Ihr GPU-Server in unserem Rechenzentrum in Deutschland
KI-Workloads brauchen nicht nur Rechenleistung, sondern auch einen Ort, an dem sensible Trainingsdaten sicher liegen. Beides bekommen Sie bei uns aus einer Hand: leistungsstarke, dedizierte Hardware und ein Rechenzentrum in Deutschland.
Fakten, die zählen!
Die volle GPU-Leistung gehört Ihrem Projekt allein. Sie erhalten Bare Metal ohne Nachbarn auf der Karte, mit vollem Root-Zugriff auf Treiber, CUDA-Umgebung und Frameworks.
Ihre Trainingsdaten und Modelle liegen in unserem eigenen, ISO 27001-zertifizierten Rechenzentrum in Bremen.
Wir stimmen den Server auf Ihren Workload ab: GPU samt GPU-Speicher (VRAM), CPU, Arbeitsspeicher (RAM) und Datenspeicher. Was Sie auch benötigen, wir legen die passende Ausstattung gemeinsam in der Beratung fest.
Unser integrierter DDoS-Schutz erkennt gängige Angriffsmuster automatisiert und mindert sie in Echtzeit, ohne manuelles Eingreifen und ohne Zusatzkosten.
Profitieren Sie von 10G-Anbindung und Traffic-Flat über das eigene LWLcom-Backbone (AS50629) mit 6.185 Gbit/s Gesamtkapazität zu externen Netzen und Peering an Knoten wie AMS-IX, VIX und Megaport.
Nutze Sie unseren persönlichen und kompetenter Service direkt aus Bremen statt ein anonymes Ticket-System.
Wir wählen unsere Lieferanten gewissenhaft aus und setzen nur auf hochwertige Rack Hardware für hohe Ansprüche.
Wir liefern Ihnen geprüfte Informationssicherheit. Unsere Rechenzentren erfüllen alle ISO 27001-Anforderungen und sind rundum sicher.
KI-Workloads, die nach GPU-Leistung verlangen | Wofür sich ein GPU-Server lohnt
Trainieren Sie eigene große Sprachmodelle oder passen Sie bestehende LLMs mit Fine-Tuning an Ihre Daten an, ganz ohne dass Ihre Trainingsdaten Deutschland verlassen.
Betreiben Sie Chatbots, KI-Assistenten oder Bildgenerierung mit planbarer Latenz. Auf einem dedizierten Server läuft Ihre Inferenz mit konstanter Leistung.
Beschleunigen Sie Deep-Learning-Training, Datenanalysen und Simulationen. Für datenintensive Firmen, die mit Big Data und KI-Modellen arbeiten, statt auf lange Rechenzeiten zu warten.
Nutzen Sie GPU-Leistung auch für 3D-Rendering, Video-Verarbeitung und wissenschaftliches Rechnen, wenn CPU-Leistung allein nicht mehr ausreicht.
So kommen Sie zu Ihrem GPU-Server
Weil KI-Projekte sehr unterschiedliche Anforderungen an GPU-Speicher, Rechenkerne und Anbindung stellen, konfigurieren wir GPU-Server individuell und beraten Sie vor der Bereitstellung. So zahlen Sie für die Leistung, die Ihr Modell wirklich braucht, nicht für Standardpakete von der Stange.
1. Sie schildern Ihren Anwendungsfall.
Training, Inferenz oder gemischt, Modellgröße, gewünschter GPU-Speicher und Zeithorizont.
2. Wir stimmen GPU-Beschleunigung, CPU, RAM, Speicher und Anbindung ab
und nennen Ihnen ein verbindliches, transparentes Angebot.
3. Der Server geht aus unserem Rechenzentrum in Bremen in Betrieb.
Unmanaged mit vollem Root-Zugriff, ohne Einrichtungsgebühr.
Sie haben Fragen?
Noch unsicher, ob GPU-Server, dedizierter CPU-Server oder eine Kombination am besten passt?
Sprechen Sie mit uns: Wir schauen uns Ihren Workload an und empfehlen die Konfiguration, die wirtschaftlich am meisten Sinn ergibt.
Dedizierter GPU-Server oder Cloud-Instanz?
Dedizierter GPU-Server
Die volle Karte: Planbare Leistung, volle Kontrolle.
Ein dedizierter GPU-Server lohnt sich, wenn Sie:
✓ volle, planbare GPU-Leistung ohne geteilte Ressourcen brauchen,
✓ sensible Trainingsdaten bewusst in Deutschland halten wollen,
✓ eigene Treiber, CUDA-Versionen und Frameworks frei installieren,
✓ und dauerhaft oder über längere Projektphasen rechnen.
GPU-Cloud
Geteilte Leistung: Flexibel, aber die Leistung kann schwanken.
Eine Cloud-Instanz reicht, wenn Sie:
✓ nur kurz und sporadisch GPU-Leistung für Experimente benötigen,
✓ sehr kurzfristig hoch- und wieder herunterskalieren möchten,
✓ und keine feste, dedizierte Maschine binden wollen.
Fakten, die zählen!
Anbindung
in Deutschland
zertifizierte Rechenzentren
inklusive
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Sie haben noch Fragen?
Wir stehen Ihnen auch gerne persönlich zur Verfügung.