Stellen Sie leistungsstarke NVIDIA H200-GPUs bereit
Führen Sie anspruchsvolle KI-Workloads auf leistungsstarken NVIDIA H200-GPUs mit schneller Bereitstellung aus, Hochleistungsinfrastruktur, und skalierbares Cloud-Computing, das für moderne maschinelle Lernanwendungen entwickelt wurde.
- Optimiert für KI & LLM-Workloads
- Hochleistungs-GPU-Infrastruktur
- Skalierbare Cloud-Bereitstellung
- Rechenleistung der Enterprise-Klasse
Beginnend bei
2,30 € pro GPU / Stunde
Unsere Kundenzufriedenheit
Oberst bewertet wird auf Google Review
Oberst bewertet wird auf Capterra
NVIDIA H200 GPU-Architektur
Die NVIDIA H200 GPU basiert auf der Hopper-Architektur und liefert außergewöhnliche Leistung für moderne KI-Workloads. Mit enormer HBM3e-Speicherkapazität und extrem hoher Speicherbandbreite, H200-GPUs sind für die Verarbeitung großer Sprachmodelle ausgelegt, Deep-Learning-Training, und Hochleistungsrechneraufgaben.
KI- und HPC-Leistung
NVIDIA H200-GPUs sind für anspruchsvolle KI- und HPC-Umgebungen optimiert, in denen große Datensätze und komplexe Berechnungen eine leistungsstarke Beschleunigung erfordern.
Ob Sie KI-Trainingspipelines betreiben, LLM-Schlussfolgerung, oder wissenschaftliche Simulationen, H200-GPUs bieten die erforderliche Rechenleistung, um große Arbeitslasten effizient zu verarbeiten und gleichzeitig eine geringe Latenz und hohe Skalierbarkeit aufrechtzuerhalten.
Anwendungsfälle für NVIDIA H200-GPUs
KI-Modelltraining
Trainieren Sie groß angelegte Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning mit der enormen Rechenleistung der NVIDIA H200-GPUs. Ideal zum Trainieren von Transformatormodellen, neuronale Netze, und große Datensätze.
LLM-Inferenz
Stellen Sie große Sprachmodelle bereit und führen Sie sie aus (LLMs) wie zum Beispiel Modelle im GPT-Stil, Chatbots, und KI-Assistenten mit leistungsstarker GPU-Inferenz.
Hochleistungsrechnen (HPC)
Beschleunigen Sie wissenschaftliche Simulationen, Forschungsarbeitsbelastungen, und komplexe Rechenaufgaben, die eine massive Parallelverarbeitung erfordern.
KI-Datenverarbeitung
Verarbeiten und analysieren Sie große Datensätze für KI-Pipelines, inklusive Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion, und groß angelegte Datenanalysen.
Rendering und Simulation
Führen Sie GPU-intensive Arbeitslasten wie 3D-Rendering aus, Videoverarbeitung, und Physiksimulationen, die leistungsstarkes paralleles GPU-Computing erfordern.
Flexible H200-GPU-Preise
H200-GPU
Flexible On-Demand-GPU-Berechnung für KI-Training, Inferenz-Workloads, und Hochleistungsanwendungen.$2.30 pro GPU / Stunde
Bester Preis
Top vorgestellt
NVIDIA H200 GPU-Beschleunigung
141GB HBM3e GPU-Speicher
Stündliche Pay-as-you-go-Abrechnung
Hochleistungs-NVMe-Speicher
Schnelles Netzwerk mit 10–100 Gbit/s
Ideal für KI-Training und Inferenz
Skalierbare GPU-Cloud-Infrastruktur
Bereitstellung innerhalb weniger Minuten
Optimiert für LLM-Workloads
GPU-Infrastruktur für Unternehmen
Benötigen Sie große GPU-Kapazität für KI-Trainingscluster oder Unternehmens-Workloads?$ Individuelle Preise
Für Multi-GPU-Bereitstellungen und dedizierte Cluster Top vorgestellt
Multi-GPU-H200-Cluster
Dedizierte GPU-Server
Benutzerdefinierte CPU, RAM, und Speicherkonfigurationen
Hochgeschwindigkeits-GPU-Netzwerkinfrastruktur
Entwickelt für KI-Schulungen und HPC-Workloads
Leistung und Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau
Skalierbare KI-Rechenumgebungen
Vorrangiger technischer Support
Unternehmensfunktionen von NVIDIA H200 GPU-Servern
Extreme KI-Trainingsleistung
Nutzen Sie die enorme Rechenleistung der NVIDIA H200-GPUs, um umfangreiche KI-Modelle zu trainieren, tiefe neuronale Netze, und komplexe maschinelle Lernaufgaben mit außergewöhnlicher Geschwindigkeit und Effizienz.
Großer HBM3e-GPU-Speicher
H200-GPUs bieten HBM3e-Speicher mit hoher Kapazität, der für anspruchsvolle KI-Workloads ausgelegt ist, große Sprachmodelle, und leistungsstarke Datenverarbeitungspipelines.
