Dedizierte GPU-Server für KI, ML & HPC
Leistungsstarke NVIDIA-GPU-Server in deutschen Rechenzentren – als Standalone oder als Addon in Ihrem Managed Kubernetes Cluster.
Warum GPU-Server von focusnet?
NVIDIA GPU-Hardware
Dedizierte NVIDIA-GPUs der neuesten Generation für maximale Rechenleistung bei KI-Training und Inference.
Kubernetes-Integration
GPU-Server als Addon direkt im Kubernetes-Konfigurator buchbar – nahtlos in Ihre Container-Workloads integriert.
Dedizierte Ressourcen
Keine Shared-Umgebung: Ihre GPU-Pods laufen bei Bedarf auf dedizierter Hardware mit garantierter Performance.
CUDA & Frameworks
Volle Unterstützung für CUDA, cuDNN, TensorRT sowie gängige ML-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow.
Flexible Skalierung
Von einzelnen GPUs bis zu Multi-GPU-Setups – skalieren Sie nach Bedarf.
Einsatzszenarien
KI / ML Training
Trainieren Sie große Sprachmodelle und neuronale Netze mit dedizierter GPU-Power in deutschen Rechenzentren.
Rendering & Visualisierung
GPU-beschleunigtes Rendering für 3D-Visualisierung, CAD und Medienproduktion.
High Performance Computing
Wissenschaftliche Berechnungen, Simulationen und datenintensive Analysen mit maximaler Parallelisierung.
AI Inference
Low-Latency Inference für produktive KI-Anwendungen – direkt in Ihrer Kubernetes-Umgebung.
GPU als Kubernetes-Addon
Buchen Sie GPU-Nodes direkt als Addon in Ihrem Managed Kubernetes Cluster.
- Automatisches GPU-Scheduling
- Multi-GPU pro Pod möglich
- Nahtlos mit bestehenden Workloads
- Im K8s-Konfigurator buchbar
GPU-Power für Ihre Projekte
Lassen Sie uns gemeinsam die passende GPU-Konfiguration für Ihren Use Case finden.