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GPUs

GPU-Power für AI, Machine Learning und High Performance Computing

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Unsere verfügbaren GPUs in der Cloud

GPU NVIDIA

NVIDIA A10

Für kleine Modelle
GPU NVIDIA

NVIDIA A40

Für mittelgroße Modelle
GPU NVIDIA

NVIDIA RTX PRO 6000

Für große Modelle
wdt_ID Merkmal NVIDIA A10 NVIDIA A40 NVIDIA RTX Pro 6000
14 Architektur Ampere-Architektur Ampere-Architektur Blackwell Architektur
15 Speicher 24GB GDDR6 VRAM 48GB GDDR6 ECC VRAM 96GB GDDR7 ECC VRAM
16 Speicherbandbreite 600 GB/s 798 GB/s 1597 GB/s
17 Rechenleistung FP32 31 teraFLOPS FP32 37 teraFLOPS FP32 120 teraFLOPS, FP4 AI Compute (Peak) 4 petaFLOPS
18 Einsatzbereiche AI-Inference, Datenanalyse Simulationen, Deep Learning & AI-Inference komplexe Simulationen, Deep Learning, AI-Finetuning & AI-Inference
19 AI-Modelle z.B. GPT-OSS-20B oder Qwen3-8B z.B. Ministral-3-14B oder Qwen3-14B z.B. GPT-OSS-120B oder Qwen3.5-27B
21 MIG (Multi-Instance-GPU) X X ✓
Mehr zu unseren Flavors

Deine Vorteile

Maximale Leistung für anspruchsvolle Workloads

Gratis testen Icon

Hohe Verfügbarkeit

Stabile Infrastruktur für kritische Anwendungen.
Hochleistungsfähige GPUs sorgen für den optimalen Workload für deine AI-Anwendungen.

Optimierte Performance

Moderne Hardware mit hoher Rechenleistung und skalierbaren Ressourcen.
Icon Sicherheit und Datenschutz

Sicherheit und Datenschutz

Unsere Rechenzentren in Deutschland sind ISO-zertifiziert und wir agieren DSGVO-konform.
Managed AI Lösung mit direkter API Anbindung.

Integration in bestehende Workflows

Einfache Einbindung in bestehende Cloud- oder Kubernetes-Umgebungen mit PCI-Passthrough.
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Typische Use Cases

Artificial Intelligence & Machine Learning

Trainiere und deploye KI-Modelle effizient mit der nötigen GPU-Rechenleistung für kurze Trainingszeiten.

High Performance Computing

Löse rechenintensive Simulationen und wissenschaftliche Berechnungen, die herkömmliche CPUs an ihre Grenzen bringt.

Data Science & Big Data

Beschleunige die Verarbeitung und Analyse großer Datensätze und verkürze so den Weg vom Rohdaten zum Erkenntnisgewinn.

Rendering & Visualisierung

Erstelle aufwendige 3D-Renderings, Animationen oder interaktive Visualisierungen mit GPU-beschleunigtem Rendering.

FAQ

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Wann lohnt sich der Einsatz von GPUs?
Der Einsatz von GPUs lohnt sich besonders bei rechenintensiven Aufgaben. Dazu gehören beispielsweise Machine Learning, große Datenanalysen, Simulationen oder Renderingprozesse. GPUs können diese Workloads deutlich schneller verarbeiten als klassische CPU-Systeme.
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Welche Anwendungen profitieren besonders von GPUs?
Typische Anwendungen sind:

  • Training von KI- und Machine-Learning-Modellen
  • Datenanalyse und Big-Data-Processing
  • 3D-Rendering und Visualisierung
  • Wissenschaftliche Simulationen
  • Videoverarbeitung

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Können GPU-Ressourcen flexibel skaliert werden?

Ja, GPU-Ressourcen lassen sich flexibel an euren Bedarf anpassen. In unserer Cloud stehen verschiedene GPU-Instanzklassen zur Auswahl. So wählt ihr einfach die Leistungsstufe, die zu eurem Workload passt. Mehr zu unseren Flavors.

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Sind GPUs auch für kleine Projekte sinnvoll?
Auch kleinere Projekte können von GPU-Beschleunigung profitieren, zum Beispiel beim Training erster Machine-Learning-Modelle oder bei der Verarbeitung großer Datensätze. Durch flexible Bereitstellungsmodelle können GPUs bedarfsgerecht genutzt werden.
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Wie wird GPU-Leistung gemessen?

Die Leistung einer GPU wird durch verschiedene Faktoren bestimmt, darunter:

  • Architektur der GPU
  • Speichergröße und Speicherbandbreite
  • Rechenleistung / teraFLOPS

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An wen kann ich mich bei Problemen wenden?
Kontaktiere uns gerne per Mail unter nws@netways.de oder via unser Kontaktformular.