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GPU-Server

Unsere GPU-Server meistern verschiedenste KI-Herausforderungen.

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Liefert die Leistung, die KI-Tasks benötigen

Sie möchten ein Large Language Model (LLM) betreiben, das mit menschlicher Sprache auf der Basis von Deep-Learning-Modellen arbeitet? Unsere GPU-Server erfüllen die Anforderungen des High-Performance-Computings – und sind auch als Managed-Option verfügbar.

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Highlights Informationen Case Studies Dokumente Kompatibel mit Artikel Preisrechner
Highlights

Vorteile auf einen Blick

Performance

Die Rechenleistung des Basissystems, gepaart mit der Power von bis zu zwei Entry- oder Production-Level-Grafikkarten

Ausbaufähigkeit

Wir statten unsere GPU-Server auf Wunsch mit bis zu 2 TB RAM, 4x NVME, 8x SATA und zwei GPUs aus

Moderne Hardware

Wir bieten aktuelle Grafikkarten und state-of-the-art Hardware-Komponenten für unsere GPU-Server

Managed Server

Wir bieten GPU-Server auch als Managed-Variante an, bei der wir das Server Management übernehmen – wir machen Ihnen gerne ein Angebot

Schweizer Standort

Sicher gehen, dass die eigenen Daten in der Schweiz bleiben und der Provider eine sensible Haltung zur Sicherheit von Informationen verfolgt und vorlebt

Hypervisor-Option

Unser Basissystem kann auch ohne GPU und somit für Virtualisierungen verwendet werden

Informationen

Über das Produkt

Im Gegensatz zu herkömmlichen Servern bieten GPU-Server eine drastische Leistungssteigerung bei komplexen Berechnungen. Diese Art von Server führt den Grossteil der Berechnungen in Grafikprozessoren durch. Deshalb sind GPUs auch die wichtigsten Bestandteile für High Performance Computing (HPC). Vor allem beim Machine Learning oder Large Language Models kommen solche Server vermehrt zum Einsatz.

Mehr über GPU-Server
CPU oder GPU
Heutzutage werden Grafikkarten nicht nur für Videodarstellungen genutzt, sondern vermehrt in spezialisierten Servern für Anwendungen – wie beispielsweise Künstliche Intelligenz (KI oder auch AI), Rendering, Computer Aided Design (CAD), Visualisierungen oder Simulationen – eingesetzt. Dank der vielen Prozessorkerne (auch Shader genannt) in GPUs können diese viele gleichartige Operationen parallel ausführen. So können Aufgaben schnell und kostensparend abgearbeitet werden.
Nine GPU-Server
Unser Basissystem ist bereits mit leistungsstarken Komponenten ausgestattet, sodass Sie damit keine Kompromisse eingehen müssen. Das Basissystem kann auch ohne GPU als starkes Hypervisorsystem für Virtualisierungen verwendet werden. Oder wir bestücken Ihren Nine GPU-Server mit einer oder sogar zwei Grafikkarten – je nach Bedarf kann zwischen einem Entry- und einem Production-Level-Modell gewählt werden. Als weitere Option bieten wir Ihnen unsere Nine GPU-Server auch als Managed Server an und übernehmen Wartung, Management, Monitoring, Updates und vieles mehr – für ein entsprechendes Angebot dürfen Sie gerne jederzeit mit uns Kontakt aufnehmen.
Aktuellste Hardware
Bei der Wahl der Hardware-Komponenten haben wir uns in Ihrem Interesse primär auf ein optimales Preis-Leistungsverhältnis fokussiert. Im Vorfeld haben wir deshalb diverse Optionen geprüft, unter anderem auch die H100 von Nvidia, deren Preis / Leistung und Lieferbarkeit verglichen und uns für die oben erwähnten Konfigurationen entscheiden. Da wir Flexibilität bei Nine grossschreiben, können wir auf Ihren Wunsch auch andere Professional-Komponenten verbauen. Wichtig: Die Verfügbarkeiten können wegen der sehr hohen Marktnachfrage nach GPU-Servern schwanken.
Case Studies

Use Cases für GPU-Server

Pupil AG

Nine betreibt die zuverlässige und stabile Infrastruktur für PUPIL, einer All-in-One-Lösung fürs digitale Schulmanagement, auf Basis der eigenen Nine Kubernetes Engine (NKE), sodass sich die Pupil AG auf ihr Kerngeschäft fokussieren kann.

Pupil AG

ayyah

Nine betreibt die hochverfügbare Infrastruktur für die Ayyah-Software auf Basis der Nine Kubernetes Engine (NKE), sodass sich Ayyah AG auf Kundenbedürfnisse und die Softwareentwicklung fokussieren kann.

ayyah

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