Compute

GPU

NVIDIA GPU-Instanzen zur Beschleunigung Ihrer Berechnungen für künstliche Intelligenz und High Performance Computing in einer souveränen Cloud.

Die Grundlagen des GPU-Angebots

Das GPU-Angebot von Cloud Temple bietet Zugang zu NVIDIA-Grafikkarten der neuesten Generation in einer sicheren souveränen Cloud-Umgebung. Positioniert als Premiumlösung für die Beschleunigung von KI- und HPC-Workloads mit strengsten Souveränitätsanforderungen.

Unsere Schritte zur Einhaltung der Vorschriften

Unser GPU-Angebot ist HDS- und ISO 27001-zertifiziert und über SecNumCloud-qualifizierte und C5-konforme Services verfügbar.

Die Hauptvorteile des GPU-Angebots von Cloud Temple

Beschleunigung der Verarbeitung

Bis zu 27x schnellere Verarbeitung

Führen Sie Ihre Inferenz-Workloads wesentlich schneller aus, dank der Leistungsfähigkeit von Grafikprozessoren, die bei bestimmten rechenintensiven Prozessen bis zu 27-mal mehr Leistung als CPUs erreichen können.

Beschleunigung von KI-Innovationen

Reduzieren Sie die Trainingszeiten drastisch

Beschleunigen Sie Ihre Projekte im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, indem Sie die Trainingszeiten für Deep-Learning-Modelle drastisch verkürzen, um schneller zu iterieren und Ihre Innovationen schneller in die Produktion zu bringen.

Integration in Ihre Umgebungen

Kompatibel mit Ihrer bestehenden Infrastruktur

Stellen Sie Ihre GPU-Workloads dank der Kompatibilität mit Kubernetes, Containern und virtuellen Maschinen problemlos in Ihren Umgebungen bereit und integrieren Sie sie nahtlos in Ihre Cloud- und DevOps-Architekturen.

Flexibilität und Souveränität

Mehrinstanz-Grafikprozessoren in einer vertrauenswürdigen Cloud

Optimieren Sie die Ressourcennutzung durch die sichere Partitionierung der Grafikprozessoren in mehreren Instanzen und profitieren Sie gleichzeitig von einer Infrastruktur, die in einer vertrauenswürdigen, qualifizierten Cloud gehostet wird, die die Souveränität Ihrer Daten und Berechnungen gewährleistet.

Die Schlüsselfunktionen unseres Grafikprozessors

Flash-Speicher
5 Leistungsstufen (500 bis 15000 IOPS/To)

Multi-Instanz-GPU
Partitionierung in 7 Instanzen

Natives Kubernetes
OpenShift-Integration und Container

Dedizierte VMs
Unterstützung virtueller Maschinen

Technische Spezifikationen

GPU
Dedizierter Speicher 5-10GB pro Instanz MIG
Verfügbarkeit von GPUs 99,9%
Speicherzugriff Dediziert nach Instanz
Integration IaaS, PaaS und Managed Kubernetes
Agile Lösung Mehrinstanz-Grafikprozessor mit sicherer Partitionierung

Denken Sie über ein Cloud-Projekt nach? Lassen Sie uns über Ihr Projekt austauschen.

Sie planen, Ihre Infrastruktur zu modernisieren, die Leistung Ihrer Datenbanken zu optimieren oder kritische Anwendungen zu sichern? Unser Team unterstützt Sie dabei, Ihren Bedarf zu ermitteln und die Eignung eines Grafikprozessor-Angebots zu bewerten, das Ihren Anforderungen an Leistung, Sicherheit und Souveränität gerecht wird.

Teilen Sie uns über das Formular einige Informationen zu Ihrem Projekt mit: Wir werden uns umgehend bei Ihnen melden, um das Projekt zu besprechen.

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Anwendungsfälle

Souveränes Cloud Temple GPU-Produkt für KI, Ingenieurwesen und Simulation

Ingenieurwesen und Simulation

GPU-Instanzen statten die leistungsfähigsten Modellierungssysteme aus und bieten die nötige Leistung, um Simulationswerkzeuge in Echtzeit zu betreiben und Innovationen zu beschleunigen.

Souveränes GPU-Produkt von Cloud Temple für KI und Machine Learning

Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Mit der hohen Inferenzleistung der NVIDIA Grafikprozessoren können Sie neuronale Netze für künstliche Intelligenz erstellen und trainieren und riesige Datenmengen verarbeiten.

Souveränes GPU-Produkt von Cloud Temple für die wissenschaftliche Forschung

Wissenschaftliche Forschung

Institute für Grundlagen- oder angewandte Forschung können die Leistung des Grafikprozessors nutzen, um komplexe Szenarien zu modellieren und den Zeitaufwand für die Datenanalyse zu verringern.

Häufig gestellte Fragen?

Diese Instanzen sind so konzipiert, dass sie massive Rechenleistung liefern, die für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und wissenschaftliches Rechnen unerlässlich ist. Sie sind besonders relevant für das Training komplexer Modelle, die Hochleistungsmodellierung oder den Einsatz von Inferenzdiensten, die einen streng souveränen Rahmen erfordern.

Ihre Verarbeitungen werden erheblich beschleunigt, bieten bis zu 27-mal schnellere Inferenzen als mit einem herkömmlichen Prozessor (CPU) und verkürzen die Trainingszeiten für Deep Learning auf nur wenige Stunden. Die Technologie der Multi-Instanz-Partitionierung (bis zu 7 Instanzen) ermöglicht es Ihnen außerdem, Ihre Ressourcen gewinnbringend einzusetzen und gleichzeitig die Flexibilität von Kubernetes- und Container-Umgebungen zu nutzen.

Unser Angebot vereint die Leistungsfähigkeit der neuesten NVIDIA-Karten mit einem Höchstmaß an Sicherheit und Souveränität. Es wird in Frankreich in einer vertrauenswürdigen, SecNumCloud- und ISO 27001-qualifizierten Cloud gehostet, die eine vollständige Isolierung Ihrer Arbeitslasten und die Verschlüsselung Ihrer Daten gewährleistet.

 

Der Zugriff auf Ihre Ressourcen ist sehr schnell, mit einer geschätzten Bereitstellungszeit von nur 30 Minuten, um Ihre GPU-Instanzen auf unserer dedizierten Infrastruktur zu starten.

Absolut nicht, der gesamte Service basiert auf den Bare Metal Servern von Cloud Temple, die speziell für NVIDIA-Hardware ausgelegt sind. Sie betreiben unsere eigene, hochoptimierte Infrastruktur mit dediziertem Speicher pro Instanz (5 bis 10 GB pro MIG-Instanz), ohne dass Ihre eigenen internen Ressourcen beeinträchtigt werden.

Die Reversibilität ist vollständig gewährleistet, in voller Übereinstimmung mit dem Data Act. Wir garantieren einen kostenlosen Export Ihrer KI-Modelle in marktübliche Standardformate (wie ONNX) innerhalb von 15 Tagen und Ihrer Daten in offene Formate innerhalb von 30 Tagen. Technische Unterstützung, um Sie bei der Migration zu begleiten, ist ebenfalls nach Kostenvoranschlag verfügbar.

Die Umsetzung Ihres Projekts erfolgt in vier Schlüsselphasen:

  • Die genaue Bewertung Ihres Bedarfs, um die Ressourcen entsprechend Ihren KI-Workloads zu kalibrieren.
  • Die Wahl der geeigneten Hardware-Architektur.
  • Die Bereitstellung auf unserer dedizierten Infrastruktur.
  • Die endgültige Konfiguration Ihrer Umgebungen für künstliche Intelligenz.
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