Optimiert für LLM-Workloads
Führen Sie moderne große Sprachmodelle und KI-Inferenz-Workloads effizient mit einer GPU-Architektur aus, die für Transformatormodelle und generative KI-Anwendungen optimiert ist.
Hochgeschwindigkeits-GPU-Infrastruktur
Unsere GPU-Server werden auf einer leistungsstarken Infrastruktur mit NVMe-Speicher und schneller Netzwerkanbindung bereitgestellt, Gewährleistung geringer Latenz und maximaler Rechenleistung.
Skalierbare GPU-Bereitstellung
Skalieren Sie Ihre Rechenumgebung ganz einfach von einer einzelnen GPU-Instanz auf Workloads mit mehreren GPUs, abhängig von Ihren KI-Trainings- oder Inferenzanforderungen.
Flexible Cloud- oder dedizierte Bereitstellung
Wählen Sie zwischen On-Demand-Cloud-GPU-Instanzen für flexible Arbeitslasten oder dedizierten GPU-Servern für lang laufende KI-Schulungen und Unternehmensbereitstellungen.
Benötigen Sie Hilfe bei der Auswahl der richtigen GPU-Infrastruktur??
Häufig gestellte Fragen zum GPU-Server
Finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zu NVIDIA H200 GPU-Servern, Bereitstellungsoptionen, Preisgestaltung, und KI-Workload-Funktionen.
Live-Chat
24/7/365 Durch das Chat-Widget wichtig, wenn Sie laufen.
Unsere Objektspeicher-Infrastruktur wird in leistungsstarken europäischen Rechenzentren gehostet. Dies gewährleistet eine geringe Latenz, strenge Datenschutzstandards, und vollständige Einhaltung der DSGVO-Vorschriften. Mit der Erweiterung der Plattform können in Zukunft weitere Standorte hinzugefügt werden.
Hochladen von Daten in Object Storage (Eingangsverkehr) ist völlig kostenlos. Sie können Dateien hochladen, Backups, oder Bewerbungsdaten ohne Übermittlungskosten.
Im enthaltenen monatlichen Kontingent ist auch der ausgehende Traffic enthalten. Zusätzlicher ausgehender Datenverkehr, der über den enthaltenen Betrag hinausgeht, wird separat in Rechnung gestellt.
NEIN. Das enthaltene Speicher- und Traffic-Kontingent gilt für Gesamtnutzung über alle Buckets in Ihrem Konto, nicht pro Eimer.
Sie können mehrere Buckets erstellen und Ihre Daten darauf verteilen, während Sie weiterhin dasselbe gemeinsame Kontingent verwenden.
Die Speichernutzung wird anhand berechnet TB-Stunden (TB-h). Diese Methode misst sowohl die Menge der gespeicherten Daten als auch die Dauer, in der sie gespeichert bleiben.
Unser Objektspeicherservice ist vollständig S3-kompatibel, Das bedeutet, dass es mit einer breiten Palette bestehender Tools und SDKs funktioniert.
Sie können Buckets verwalten, Dateien hochladen, und Kontrollberechtigungen mit Tools wie:
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AWS CLI
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rclone
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S3-kompatible SDKs
-
Backup-Software, die S3-APIs unterstützt
Dies ermöglicht eine einfache Integration in bestehende Arbeitsabläufe und Anwendungen.
Eingehender Verkehr (Uploads) ist kostenlos.
Ausgehender Datenverkehr, der über das enthaltene Kontingent hinausgeht, wird mit abgerechnet $1.20 für TB. Dadurch eignet es sich für Backups, Anwendungsspeicher, und skalierbare Daten-Workloads.
Object Storage ist für skalierbare Daten-Workloads konzipiert und wird häufig für verwendet:
-
Backup und Disaster Recovery
-
Medienspeicher (Bilder, Videos, Vermögenswerte)
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Statische Website-Dateien
-
Anwendungsdatenspeicherung
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Protokoll- und Archivspeicher
Es ist ideal für den Umgang mit großen Mengen unstrukturierter Daten.
Sie können in Ihrem Object Storage-Konto mehrere Buckets erstellen, um Ihre Daten zu organisieren. Mit Buckets können Sie Projekte trennen, Anwendungen, oder Umgebungen, während alles mit demselben Speicherkontingent verwaltet wird.
Ja. Unsere Object Storage-Plattform nutzt eine redundante Speicherinfrastruktur, um Ihre Daten vor Hardwareausfällen zu schützen. Die Daten werden über mehrere Speicherknoten hinweg gespeichert, um Haltbarkeit und hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten. Diese Redundanz hilft, Datenverluste zu verhindern und sorgt dafür, dass Ihre Dateien auch dann zugänglich bleiben, wenn eine Hardwarekomponente ausfällt.
Ja. Unser Objektspeicher ist vollständig S3-kompatibel, Das heißt, es unterstützt dieselbe API-Struktur, die von Amazon S3 verwendet wird. Dadurch können Sie vorhandene Tools und Integrationen nutzen, z AWS CLI, rclone, Backup-Software, und S3 SDKs ohne Ihren Arbeitsablauf zu ändern.