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GPU Machine Learning
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Nutzen Sie unsere GPU-Power für anspruchsvollstes Deep Learning. Berechnen Sie ihre KI-Modelle mit höchster Performance, ohne selbst massive Investitionen tätigen zu müssen. Sparen Sie wertvolle Zeit und Ressourcen. Wir haben die GPU-Infrastruktur, die Sie brauchen.

Technische Details

  • Nvidia A100 mit 40GB HBM2
  • 5120bit Speicherinterface
  • 1555 GB/s
  • 6912 CUDA Kerne
  • Speicherbandbreite 1,6 TB/s

GPUs ganz einfach:

Profitieren Sie vom einfachen Arbeiten, einfachem Zugang und einfachem Abrechnen. Nutzen Sie unsere GPUs immer dann, wenn Sie sie brauchen. Einfach aus der Cloud buchen und nach Bedarf verwenden. Zudem bleibt alles für Sie übersichtlich, dank monatlicher Verrechnung.

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Freuen Sie sich über das Besondere. Die Karte seht Ihnen im Verwendungszeitraum exklusiv zur Verfügung. Zusätzlich unterstützen wir Sie bei der Integration der Karte und stellen mit der Karte die dazu passende VM bereit.

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für die europäische Dateninfrastruktur
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  • Standorte in Österreich
  • EN50600 Zertifizierung
  • SO/IEC 27001 Zertifizierung
  • Peering zu VIX, DE-CIX, AMS-IX, Amazon, Google
  • Eigenes Glasfasernetz mit 500MBit
  • Green IT
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Infrastruktur

  • Open Source Plattform OpenStack
  • Hochverfügbare Storagesysteme
  • Container Management Kubernetes
  • Öffentliche IP-Adresse inkludiert
  • GPU-Support
  • Internetzugriff inkl. Firewall
  • Multicloud fähig
  • 24/7 Verfügbarkeit und Monitoring

Services

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GPU Server FAQ

Wofür nutzt man einen GPU Server?

GPU Server besitzen gegenüber klassischen Servern, die mit CPUS arbeiten eine große Anzahl an Grafikprozessoren, welche durch hohe Dichte einzelner Kerne hervorragend geeignet sind parallel anspruchsvolle Berechnungen zu verarbeiten. Das macht sie ideal, um Deep Learning Prozesse durchzuführen und zu beschleunigen.

Wie funktioniert Machine Learning?

Machine Learning stellt den Wissenserwerb eines künstlichen Systems dar. Der Computer generiert selbständig Wissen auf Basis von Erfahrung und versucht mittels selbsterstellter Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten innerhalb von Daten zu erkennen. Ziel des Machine Learnings ist es Daten auf intelligente Weise miteinander zu verknüpfen. Auf diesem Wege kann die KI Zusammenhänge erkennen, Rückschlüsse ziehen und Vorhersagen treffen. Je weiter das Machine Learning voranschreitet, desto genauer können diese Vorhersagen getroffen werden.

Warum ist Machine Learning wichtig?

Mithilfe des Machine Learnings wirden IT-Systeme in die Lage versetzt auf Basis von Erfahrung und vorhandenen Datensätzen Muster und Gesetzmäßigkeiten selbstständig zu erkennen und Lösungen zu finden. Machine Learning kann ein entscheidender Faktor sein, um Unternehmens- und Kundendaten auszuwerten und auf dieser Basis Entscheidungen umzusetzen, die einen Wettbewerbsvorsprung ermöglichen.

Warum nutzt man GPUs fürs Machine Learning?

Durch die Nutzung von GPUs lässt sich die Performance des Machine Learnings verbessern. GPUs können die Laufzeit verkürzen und es können mehrere Prozesse gleichzeitig berechnet werden.

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