High End Multi-GPU-Server mieten

Optimiert für Maschinelles Lernen, Deep Learning und Big Data Analysen

Die Multi-GPU-Instanzen des AIME-Cloud-Servers enthalten leistungsstarke NVIDIA-GPUs wie Quad RTX 3090, Quadro RTX 6000 oder mehrere NVIDIA A100 Recheneinheiten. Sie erfüllen die hohen Anforderungen massiver paralleler GPU-Anwendungen. Mit allen Vorteilen von On-Demand-Ressourcen können sie wöchentlich oder monatlich gekündigt werden. Die ideale Lösung für Berechnungen wie Training eines Deep-Learning Models auf Projektbasis. Auch längere Rechenanwendung bestechen durch einen besonders günstigen TCO.

Jetzt loslegen

Kundenvertrauen in ganz Europa

In ganz Europa verwenden Forscher und Ingenieure an Universitäten, in Start-Ups, großen Unternehmen, Behörden und nationalen Labors etc. AIME-Produkte für ihre Arbeit zur Entwicklung künstlicher Intelligenz.

und viele weitere...

AIME ist Mitglied des KI Bundesverbands

Preise

Dedizierter RTX 3090-Server

Basic

Sie möchten unseren Service ausprobieren und Ihre Daten und Deep-Learning-Modelle sind von moderater Größe, dann ist dies die richtige Konfiguration.

Model:
AIME R500
GPU:
2x NVIDIA RTX 3090 24 GB
CPU:
EPYC Rome 7302, 16 cores
RAM:
128 GB ECC
SSD:
2 TB, NvME SSD TLC quality
OS:
Ubuntu 20.04 LTS + AIME MLC
Internet:
200 MBit, SSH Gateway
Standort:
BLN2, Germany
Dedizierter RTX 3090-Server

Professional

Professionelles Deep-Learning-Training für anspruchsvolle Modelle. Verkürzen Sie Ihre Turnaround-Zeiten mit der Leistung von 4x RTX 3090 GPUs.

Model:
GPU:
4x NVIDIA RTX 3090 24 GB
CPU:
EPYC Rome 7402, 24 cores
RAM:
128 GB ECC
SSD:
2 TB, NvME SSD TLC quality
OS:
Ubuntu 20.04 LTS + AIME MLC
Internet:
300 MBit, SSH Gateway
Standort:
BLN3, Germany
Dedizierter NVIDIA A100-Server

Enterprise

Maximale Deep-Learning-Leistung mit bis zu 4x NVIDIA A100 - dem schnellsten Compute Beschleuniger auf dem Markt.

Model:
GPU:
2x NVIDIA A100 40 GB HBM2
CPU:
EPYC Rome 7502, 32 cores
RAM:
256 GB ECC
SSD:
4 TB, NvME SSD TLC quality
OS:
Ubuntu 20.04 LTS + AIME MLC
Internet:
1 GBit, static IPv4
Standort:
BLN3, Germany
Speichererweiterung
  • plus 50,- EUR pro TB angeschlossenem NAS-Speicher
  • 10Gbit Verbindung

Maßgeschneiderte Lösungen

Vermissen Sie Ihre Konfiguration? Wir können fast alle AIME-Server-Hardwarekonfigurationen auch als gehostete Lösung anbieten.

Server einrichten

Schritt 1: Reservieren

Wählen Sie Ihre gewünschte Konfiguration und wir richten Ihr Konto ein.

Schritt 2: Anmelden und Konfigurieren

Melden Sie sich über ssh oder Remotedesktop bei Ihrer dedizierten Instanz an.

Alles ist bereits installiert und dank des AIME ML-Containersystems kann Ihr bevorzugtes Deep Learning-Framework sofort mit einem einzigen Befehl konfiguriert werden:

> mlc-create my-container Tensorflow 2.1.0

Schritt 3: Beginnen Sie zu arbeiten!

Ihr Deep-Learning-Framework ist einsatzbereit.

