GPU Server Schweiz
Dedizierte GPU-Power für KI, Machine Learning, 3D-Rendering und wissenschaftliches Computing. NVIDIA GPUs mit AMD Threadripper aus Schweizer Rechenzentren.
GPU-Rechenpower
Bis zu 125 TFLOPS FP32-Rechenleistung und 96 GB vRAM mit dedizierten NVIDIA-Grafikkarten. Tausende CUDA-Cores beschleunigen KI-Training, Inferenz und parallele Berechnungen massiv.
DSGVO & Schweizer Standort
Ihre Daten und KI-Modelle bleiben in der Schweiz. Unsere GPU Server stehen in Rechenzentren in Zug/Zürich und unterliegen dem Schweizer Datenschutzgesetz – ideal für sensible Daten und Compliance.
Flexibel einsetzbar
Von KI-Training über 3D-Rendering bis zur wissenschaftlichen Simulation – unsere GPU Server sind für jede GPU-intensive Aufgabe optimiert. Linux oder Windows, voller Root-Zugriff, PCIe 4.0 Anbindung.
Ein GPU Server von FireStorm kombiniert die Rechenpower moderner NVIDIA-Grafikkarten mit der Zuverlässigkeit dedizierter Server-Hardware. GPU Server sind speziell für Aufgaben konzipiert, die massive parallele Berechnungen erfordern: Künstliche Intelligenz, Machine Learning, 3D-Rendering, wissenschaftliche Simulationen und vieles mehr. Dank tausender CUDA-Cores verarbeiten GPUs diese Workloads bis zu hundertmal schneller als herkömmliche CPUs.
GPU Starter
CHF 599.–/Mt.
Einrichtung: CHF 290.–
- AMD Threadripper 3970X (32C/64T)
- 256 GB RAM DDR4 ECC
- NVIDIA RTX 4000 SFF Ada
- 20 GB GDDR6 ECC vRAM
- 19.2 TFLOPS FP32 / 6'144 CUDA Cores
- 8 TB NVMe RAID 10
- 1 Gbit/s Uplink
- 1x IPv4 + IPv6
GPU Pro
CHF 749.–/Mt.
Einrichtung: CHF 1'900.–
- AMD Threadripper 3970X (32C/64T)
- 256 GB RAM DDR4 ECC
- NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
- 96 GB GDDR7 vRAM
- 125 TFLOPS FP32 / 24'064 CUDA Cores
- 8 TB NVMe RAID 10
- 1 Gbit/s Uplink
- 1x IPv4 + IPv6
Was sind TFLOPS und warum sind sie wichtig?
TFLOPS (Tera Floating Point Operations Per Second) messen die Rechenleistung einer GPU in Billionen Gleitkommaoperationen pro Sekunde. Je höher der TFLOPS-Wert, desto schneller kann die GPU mathematische Berechnungen durchführen – das ist entscheidend für KI-Training, bei dem Milliarden von Parametern optimiert werden müssen. Die RTX 4000 SFF Ada liefert 19.2 TFLOPS, während die RTX PRO 6000 Blackwell mit 125 TFLOPS mehr als 6x so schnell rechnet.
vRAM – der Schlüssel für grosse KI-Modelle
Der Video-RAM (vRAM) einer GPU bestimmt, wie grosse Modelle und Datensätze gleichzeitig verarbeitet werden können. Für das Fine-Tuning grosser Sprachmodelle (LLMs) oder hochauflösendes 3D-Rendering wird viel vRAM benötigt. Mit 20 GB vRAM eignet sich die RTX 4000 SFF Ada für mittelgrosse Modelle und Standard-Rendering, während die RTX PRO 6000 Blackwell mit 96 GB vRAM auch die grössten KI-Modelle und komplexeste Simulationen bewältigt.
Anwendungsbeispiele
- KI- und ML-Training: Trainieren Sie neuronale Netze, Computer-Vision-Modelle oder NLP-Systeme direkt auf Ihrem dedizierten GPU Server.
