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KI-dedizierte Server

Hochleistungs-GPU-Server für KI und maschinelles Lernen

Beschleunigen Sie Ihre KI-Trainings- und Inferenz-Workloads mit dedizierten Servern der Enterprise-Klasse mit GPU-Unterstützung, die für die Bewältigung komplexer neuronaler Netze und paralleler Rechenaufgaben entwickelt wurden.

NVIDIA A100 & H100 GPUs, TensorFlow- und PyTorch-fähig , CUDA-Beschleunigung

Entdecken Sie unser Angebot an GPU-Serverkonfigurationen.

Wählen Sie aus professionellen GPU-Beschleunigern und vorkonfigurierten ML-Umgebungen, die für anspruchsvolle Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt wurden.

NVIDIA H100 GPUs

Die Hopper-Architektur der nächsten Generation bietet eine beispiellose KI-Rechenleistung und ist speziell für Transformer-Modelle und generative KI-Anwendungen optimiert.

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AMD Instinct GPUs

Hochleistungsrechner mit außergewöhnlich hohem Speicherdurchsatz, ideal für das Training von groß angelegten neuronalen Netzen und wissenschaftlichen Simulationen.

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NVIDIA L40S GPUs

Vielseitige Beschleunigerplattform, die KI-Verarbeitung, visuelle Datenverarbeitung und Medientranskodierung mit branchenführender Effizienz kombiniert.

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LLM-Server

Spezialisierte Bare-Metal-Infrastruktur, die für den Betrieb von Basismodellen entwickelt wurde und über Multi-GPU-Konfigurationen sowie Speichersysteme mit hoher Kapazität verfügt.

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AMD Ryzen AI

Fortschrittliche CPU-Architektur mit integrierter neuronaler Verarbeitungseinheit für energieeffiziente KI-Beschleunigung bei Echtzeit-Inferenzanwendungen.

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NVIDIA Spark GPU

Beschleunigte Data-Science-Plattform, die GPU-Computing mit verteilter Analytik kombiniert und von RAPIDS für Hochgeschwindigkeits-ML-Workflows unterstützt wird.

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OpenClaw KI-Framework

Schlüsselfertige Entwicklungsplattform mit vorinstallierten OpenClaw-Tools, inklusive integrierter Debugging- und Produktionsbereitstellungsfunktionen.

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GPU-Bare-Metal-Server, entwickelt für KI-Workloads

Setzen Sie eine leistungsstarke GPU-Infrastruktur ein, die für die Ausführung anspruchsvoller Algorithmen des maschinellen Lernens und das Training neuronaler Netze optimiert ist.

Künstliche Intelligenz

GPU-beschleunigtes Rechnen

Nutzen Sie die Synergie professioneller GPU-Beschleuniger in Kombination mit dedizierter Bare-Metal-Infrastruktur, um maximale Rechenleistung zu erzielen. Ein einzelner GPU-Server kann die Arbeitslast von über 30 herkömmlichen Rechnern konsolidieren.

Optimierte Hardware

Nutzen Sie sorgfältig konfigurierte Systeme, in denen CPUs und GPUs harmonisch zusammenarbeiten, um die Leistung für das Training neuronaler Netze, Inferenz und komplexe KI-Berechnungen zu maximieren.

Ständige Unterstützung

Unsere erfahrenen GPU-Support-Ingenieure stehen Ihnen rund um die Uhr an 365 Tagen im Jahr zur Verfügung, um Ihnen bei technischen Problemen per Telefon oder Echtzeit-Chat zu helfen.

Deep Learning

Plattform in Produktionsqualität

Führen Sie rechenintensive Workloads auf Bare-Metal-GPU-Infrastruktur aus, die speziell für intensives Training und Experimentieren mit neuronalen Netzwerkmodellen entwickelt wurde.

Neueste GPU-Technologie

Nutzen Sie modernste Beschleuniger von NVIDIA, AMD und Intel mit schnellen Tensoroperationen und einer Speicherbandbreite, die ideal für ML-Pipelines und KI-Forschung geeignet ist.

Garantierte Verfügbarkeit

Verlassen Sie sich auf eine branchenführende Verfügbarkeit von 99,9 %, unterstützt durch ML-Infrastrukturspezialisten, die kontinuierlichen technischen Support bieten.

Schnelle GPU-Serverbereitstellung

Kosteneffiziente GPU-Infrastruktur

Professionelle NVIDIA A100- und H100-Beschleuniger sind ab 1,10 US-Dollar pro Stunde mit flexibler Abrechnung erhältlich.

Sofortiger Zugriff auf die Hardware

Stellen Sie Ihren GPU-Server innerhalb weniger Minuten auf unserer weltweiten Infrastruktur bereit, die durch eine Verfügbarkeitsgarantie von 99,9 % geschützt ist.

Standorte weltweit

Wählen Sie die GPU-Serverbereitstellung in strategischen Rechenzentren: New York, Miami, Amsterdam oder Bukarest.

Stundenpreis pro A100-GPU

AWS
2,09 $
GCP
1,15 $
Serverraum
0,55 $

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen zum Einsatz von GPU-Infrastruktur für Projekte im Bereich künstliche Intelligenz, Deep Learning und maschinelles Lernen.

Beinhaltet GPU-Server Unterstützung für das CUDA-Toolkit und ML-Frameworks?

Ja, alle GPU-Server werden mit vorinstallierten CUDA-Treibern ausgeliefert und sind vollständig kompatibel mit führenden Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Keras und Caffe. Starten Sie das Modelltraining direkt nach der Serverbereitstellung.

Wie kann ich die Kapazität meiner GPU für wachsende KI-Workloads erweitern?

GPU-Ressourcen sind hochflexibel. Rüsten Sie auf leistungsstärkere Beschleunigerkonfigurationen auf oder setzen Sie zusätzliche Bare-Metal-Server ein, wenn Ihre Datensätze wachsen und Ihre Modellarchitekturen komplexer werden. Unser Infrastrukturteam bietet Skalierungsberatung für komplexe KI-Implementierungen.

Welche Netzwerkgeschwindigkeiten stehen für die Übertragung von Trainingsdaten zur Verfügung?

Alle GPU-Server sind mit unserem Hochleistungs-Backbone-Netzwerk verbunden, das über GPU-optimiertes Routing und minimale Latenz verfügt und so eine schnelle Übertragung massiver Datensätze, Modellgewichte und Inferenzergebnisse gewährleistet.

Ist spezialisierter technischer Support für GPUs verfügbar?

Absolut. Unser technisches Support-Team besteht aus spezialisierten GPU-Infrastrukturexperten mit Erfahrung in CUDA-Leistungsoptimierung, GPU-Speicheroptimierung, Architekturen für verteiltes Training und der Behebung hardwarespezifischer Engpässe. Erreichbar rund um die Uhr per Telefon und Live-Chat.

Warum ein Serverraum?

Profitieren Sie von kostengünstigen Bare-Metal-Servern mit unbegrenzter Bandbreite, die sofort über unsere eigens dafür entwickelte globale Netzwerkinfrastruktur bereitgestellt werden, durch eine Verfügbarkeitsgarantie von 99,9 % geschützt sind und von technischen Spezialisten unterstützt werden, die rund um die Uhr per Telefon und Live-Chat erreichbar sind.