Mid-Range GPU
Mid-Range GPU-Server mit ausgewogener Compute-Power für Training und Inferenz kleinerer Modelle.
AI GPU Hosting
AI-GPU-Server für Training, Fine-Tuning und Inferenz
Transparent kalkulierte Tarife mit 35% Aufschlag auf Referenz-Listenpreise. Keine versteckten Kosten. Single-Tenant-GPUs, kein Noisy-Neighbor. CUDA, Container-Runtime, Storage inklusive.
Im Stack
- Mid-Range GPU 24 GB VRAM
- High-End GPU 48-80 GB
- CUDA Stack
- Container Runtime
- InfiniBand Cluster
- NVMe Storage
- Training Fine-Tuning
- Inferenz Serving
Architektur
AI GPU Stack: Compute, Network, Storage
Vollständiger Stack mit GPU-Compute vor InfiniBand-Netzwerk und klar getrennter NVMe-Storage für AI-Workloads.
-
GPU + CUDA
Compute
GPU-Compute mit CUDA-Stack für Training, Fine-Tuning und Inferenz.
-
InfiniBand
Network
InfiniBand-Netzwerk mit niedriger Latenz für verteiltes GPU-Training.
-
NVMe
Storage
NVMe-Storage mit hoher IOPS-Performance für Datasets und Checkpoints.
Features
Sechs Bausteine für AI GPU Hosting
High-End GPU
High-End GPU-Server mit maximaler VRAM-Ausstattung für große Modelle und Multi-GPU-Training.
CUDA-Stack
Optimierter CUDA-Stack mit cuDNN, NCCL und TensorRT für maximale Performance.
Container-Runtime
Container-Runtime mit Docker und NVIDIA Container Toolkit für reproduzierbare Deployments.
NCCL-Cluster
NCCL-Cluster mit optimierter AllReduce-Kommunikation für effizientes verteiltes Training.
Modell-Backup
Automatischer Modell-Backup mit Versionierung und Recovery-Tests für reproduzierbare Trainings.
Monitoring als Service. Reaktionszeit Mo-Fr 9-17 Uhr.
Unser Prozess
AI GPU Hosting in 4 Schritten
Vom Hardware-Audit bis zum produktiven Training und Inferenz mit überwachten Workloads.
-
Hardware-Beratung
GPU-Klasse klären
- Workload-Volumen und Modell-Größe aufnehmen
- GPU-Klasse auswählen
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Tag 1-3
Setup
- GPU provisionieren
- Treiber, CUDA und Container-Runtime installieren
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Tag 4-7
Workload-Test
- Benchmark laufen lassen
- Skalierung validieren
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laufend
Produktiv-Betrieb
- Monitoring als Service Mo-Fr 9-17 Uhr
- Checkpoint- und Modell-Backups
AI-GPU Hosting - Tarife
Drei Tarife für jede Anforderung
DSGVO-konformes ai-gpu-Hosting in deutschen Rechenzentren. Open-Source-Komponenten, keine Lizenzkosten.
GPU Starter
Für erste Trainings- und Inferenz-Workloads.
ab
713.70
EUR / Monat
- GPU 1x Mid-Range (24 GB)
- vCPU 16
- RAM 64 GB
- Storage 500 GB NVMe
- Framework CUDA
GPU Production
Für Fine-Tuning und produktive Inferenz.
ab
1.299
EUR / Monat
- GPU 1x High-End (48-80 GB)
- vCPU 32
- RAM 128 GB
- Storage 1 TB NVMe
- Framework NCCL
GPU Cluster
Für verteiltes Training im Multi-Node-Setup.
auf Anfrage
- Architektur Multi-Node
- Interconnect InfiniBand
- Framework NCCL-optimiert
- Bereitstellung dediziert
- Monitoring als Service
Alle Preise verstehen sich zzgl. gesetzlicher Mehrwertsteuer. Laufzeit 12 Monate. Kündigungsfrist 3 Monate zum Jahresende. Automatische Verlängerung um ein weiteres Jahr, wenn nicht fristgerecht gekündigt wird.
Häufige Fragen zu AI GPU Hosting
Mid-Range (24 GB VRAM) und High-End (48-80 GB VRAM). Multi-GPU ist auf Anfrage verfügbar. Spezifische Modellnummern gibt es auf Anfrage.
Die GPU wird provisioniert, NVIDIA-Treiber und CUDA installiert und die Container-Runtime konfiguriert. Zugang per SSH-Key und Jupyter-Notebook.
Ja, im Cluster-Tarif. NCCL-optimierte InfiniBand-Verbindung für verteiltes Training.
Docker, Podman und Apptainer (Singularity). NVIDIA-Container-Toolkit ist vorausgesetzt.
Modell-Checkpoints liegen auf NVMe. Versions-Kontrolle via DVC oder eigene Git-LFS-Integration.
Stunden-Abrechnung ist möglich (Minimum 24 Stunden). Volle Stunden danach ohne Limit.