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STACKIT Compute Engine GPU - GPU-Instanzen

STACKIT Compute Engine GPU: NVIDIA A100 und T4 aus deutschen Rechenzentren. KI-Training und Inference DSGVO-konform.

Compute Engine
Preismodell Pay-per-use (hourly billing)
Verfügbarkeit Germany (select regions)
Datensouveränität 100% German data centers
Zuverlässigkeit 99.9% availability SLA

Was ist STACKIT Compute Engine GPU?

STACKIT Compute Engine GPU bietet leistungsstarke GPU-beschleunigte Virtual Machines für KI-Training, ML-Inference und High-Performance Computing. Die Instanzen sind mit NVIDIA Enterprise-GPUs ausgestattet: T4 für kosteneffiziente Inference und A100 für das Training großer Modelle. Alle GPU-Instanzen laufen in deutschen Rechenzentren ohne US CLOUD Act-Risiko.

Kernfunktionen

  • NVIDIA T4 (16GB) und A100 (40/80GB VRAM)
  • Multi-GPU-Instanzen mit bis zu 8 GPUs
  • NVLink auf A100 für High-Bandwidth Training
  • CUDA 11.x/12.x und TensorRT Support
  • PyTorch, TensorFlow und JAX kompatibel

Typische Anwendungsfälle

AI Model Training: Finetuning von LLMs wie LLaMA, Mistral oder GPT-J auf unternehmenseigenen Daten mit Multi-GPU-Setups.

ML Inference: Produktions-Deployments von Recommendation Engines und Computer Vision auf kosteneffizienten T4 GPUs.

3D Rendering: CUDA-beschleunigte Rendering-Workloads mit Blender, DaVinci Resolve und anderen Tools.

Vorteile

  • Trainingsdaten bleiben DSGVO-konform in Deutschland
  • Keine Datenweitergabe durch US CLOUD Act
  • Flexible Pay-per-Use Abrechnung stündlich
  • Mixed Precision Training mit Tensor Cores

Integration mit innFactory

Als offizieller STACKIT Partner unterstützt innFactory Sie bei GPU Computing: Architektur, Migration, Betrieb und Kostenoptimierung.

Verfügbare Varianten & Optionen

NVIDIA T4

Stärken
  • Cost-effective
  • Good for inference
  • Lower power consumption
Einschränkungen
  • Limited memory for large models

Typische Anwendungsfälle

AI model training and fine-tuning
Machine learning inference
3D rendering and video transcoding
Scientific simulations

Technische Spezifikationen

Cuda support CUDA 11.x, 12.x
Frameworks TensorFlow, PyTorch, JAX
Gpu types NVIDIA T4 (16GB), A100 (40GB/80GB)
Multi gpu Up to 8 GPUs per instance
Nvlink NVLink support on A100

Häufig gestellte Fragen

Welche GPU-Modelle sind verfügbar?

NVIDIA T4 (16GB) für Inference und A100 (40/80GB) für Training. T4 ist kosteneffizient, A100 bietet maximale Performance.

Kann ich mehrere GPUs nutzen?

Ja. Multi-GPU-Instanzen mit bis zu 8 GPUs verfügbar. A100 mit NVLink für 600 GB/s Inter-GPU Bandwidth.

Ist CUDA vorinstalliert?

NVIDIA-Treiber als vorkonfigurierte Images verfügbar. CUDA Toolkit je nach Framework-Version installierbar.

Welche Compliance gilt für AI-Training?

100% deutsche Rechenzentren. Trainingsdaten verlassen nie die EU. Kein US CLOUD Act Zugriff.

STACKIT Partner

innFactory ist offizieller STACKIT Partner. Wir bieten Beratung, Implementierung und Managed Services für die souveräne Cloud.

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