- LLM Fine-Tuning: Passen Sie grosse Sprachmodelle wie LLaMA, Mistral oder Falcon an Ihre spezifischen Anforderungen an.
- Inferenz: Betreiben Sie KI-Modelle in Produktion mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz.
- 3D-Rendering & Visualisierung: Blender, V-Ray, OctaneRender – GPU-beschleunigtes Rendering für Architektur, Film und Design.
- Video-Encoding: Hardware-beschleunigtes Encoding mit NVENC für Streaming-Plattformen und Medienproduktion.
- Wissenschaftliche Simulationen: CFD, Molekulardynamik, Klimamodellierung – CUDA-beschleunigte Berechnungen für die Forschung.
- Datenanalyse: GPU-beschleunigte Datenverarbeitung mit RAPIDS, cuDF und cuML für Big-Data-Anwendungen.
- CAD/CAE: GPU-unterstützte Berechnungen für Ingenieurwesen und Konstruktion.
Standort Schweiz – DSGVO-konform
Alle GPU Server stehen in unseren Rechenzentren in Zug/Zürich, Schweiz. Ihre Daten, KI-Modelle und Trainingsdaten verlassen nie die Schweiz und unterliegen dem strengen Schweizer Datenschutzgesetz. Das ist besonders relevant für Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die mit sensiblen Daten arbeiten oder regulatorische Anforderungen erfüllen müssen.
Beide GPU Server werden mit vorinstalliertem NVIDIA-Treiber und CUDA-Toolkit geliefert. Sie wählen zwischen Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, AlmaLinux) oder Windows Server (gegen Aufpreis). Unlimited Traffic (Fair Use), DDoS-Schutz und 24/7 Monitoring sind inklusive. Für maximale Bandbreite ist ein 10 Gbit/s Uplink als Option verfügbar. Vertragslaufzeiten: 12, 24 oder 36 Monate.
FAQ
Ein GPU Server ist ein dedizierter Server mit einer leistungsstarken Grafikkarte (GPU), die für parallele Berechnungen optimiert ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen Servern, die nur auf CPU-Leistung setzen, können GPU Server dank tausender CUDA-Cores rechenintensive Aufgaben wie KI-Training, 3D-Rendering oder wissenschaftliche Simulationen um ein Vielfaches schneller verarbeiten.
TFLOPS (Tera Floating Point Operations Per Second) gibt an, wie viele Billionen Gleitkommaoperationen eine GPU pro Sekunde ausführen kann – je höher, desto schneller werden KI-Modelle trainiert oder Berechnungen durchgeführt. vRAM (Video RAM) ist der Arbeitsspeicher der GPU. Grosse KI-Modelle und hochauflösende 3D-Szenen benötigen viel vRAM, um effizient verarbeitet zu werden.
FireStorm bietet zwei GPU-Konfigurationen: Die NVIDIA RTX 4000 SFF Ada mit 20 GB GDDR6 ECC und 19.2 TFLOPS im GPU Starter, sowie die NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q mit 96 GB GDDR7 und 125 TFLOPS im GPU Pro. Beide GPUs sind dediziert und werden nicht geteilt.
GPU Server eignen sich für: KI- und Machine-Learning-Training, LLM Fine-Tuning, Inferenz (KI-Modelle ausführen), 3D-Rendering und Visualisierung, Video-Encoding und -Transcoding, wissenschaftliche Simulationen (CFD, Molekulardynamik), Datenanalyse und Big Data, sowie CAD/CAE-Berechnungen.
Nein, ein Backup ist bei den GPU Servern nicht standardmässig inklusive. Wir empfehlen, eigene Backup-Strategien zu implementieren, z.B. über rsync, Borg Backup oder Cloud-Storage. Auf Anfrage können wir individuelle Backup-Lösungen einrichten.
Ja, Sie können zwischen Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, AlmaLinux) und Windows Server wählen. Für Windows fällt ein monatlicher Aufpreis für die Lizenz an. CUDA und die NVIDIA-Treiber werden bei beiden Betriebssystemen vorinstalliert.