Betreiben Sie Ihre KI-Anwendungen auf leistungsstarker Infrastruktur

FAQs – KI/ML-Anwendungen auf leistungsstarker GPU-Infrastruktur

1. Welche Vorteile bietet die GPU-Infrastruktur von vshosting für KI/ML-Anwendungen?

vshosting ist ein europäischer Neocloud-Anbieter mit Fokus auf leistungsstarke Cloud- und GPU-Infrastruktur. Wir bieten leistungsstarke NVIDIA GPU-Infrastruktur für KI/ML-Workloads – von Entwicklung und Inference bis hin zu anspruchsvollem KI-Training.

Je nach Anforderung können Sie zwischen flexibler GPU Cloud und leistungsstarken dedizierten GPU-Servern wählen. Unsere Infrastruktur wird in europäischen Rechenzentren betrieben und rund um die Uhr von unseren Experten betreut.

2. Welche NVIDIA GPU-Modelle sind verfügbar?

Unser GPU-Portfolio bietet Lösungen für KI-Workloads mit unterschiedlichen Anforderungen an Leistung und GPU-Speicher. Unter anderem stehen folgende NVIDIA GPUs zur Verfügung:

• NVIDIA RTX PRO 6000 – für generative KI, Inference, Rendering und speicherintensive Workloads
• NVIDIA RTX PRO 5000 – für Machine Learning, Rendering und KI-Entwicklung
• NVIDIA L40S – für KI-Inference, generative KI und Visualisierung
• NVIDIA H200 – für große Modelle, LLMs, KI-Training und HPC-Workloads
• NVIDIA B300 – für besonders anspruchsvolles KI-Training und große Modelle

Für besonders rechenintensive Projekte sind auch Multi-GPU-Konfigurationen wie 8× H200 HGX und 8× B300 verfügbar.

3. Was kostet die GPU-Infrastruktur von vshosting?

Die Kosten hängen von der gewählten GPU, der Konfiguration und der Art der Infrastruktur ab. Wir bieten sowohl flexible GPU-Cloud-Lösungen als auch dedizierte GPU-Server.

Unsere Experten unterstützen Sie dabei, die passende Konfiguration für Ihren KI-Workload und Ihr Budget zu finden.

4. Kann ich meine KI/ML-Infrastruktur individuell konfigurieren?

Ja. Unsere GPU-Infrastruktur lässt sich an die konkreten Anforderungen Ihres KI/ML-Workloads anpassen. GPU-Typ, GPU-Speicher, CPU, RAM, Storage und Netzwerkkonfiguration können entsprechend den Anforderungen Ihrer Anwendung zusammengestellt werden.

Unsere Experten unterstützen Sie von der Planung der Infrastruktur bis zur Umsetzung.

5. Ist die GPU-Infrastruktur von vshosting für Large Language Models (LLMs) geeignet?

Ja. Unsere GPU-Infrastruktur eignet sich für den Betrieb von LLMs wie Llama, Mistral oder DeepSeek sowie für weitere rechen- und speicherintensive Modelle.

Mit der passenden GPU-Konfiguration kann die Infrastruktur sowohl für Inference und Fine-Tuning als auch für KI-Training eingesetzt werden.

6. Welche KI/ML-Workloads können auf der GPU-Infrastruktur von vshosting betrieben werden?

Unsere Infrastruktur eignet sich für zahlreiche KI- und Machine-Learning-Anwendungsbereiche, darunter:

• Large Language Models (LLMs) – beispielsweise Llama, Mistral und DeepSeek
• Generative KI – Bild-, Video- und multimodale KI-Anwendungen
• KI-Inference – produktiver Betrieb trainierter Modelle
• KI-Training & Fine-Tuning – Training und Optimierung von Modellen
• Computer Vision – Bilderkennung, Videoanalyse und Echtzeitverarbeitung
• Machine Learning – Entwicklung, Testing und Betrieb von ML-Modellen
• HPC – Workloads mit hohen Anforderungen an die Rechenleistung

7. Ist die GPU-Infrastruktur von vshosting DSGVO-konform?

Ja. Unsere GPU-Infrastruktur wird zu 100 % in europäischen Rechenzentren betrieben. Damit können Sie Ihre KI- und ML-Workloads innerhalb Europas betreiben und europäische Datenschutz- und DSGVO-Anforderungen berücksichtigen.

8. Wie unterscheidet sich die GPU-Infrastruktur von vshosting von Public-Cloud-Lösungen?

Bei vshosting müssen Sie Ihren KI-Workload nicht an eine vorgegebene Infrastruktur anpassen. Stattdessen wählen Sie die GPU-Infrastruktur, die zu Ihrer Anwendung und Ihren Anforderungen passt.

Zu den Vorteilen gehören:

• GPU Cloud oder dedizierte Infrastruktur passend zum jeweiligen Workload
• Leistungsstarke NVIDIA GPUs für unterschiedliche KI/ML-Anwendungsbereiche
• Transparente und planbare Kosten
• 100 % europäische Rechenzentren
• 24/7 Expertensupport
• Skalierbare Infrastruktur vom ersten Test bis zum produktiven KI-Workload

9. Lässt sich die GPU-Infrastruktur von vshosting in bestehende KI/ML-Umgebungen integrieren?

Ja. Unsere GPU-Infrastruktur kann mit modernen KI/ML-Frameworks und Tools eingesetzt und in bestehende Entwicklungs- und Machine-Learning-Umgebungen integriert werden.

Unsere Experten unterstützen Sie bei der Planung der Infrastruktur und der Auswahl einer passenden Konfiguration für Ihren bestehenden Technologie-Stack.

10. Wie finde ich die richtige GPU für meinen KI-Workload?

Welche GPU am besten geeignet ist, hängt von Ihrer Anwendung, der Modellgröße, dem benötigten GPU-Speicher und der gewünschten Performance ab.

Die GPU Cloud eignet sich beispielsweise für Entwicklung, Testing und flexible KI-Inference. Dedizierte GPU-Server bieten sich für größere und kontinuierliche Workloads, KI-Training und große Modelle an, bei denen hohe Leistung und dedizierte Ressourcen erforderlich sind.

Sie sind sich nicht sicher, welche GPU die richtige ist? Unsere Experten helfen Ihnen, die passende Infrastruktur für Ihren KI-Workload zu finden.