GPU-Cloud
Beschleunigen Sie KI-Training, Inferenz und High-Performance-Computing (HPC) mit modernsten NVIDIA-Grafikprozessoren und einem Netzwerk mit extrem niedriger Latenz.
Leistungsstarke, skalierbare und weltweit verfügbare GPUs in der Cloud
Beschleunigen Sie Ihre anspruchsvollsten Workflows mit den leistungsstarken virtuellen Maschinen und Bare-Metal-Servern von Gcore. Verarbeiten Sie komplexe Modelle mit optimierter Hardware und einem hocheffizienten Ressourcenmanagement.
Passen Sie Ihre Einrichtung mithilfe flexibler Konfigurationen und einer globalen Reichweite an. Skalieren Sie mühelos und nutzen Sie Hochgeschwindigkeitsnetzwerke für Berechnungen mit extrem niedrigen Latenzzeiten.
KI und ML der nächsten Generation mit GPU Cloud
Optimiert für KI und ML
Führen Sie KI- und ML-Workloads mit Präzision aus. Gcore GPU Cloud unterstützt TensorFlow, PyTorch und JAX für Training und Einsatz auf NVIDIA GPUs.
Flexibel und skalierbar
Starten Sie mit vorkonfigurierten Umgebungen und containerisierten Workloads mit Docker und Kubernetes. Bedarfsgerechte Skalierung mit Multi-Instance-GPUs und Hochgeschwindigkeitsnetzwerken.
Sicher und weltweit verfügbar
Weltweite Bereitstellung Ihrer Anwendungen durch global verfügbare GPU-Ressourcen. Profitieren Sie von unternehmensgerechter Sicherheit, maximaler Verfügbarkeit, umfassendem DDoS-Schutz und vollständiger Compliance.
Umfassende Funktionen für KI-Training und Inferenz
Bare Metal GPU-Leistung
Erhalten Sie vollen Zugriff auf NVIDIA-GPUs ohne Virtualisierungs-Overhead und maximieren Sie die Leistung für KI-Training, Inferenz und HPC.
Automatisierte Steuerung per API und Terraform für maximale Effizienz und Skalierbarkeit
Einfache Verwaltung von Clustern, automatisierte Bereitstellung und Skalierung von Workloads mit vollständiger API- und Terraform-Integration.
Intelligente automatische Skalierung
Automatische Skalierung von GPU-Clustern basierend auf Echtzeit-Workloads – für maximale Effizienz und Ressourcenauslastung.
Ultraschnelles InfiniBand-Netzwerk
Nutzen Sie InfiniBand mit niedriger Latenz und hoher Bandbreite für nahtloses Multi-GPU-Training und verteilte KI-Workloads.
Unterstützung von Multi-GPU-Clustern
Führen Sie riesige KI-Trainingsworkloads mit Unterstützung für Multi-GPU-Konfigurationen auf verteilten Knoten aus.
Flexible Preise für Abruf und Reservierung
Optimieren Sie Ihre Kosten mit Pay-as-you-go, reservierten Instanzen und langfristigen Abonnementoptionen.
Leistung für KI, HPC und Computing der nächsten Generation
KI-Modell-Training
- Trainieren Sie große Sprachmodelle (LLMs) und Deep-Learning-Netzwerke schneller mit Hochleistungs-GPUs, die für große Workloads optimiert sind.
Skalierbare KI-Inferenz für produktive Anwendungen in Echtzeit
- Echtzeit-KI-Anwendungen mit extrem niedriger Latenz bereitstellen und ausführen – für schnelle Entscheidungen in geschäftskritischen Szenarien wie Chatbots, Empfehlungssystemen und autonomen Systemen.
High-Performance-Computing (HPC)
- Lösen Sie komplexe wissenschaftliche und technische Probleme, von Genomik und numerischer Strömungsmechanik bis hin zu Finanzmodellierung und Risikoanalyse.
Generative KI und Deep Learning
- Leistungsstarke generative KI-Anwendungen, einschließlich Bildsynthese, Videogenerierung und KI-gestützter Inhaltserstellung.
3D-Rendering und Simulationen
- Beschleunigen Sie visuelle Effekte, Spiele und CAD-Modellierung mit branchenführender GPU-Leistung für Rendering und Physiksimulationen.
Big Data und KI-gestützte Analytik
- Verarbeiten Sie riesige Datenmengen mit Ml-basierten Insights - ideal für anspruchsvolle Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Cybersicherheit.
Skalieren Sie Ihr KI-Training und Ihre Inferenzen
Beschleunigen Sie KI- und HPC-Workloads mit leistungsstarken NVIDIA-GPUs, flexiblen Konfigurationen und globaler Verfügbarkeit.
FAQ
Welche Konfigurationen und Preisoptionen sind für GPU-Instanzen verfügbar?
