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STACKIT Compute Engine GPU - GPU-Instanzen

STACKIT Compute Engine GPU: NVIDIA H100, A100 und L40S aus deutschen Rechenzentren für KI-Training und Inference, DSGVO-konform.

Compute Engine
Preismodell Pay-per-use (stündliche Abrechnung)
Verfügbarkeit GPU-Flavor laut Dokumentation in der STACKIT-Region EU01 (Deutschland)
Datensouveränität 100% deutsche Rechenzentren
Zuverlässigkeit SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite) 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 Dokumentation der Machine Types für die Region EU01 führt drei GPU-Familien: n1 mit NVIDIA A100 80 GB, n2 mit NVIDIA L40S 48 GB und n3.104d.g8 mit acht NVIDIA H100 HGX 80 GB. Alle GPU-Instanzen laufen in deutschen Rechenzentren.

Kernfunktionen

  • n3.104d.g8: acht NVIDIA H100 HGX mit je 80 GB, 104 vCPU, 1.900 GB RAM und 1.536 GB lokalem Datenträger für sehr große Modelle
  • n1 (A100 80 GB): n1.14d.g1, n1.28d.g2 und n1.56d.g4 mit einer, zwei oder vier GPUs für Training, Inference und Datenanalyse
  • n2 (L40S 48 GB): n2.14d.g1, n2.28d.g2 und n2.56d.g4 mit einer, zwei oder vier GPUs für generative KI, Inference sowie Rendering und 3D-Grafik
  • Flexible Skalierung von 1 bis 8 GPUs je nach Flavor-Familie
  • Hinweis laut Dokumentation: GPU-Maschinentypen sind nicht Windows-Server-kompatibel und unterstützen keine Live-Migration (Wartung mit kurzer Unterbrechung)

Typische Anwendungsfälle

AI Model Training: Training und Finetuning großer Sprachmodelle mit Multi-GPU-Setups auf H100- oder A100-Instanzen.

ML Inference: Produktions-Deployments von Inference-Workloads auf A100- (n1) oder L40S-Instanzen (n2).

3D-Rendering und Grafik: GPU-beschleunigte Rendering-Workloads auf L40S-Instanzen.

High Performance Computing: Wissenschaftliche Simulationen und Datenanalyse auf A100- oder H100-Instanzen.

Vorteile

  • Trainingsdaten bleiben DSGVO-konform in Deutschland
  • Aktuelle NVIDIA-GPU-Generationen (Hopper, Ampere, Ada Lovelace)
  • Flexible Pay-per-Use-Abrechnung stündlich
  • Skalierung von Einzel-GPU bis Multi-GPU-Cluster

Integration mit innFactory

Als offizieller STACKIT Partner unterstützt innFactory Sie bei GPU Computing: Architektur, Auswahl der passenden GPU-Klasse, Migration, Betrieb und Kostenoptimierung.

Verfügbare Varianten & Optionen

NVIDIA L40S

Stärken
  • 48 GB GDDR6
  • Generative AI, Training, Inference
  • Rendering und 3D-Grafik
Einschränkungen
  • Weniger Speicher als H100/A100 für sehr große Modelle

NVIDIA A100 PCIe

Stärken
  • 80 GB HBM2e
  • Training, Inference, Datenanalyse
  • 1-4 GPUs pro Instanz
Einschränkungen
  • Geringerer Durchsatz als H100 bei sehr großen Modellen

Typische Anwendungsfälle

AI-Modell-Training und Finetuning
Machine Learning Inference
3D-Rendering und Grafik
High Performance Computing und Datenanalyse

Technische Spezifikationen

Flavors n1.14d.g1, n1.28d.g2, n1.56d.g4 (A100 80 GB, n1.56d.g4 nur per Help-Center-Ticket anfragbar); n2.14d.g1, n2.28d.g2, n2.56d.g4 (L40S 48 GB); n3.104d.g8 (8x H100 HGX 80 GB)
Gpu types Flavor-Familien laut Dokumentation (EU01): n1 mit NVIDIA A100 80 GB (1, 2 oder 4 GPUs), n2 mit NVIDIA L40S 48 GB (1, 2 oder 4 GPUs), n3.104d.g8 mit 8x NVIDIA H100 HGX 80 GB
Limitations GPU-Maschinentypen unterstützen laut Dokumentation kein Windows Server und keine Live-Migration (Wartungsarbeiten erfordern eine Unterbrechung)
Multi gpu Bis zu 8 GPUs pro Instanz (n3.104d.g8 mit H100 HGX); n1 und n2 mit 1, 2 oder 4 GPUs

Häufig gestellte Fragen

Welche GPU-Modelle sind aktuell verfügbar?

Die Dokumentation der Machine Types für die Region EU01 führt drei GPU-Familien: n1 mit NVIDIA A100 80 GB (1, 2 oder 4 GPUs), n2 mit NVIDIA L40S 48 GB (1, 2 oder 4 GPUs) und n3.104d.g8 mit acht NVIDIA H100 HGX 80 GB.

Welche GPU eignet sich für welchen Anwendungsfall?

H100 HGX (n3) eignet sich für sehr große Modelle, Training und HPC. A100 (n1) ist für Training, Inference und Datenanalyse geeignet. L40S (n2) eignet sich zusätzlich für generative KI sowie Rendering und 3D-Grafik.

Kann ich mehrere GPUs in einer Instanz nutzen?

Ja. Die Flavor n3.104d.g8 stellt acht H100-HGX-GPUs bereit; die Familien n1 (A100) und n2 (L40S) sind mit einer, zwei oder vier GPUs pro Instanz verfügbar.

Welche Compliance gilt für KI-Training auf STACKIT?

Die Instanzen laufen ausschließlich in deutschen Rechenzentren. Trainingsdaten verbleiben innerhalb der EU.

Wie erfolgt die Abrechnung?

Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert mit stündlicher Abrechnung (Pay-per-use). Aktuelle Preise finden Sie im STACKIT-Preisrechner.

Gibt es Einschränkungen bei GPU-Instanzen?

Ja. Laut Dokumentation unterstützen GPU-Maschinentypen kein Windows Server und keine Live-Migration; Wartungsarbeiten an den Hypervisors erfordern daher eine kurze Unterbrechung der Instanz. Die Flavor n1.56d.g4 ist zudem nur über ein Help-Center-Ticket anfragbar.

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von STACKIT (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von STACKIT dar.

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