Die Nachfrage nach GPU-Rechenleistung für künstliche Intelligenz wächst rasant. Ob Training eigener Modelle, Feinabstimmung von Foundation Models oder Inferenz im Produktivbetrieb — leistungsfähige GPU-Server sind zum kritischen Infrastrukturbaustein geworden. INGATE bietet dafür zwei Wege: dedizierte Bare-Metal-GPU-Server und flexible Cloud-GPU-Instanzen mit virtuellen GPUs.
Bare Metal GPU-Server: Volle Kontrolle über die Hardware
Für Workloads, die maximale und konstante GPU-Leistung erfordern, bieten unsere Bare-Metal-GPU-Server die beste Lösung. Sie erhalten exklusiven Zugriff auf die physische Hardware — keine geteilten Ressourcen, keine Noisy Neighbors.
NVIDIA RTX 4000 SFF Ada (20 GB GDDR6)
Die kompakte und energieeffiziente Workstation-GPU eignet sich hervorragend für Inferenz, Rendering und leichtere ML-Workloads. Bis zu drei GPUs lassen sich in einem Server konfigurieren — ein attraktiver Einstieg für Unternehmen, die ihre ersten KI-Projekte auf eigener Hardware umsetzen möchten.
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB GDDR7)
Die neueste Blackwell-Generation mit 96 GB GPU-Speicher ist für anspruchsvolles LLM-Training und Multi-GPU-Setups konzipiert. Bis zu vier GPUs pro Server ermöglichen das Training großer Modelle, ohne auf Cloud-Instanzen angewiesen zu sein.
Dell PowerEdge R7725 (H100, L40s, RTX 6000 Ada, L4 Ada, A2)
Unser Enterprise-Chassis für maximale Flexibilität: Wählen Sie aus fünf GPU-Modellen die passende Konfiguration für Ihren Workload. Von der NVIDIA H100 SXM5 mit 80 GB HBM3 für großes Modell-Training bis zur kosteneffizienten L4 Ada oder A2 für Inferenz im Produktivbetrieb. Bis zu 2× H100 oder 6× L4 Ada pro Server sind möglich.
Cloud GPU: Flexible vGPU-Instanzen
Nicht jeder Workload braucht einen dedizierten Server. Mit der INGATE Cloud GPU buchen Sie virtuelle GPU-Instanzen (vGPU) mit dedizierten Ressourcen und VRAM — granular konfigurierbar und ohne langfristige Hardware-Bindung.
Verfügbare GPU-Klassen
- Tesla T4 (16 GB GDDR6): Kosteneffiziente Einstiegs-GPU für Inferenz, VDI und leichte ML-Workloads
- A10 (24 GB GDDR6): Allrounder für ML-Training, 3D-Rendering und Mixed Workloads
- A100 (80 GB HBM2e): Multi-Instance GPU (MIG) für anspruchsvolle KI-Workloads und LLM-Training
- H200 (141 GB HBM3e): Maximale Performance für LLM-Training und große Foundation Models
Jede GPU kann in verschiedene vGPU-Profile aufgeteilt werden — von kleinen Slices für Inferenz bis zur vollen GPU für Training. So zahlen Sie nur die Leistung, die Sie tatsächlich brauchen.
Warum INGATE statt Hyperscaler?
GPU-Instanzen bei den großen Cloud-Anbietern sind notorisch teuer und oft nicht verfügbar. INGATE bietet handfeste Vorteile:
- Garantierte Verfügbarkeit: Keine Spot-Instance-Unterbrechungen, keine Wartelisten
- Kalkulierbare Kosten: Feste Monatspreise statt stundenbasierter Abrechnung, keine versteckten Egress-Gebühren
- Volle Kontrolle: Root-Zugriff bei Bare Metal, eigene Software-Stacks, keine Einschränkungen
- Datensouveränität: Training mit sensiblen Daten in deutschen Rechenzentren, ohne US Cloud Act — inhabergeführte GmbH
- Persönlicher Support: Direkte Ansprechpartner statt Ticket-Queues, kostenlose 24×7 Notfallhotline
Typische Kostenersparnis
Ein Vergleich am Beispiel eines 8x H100 Servers:
- AWS p5.48xlarge: ca. 25.000 EUR monatlich (On-Demand)
- INGATE GPU-Server: deutlich günstiger — kontaktieren Sie uns für ein individuelles Angebot
Bei dauerhafter Nutzung amortisiert sich dedizierte GPU-Hardware gegenüber Cloud-Instanzen in wenigen Monaten. Und bei der Cloud GPU vermeiden Sie mit monatlicher Abrechnung und ohne versteckte Egress-Gebühren böse Überraschungen auf der Rechnung.
Einsatzszenarien
- Private LLM-Inferenz: Betreiben Sie Open-Source-Modelle wie Llama, Mistral oder DeepSeek auf eigener Hardware — oder als vGPU in der Cloud
- RAG-Pipelines: Embedding-Generierung und Retrieval-Augmented Generation mit voller Datenkontrolle
- Modell-Feinabstimmung: Fine-Tuning von Foundation Models mit Ihren proprietären Daten auf H100 oder A100
- Computer Vision: Bildanalyse, Objekterkennung und Videoprocessing im Produktivbetrieb
- Hybride KI-Pipelines: Kombinieren Sie Bare-Metal-GPU-Server mit Cloud-vGPUs über Direct Connect für maximale Flexibilität
So starten Sie
Ob dedizierter GPU-Server oder flexible Cloud-vGPU — kontaktieren Sie unser Team unter info@ingate.de für eine individuelle Beratung. Wir analysieren Ihren Workload und empfehlen die optimale Konfiguration: von einer einzelnen vGPU für erste Experimente bis zum Multi-GPU-Cluster für produktives Modell-Training.