Wir bieten eine Reihe von Hochleistungs-GPU-Konfigurationen an, darunter die Modelle NVIDIA H100 und H200 sowie die kommenden GB200-GPUs für die anspruchsvollsten KI-Workloads. Darüber hinaus bieten wir kostengünstige Optionen wie die Modelle A100 und L40S. Die Instanzen sind mit oder ohne InfiniBand-Unterstützung erhältlich. Die Preise variieren je nach Anzahl der Grafikprozessoren, der Netzwerkeinrichtung und der Reservierungsdauer. Detaillierte Informationen finden Sie in unserem Abschnitt Konfigurationen und Preise.
Welche KI-Frameworks lassen sich nahtlos mit der Gcore GPU Cloud integrieren?
Unsere GPU Cloud unterstützt beliebte KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Keras, PaddlePaddle, ONNX, Hugging Face, Chainer, TensorRT, RAPIDS, Apache MXNet, Jupyter und SciPy. Diese Kompatibilität gewährleistet eine nahtlose Integration für Ihre KI-Entwicklungsanforderungen.
Wie lauten die Spezifikationen der angebotenen NVIDIA A100- und H100-GPUs?
Die NVIDIA A100 GPU bietet eine bis zu 249-fach höhere KI-Inferenzleistung als CPUs, verfügt über Tensor Cores der 3. Generation und bietet bis zu 80 GB HBM2e-Speicher. Die NVIDIA H100 GPU bietet eine bis zu viermal höhere Leistung als die A100 beim KI-Training mit GPT-3, verfügt über Tensor Cores der vierten Generation und ist mit bis zu 100 GB HBM3-Speicher ausgestattet. Lesen Sie mehr hier.
Welche Betriebssysteme sind in der GPU Cloud von Gcore verfügbar?
Unsere GPU Cloud unterstützt Ubuntu Server 22.04 LTS und bietet eine stabile und sichere Umgebung für KI- und HPC-Workloads.
Welche Netzwerkfunktionen sind für GPU-Instanzen verfügbar?
Die GPU-Instanzen von Gcore verfügen über Hochgeschwindigkeitsnetzwerke einschließlich InfiniBand-Unterstützung, die eine GPU-Kommunikation mit niedriger Latenz und hoher Bandbreite ermöglichen. Dies gewährleistet eine nahtlose Leistung für umfangreiche KI- und HPC-Anwendungen.
Wie gewährleistet Gcore die Zuverlässigkeit und Sicherheit seiner GPU Cloud?
Unsere Infrastruktur zeichnet sich durch hohe Verfügbarkeit, DDoS-Schutz und die Einhaltung globaler Sicherheitsstandards aus. Gcore ist ein erfahrener Sicherheitsanbieter, der robusten Schutz und Zuverlässigkeit für alle Workloads bietet.
Wie funktioniert der Start mit der Gcore GPU Cloud?
Melden Sie sich für ein Gcore-Konto an, wählen Sie die gewünschte GPU-Konfiguration aus und stellen Sie anschließend Ihre Instanz über unser benutzerfreundliches Dashboard bereit. Gcore ist ein erfahrener Sicherheitsanbieter, der robusten Schutz und Zuverlässigkeit für alle Workloads bietet. In unserer Dokumentation finden Sie ausführliche Anleitungen, die Sie bei diesem Prozess unterstützen.
Kann ich benutzerdefinierte Software und Bibliotheken auf meinen GPU-Instanzen installieren?
Ja, unsere GPU-Instanzen ermöglichen Ihnen die Installation kompatibler Software oder Bibliotheken mithilfe von Paketmanagern wie APT, wodurch Sie volle Flexibilität für Ihre spezifischen Projektanforderungen erhalten.
Bietet Gcore Unterstützung für Multi-GPU oder verteiltes Rechnen?
Ja, unsere GPU Cloud unterstützt Multi-GPU-Konfigurationen und verteiltes Training für umfangreiche KI-Workloads. InfiniBand-Netzwerke gewährleisten eine Kommunikation mit geringer Latenz zwischen mehreren GPUs.
Wie funktioniert die Abrechnung für GPU-Instanzen?
Die Abrechnung erfolgt auf der Grundlage der von Ihnen genutzten Ressourcen und der Dauer des Betriebs Ihrer Instanz. Wir bieten On-Demand-Tarife, reservierte Tarife sowie flexible Abrechnungsoptionen, die sich an unterschiedliche Workloads anpassen lassen. Weitere Einzelheiten finden Sie in unserer Preisübersicht.
Welche Support-Optionen gibt es, wenn ich Probleme habe?
Gcore bietet umfassenden Support durch unsere Dokumentation, Community-Foren und spezielle Support-Kanäle. Wenn Sie Hilfe benötigen, können Sie sich über die Kontaktmöglichkeiten auf unserer Website an unser Support-Team wenden.