, Verwaltungs- und Automatisierungsanforderungen.
- Gesamtkosten, einschließlich Infrastruktur, Cloud-Nutzung, Energiebedarf, Betrieb, Support und Lebenszyklusmanagement.
Was sind die Vorteile einer leistungsfähigen Computing-Architektur?
Eine leistungsfähige Computing-Architektur hilft Unternehmen dabei, Workloads effizienter, sicherer und zuverlässiger auszuführen.
- Bessere Anwendungs- und Workload-Leistung.
- Verbesserte Skalierbarkeit bei sich ändernden Geschäftsanforderungen.
- Effizientere Nutzung der Infrastrukturressourcen.
- Bessere Unterstützung für KI-, Analyse-, Cloud-, Edge- und HPC-Workloads.
- Stärkung von betrieblicher Kontrolle, Transparenz und Lebenszyklusmanagement.
Warum ist Flexibilität der größte Vorteil?
Der größte Vorteil ist Flexibilität. Eine gut durchdachte Computing-Architektur hilft Unternehmen dabei, Workloads dort zu platzieren, wo sie sich am besten ausführen lassen, während sie gleichzeitig die Kosten-, Sicherheits- und Geschäftsziele unterstützt.
Welche Herausforderungen stellt die Computing-Architektur?
Die Computing-Architektur kann Herausforderungen mit sich bringen, da Unternehmens-Workloads immer verteilter, datenintensiver und spezialisierter werden.
- Auswahl der richtigen Architektur für jeden Workload.
- Ausgewogenheit von Leistung, Kosten, Sicherheit und Skalierbarkeit.
- Verwaltung der Infrastruktur über Rechenzentrums-, Cloud-, Private Cloud- und Edge-Standorte hinweg.
- Unterstützung von KI-, GPU-, Container- und HPC-Workloads ohne die Komplexität unnötig zu erhöhen.
- Kontinuierliche Abstimmung der Architektur auf sich ändernde Geschäfts-, Daten- und Anwendungsanforderungen.
Warum sollte sich die Computing-Architektur im Laufe der Zeit weiterentwickeln?
Die Computing-Architektur sollte den Workload-Anforderungen entsprechend geplant und aktualisiert werden, wenn sich die Geschäfts- und Technologieanforderungen weiterentwickeln. Im Zuge der Einführung von KI, Edge Computing, Hybrid Cloud oder datenintensiveren Anwendungen in Unternehmen kann es im Laufe der Zeit erforderlich sein, Architekturentscheidungen zu ändern, um neue Leistungs-, Sicherheits- und Betriebsanforderungen zu unterstützen.
Wie HPE die Computing-Architektur unterstützt
HPE unterstützt die Computing-Architektur mit Servern, Software, Services und Hybrid Cloud-Lösungen, die Unternehmen dabei helfen, Workloads über Rechenzentren, Cloud-Umgebungen, Edge-Standorte, KI-Systeme und High Performance Computing-Umgebungen hinweg auszuführen.
HPE ProLiant Compute bietet eine sichere, skalierbare Grundlage für Unternehmens-Workloads vom Rechenzentrum bis zum Edge. HPE Compute Ops Management unterstützt IT-Teams bei der Überwachung und Verwaltung verteilter Computing-Umgebungen mit Transparenz, Sicherheit und Kontrolle durch ein einheitliches, modernes Managementerlebnis. GreenLake unterstützt den Cloud-Betrieb und Verbrauchsmodelle in hybriden Umgebungen.
Für spezielle Architekturanforderungen unterstützt HPE Private Cloud AI Unternehmen dabei, KI-Workloads in einer Private Cloud-Umgebung bereitzustellen. HPE KI Server unterstützen KI-Training, -Optimierung und -Inferenz. HPE Cray Supercomputing unterstützt umfangreiche Modellierungen, Simulationen, die Forschung, HPC und KI-Workloads.
Mit HPE können Unternehmen Computing-Architekturen entwickeln, die Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit, Effizienz und Workload-Flexibilität unterstützen – vom Edge bis zur Cloud.
Computing-Architektur – FAQs
Was ist der Unterschied zwischen Computerarchitektur und Computing-Architektur?
Computerarchitektur bezieht sich in der Regel auf die Konzeption eines Computersystems, einschließlich Prozessoren, Arbeitsspeicher, Befehlssätzen und Hardwareorganisation. In der Unternehmens-IT wird Computing-Architektur oft als ein umfassenderer Begriff verstanden, der beschreibt, wie Computing-Ressourcen, Software, Infrastruktur und Umgebungen zur Ausführung von Workloads in Rechenzentrums-, Cloud-, Edge-, KI- und HPC-Systemen konzipiert sind.
Was ist der Unterschied zwischen RISC- und CISC-Architektur?
RISC steht für Computing mit reduziertem Befehlssatz und CISC für Computing mit komplexem Befehlssatz. RISC-Architekturen verwenden einfachere Befehle, die sich oft effizient ausführen lassen, während CISC-Architekturen komplexere Befehle unterstützen. Bei Unternehmensentscheidungen werden normalerweise praktischere Fragen hinsichtlich Workload-Kompatibilität, Leistung, Software-Support, Energieeffizienz und Anbieterökosystem gestellt.
Was ist eine serverlose Computing-Architektur?
Eine serverlose Computing-Architektur ermöglicht es Entwicklern, Code ohne direkte Verwaltung von Servern auszuführen. Der Cloud-Anbieter sorgt für die Bereitstellung, Skalierung und Verfügbarkeit von Infrastrukturen. Die serverlose Architektur kann für ereignisgesteuerte Anwendungen und variable Workloads nützlich sein. Doch auch hierbei müssen die Unternehmen Leistung, Kosten, Sicherheit, Beobachtbarkeit und Anwendungsarchitektur bewerten.
Was ist eine Bare Metal Computing-Architektur?
Die Bare Metal Computing-Architektur führt Workloads direkt auf physischen Servern ohne Virtualisierungsebene aus. Sie kann für Workloads nützlich sein, die eine dedizierte Leistung, geringe Latenz, Hardwarekontrolle oder einen vorhersehbaren Ressourcenzugriff benötigen. Bare Metal wird häufig bei Datenbanken, Virtualisierungshosts, KI, Analysen und High-Performance-Workloads berücksichtigt.
Wann sollten Unternehmen kundenspezifische Computing-Architektur-Design-Services in Anspruch nehmen?
Unternehmen können kundenspezifische Computing-Architektur-Design-Services in Anspruch nehmen, wenn die Standardinfrastruktur ihre speziellen Anforderungen hinsichtlich Leistung, Energieverbrauch, Latenz, Sicherheit oder Hardwarebeschleunigung nicht erfüllen kann. Dies kann für Bereiche wie ASICs, FPGAs, spezialisierte KI-Beschleunigung, integrierte Systeme, Forschung oder hochoptimierte Industrie-Workloads gelten.