> mlc-open my-container

Dedizierte Multi-GPU-Server-Vermietung, optimiert für die AI-Entwicklung

Höchste Leistung

Zugriff auf Bare-Metal-Hardware-Leistung: Volle CPU-, Multi-GPU- und SSD-Bandbreite ohne Leistungseinbußen aufgrund von Virtualisierung und ohne gemeinsame Nutzung der Hardware mit Nachbarn, die sich unsozial verhalten und Ihre Maschine bei ihren Aufgaben blockieren könnten.

Jeder Server ist mit einer LAN-Bandbreite von 10 GBit/s verbunden und verfügt über mindestens 100 MBit/s Upstream- und 500 Mbit/s Downstream-Internetkapazität.

Einfach losarbeiten

  • keine Verzögerung
  • Keine Setup-Komplikationen
  • Keine Wartung

Minimale anfängliche Wartezeit, um Zugriff auf die erforderlichen Multi-GPU-Ressourcen zu erhalten. Keine Liefer- und Einrichtungszeit, beginnen Sie sofort mit Ihren Experimenten.

Konzentrieren Sie sich auf Ihre Forschung, Modell-Trainings und die Entwicklung Ihrer Anwendung und wir kümmern uns um die Wartung und den Betrieb der Hardware in einer idealen Serverumgebung.

Skalieren nach Bedarf

Benötigen Sie mehr CPU-Kerne, mehr RAM, schnelleren Speicher oder möchten Sie auf leistungsstärkere GPUs aktualisieren?

Hardware-Upgrades sind auf Anfrage erhältlich. Sagen Sie uns einfach, was Sie brauchen, und wir aktualisieren Ihr System nach Ihren Anforderungen. Für mehrere Instanzen bieten wir deren Verbindung innerhalb eines dedizierten 10-GBit/s-VLAN-Verbunds. Auch eine nahtlose Migration auf einen neuen Server ist für uns kein Problem.

Immer zugänglich, und dabei sicher

Ihr Server läuft sicher hinter unserer Firewall, verfügt jedoch über eine vollständige Hochgeschwindigkeits-Verbindung zum Internet. Er ist über ein sicheres Shell-Gateway zugänglich und für die Verwendung als Remote-Ubuntu-Desktop-Maschine für mehrere Benutzer gleichzeitig mit einer vollständig durch das SSH-Protokoll verschlüsselten und gesicherten Verbindung konfiguriert.

Nutzen Sie alle Vorteile von Thin Clients, arbeiten Sie lediglich auf Ihrem Notebook und überlassen Sie die 24/7-Hochgeschwindigkeits-Berechnungen Ihrem AIME Remote-Server.

Alles inklusive

Alle Kosten für den Betrieb eines Hochleistungsservers sind enthalten: Raummiete, Internetbandbreite und insbesondere Strom- und Kühlkosten. Außerdem fallen keine zusätzlichen Wartungs- und Servicekosten an.

Für kurz- und mittelfristig laufende Projekte (<1 Jahr) weist ein AIME-dedizierter Multi-GPU-Server unschlagbar niedrige TCO-Werte ('True Cost of Ownership') auf.

Optimiert für Deep-Learning

Unsere Instanzen werden unter Linux vorinstalliert und mit den neuesten Multi-GPU-Treibern und -Bibliotheken konfiguriert.

Mit dem vorinstallierten AIME ML Container Manager können Sie problemlos AI-Projekte einrichten und zwischen Frameworks und Projekten navigieren. Die gebräuchlichsten Frameworks - u.a. TensorFlow, Keras, PyTorch und Mxnet, können mittels eines einzigen Befehls sofort verwendet werden.

Weiterlesen: AIME Machine Learning Framework Container Management

Testen vor dem Kauf

Möchten Sie sicherstellen, dass Ihre geplante Hardware Ihren Anforderungen entspricht? Testen Sie unsere Server aus der Ferne direkt für Ihre individuellen Anwendungsfälle. Wenn Sie mit der Leistung zufrieden sind, verpacken wir Ihr Gerät und liefern es Ihnen. Sie können es dann in Ihre eigene Serverumgebung integrieren und direkt weiter arbeiten lassen.

Kontaktieren Sie uns

Wenn sie Fragen haben rufen Sie uns an oder senden Sie uns eine E-Mail. Wir helfen Ihnen gerne bei der Suche nach der am besten geeigneten Rechenlösung.