GPU Server

Das hängt vom Workload ab: Für Inferenz und Rendering empfehlen wir die RTX 4000 SFF Ada (20 GB GDDR6, kompakt und energieeffizient). Für LLM-Training und Multi-GPU-Setups ist die RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB GDDR7) die bessere Wahl. Wir analysieren Ihren Workload kostenlos.

Ja, wir realisieren Multi-GPU-Konfigurationen für anspruchsvolle KI- und ML-Workloads. Die GPUs können über Direct Connect auch mit der INGATE Cloud für hybride Workloads verbunden werden.

Auf Wunsch installieren wir CUDA, cuDNN, TensorRT und Container-Runtimes für GPU-Workloads vor. Wir unterstützen alle gängigen ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und JAX.

Ja, Ihre Daten und Modelle bleiben auf souveräner deutscher Infrastruktur. Als inhabergeführte deutsche GmbH unterliegen wir keinem US Cloud Act.

Alle gängigen Distributionen: Ubuntu, Debian, CentOS, openSUSE, FreeBSD sowie Windows Server. Darüber hinaus können wir Ihnen jedes beliebige Betriebssystem ohne Mehrkosten vorinstallieren.

Ja, wir können Ihnen grundsätzlich jedes beliebige System nach Ihren Vorgaben zusammenstellen — inklusive GPU-Konfiguration, Speicher und Netzwerk. Unser Hardware-Consulting ist inklusive.

Inferenz bezeichnet den Einsatz eines bereits trainierten KI-Modells, um Vorhersagen oder Entscheidungen in Echtzeit zu treffen — etwa bei Bildklassifikation, Spracherkennung oder Chatbots. Training hingegen ist der vorgelagerte Prozess, bei dem das Modell anhand großer Datenmengen lernt und seine Parameter optimiert. Training erfordert massive Rechenleistung und wird typischerweise auf GPUs wie der NVIDIA H100 oder A100 durchgeführt, die über Tensor Cores und hohe VRAM-Bandbreite (HBM3) verfügen. Inferenz kann häufig mit effizienteren GPUs wie der NVIDIA L4, T4 oder RTX-Serie betrieben werden, da hier Durchsatz und Energieeffizienz wichtiger sind als rohe Rechenleistung.

Rendering-GPUs wie die NVIDIA RTX PRO 6000 sind optimiert für Visualisierung, CAD, VFX und Simulation. Ihr Schwerpunkt liegt auf RT Cores (Raytracing) und hohem VRAM für große Szenen. KI-GPUs wie die NVIDIA H100 oder A100 priorisieren hingegen Tensor Cores für Matrix-Operationen und bieten höhere Speicherbandbreite durch HBM3-Technologie — entscheidend für das Training großer Modelle. Manche GPUs wie die NVIDIA L4 oder die RTX-Serie können beide Aufgaben gut bedienen und sind damit ideal für Unternehmen, die sowohl Rendering als auch Inferenz benötigen. INGATE berät Sie individuell, welche GPU-Konfiguration optimal zu Ihrem Workload passt.