Server GPU Svizzera
Potenza GPU dedicata per IA, machine learning, rendering 3D e calcolo scientifico. GPU NVIDIA con AMD Threadripper da data center svizzeri.
Potenza di calcolo GPU
Fino a 125 TFLOPS FP32 di potenza di calcolo e 96 GB di vRAM con schede grafiche NVIDIA dedicate. Migliaia di core CUDA accelerano enormemente l'addestramento IA, l'inferenza e i calcoli paralleli.
GDPR & sede svizzera
I vostri dati e modelli IA restano in Svizzera. I nostri server GPU si trovano in data center a Zugo/Zurigo e sono soggetti alla legge svizzera sulla protezione dei dati – ideale per dati sensibili e conformità.
Utilizzo flessibile
Dall'addestramento IA al rendering 3D alle simulazioni scientifiche – i nostri server GPU sono ottimizzati per qualsiasi compito GPU-intensivo. Linux o Windows, accesso root completo, connettività PCIe 4.0.
Un server GPU di FireStorm combina la potenza di calcolo delle moderne schede grafiche NVIDIA con l'affidabilità di hardware server dedicato. I server GPU sono progettati specificamente per compiti che richiedono enormi calcoli paralleli: intelligenza artificiale, machine learning, rendering 3D, simulazioni scientifiche e molto altro. Grazie a migliaia di core CUDA, le GPU elaborano questi carichi di lavoro fino a cento volte più velocemente delle CPU convenzionali.
GPU Starter
CHF 599.–/mese
Installazione: 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 core CUDA
- 8 TB NVMe RAID 10
- Uplink 1 Gbit/s
- 1x IPv4 + IPv6
GPU Pro
CHF 749.–/mese
Installazione: 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 core CUDA
- 8 TB NVMe RAID 10
- Uplink 1 Gbit/s
- 1x IPv4 + IPv6
Cosa sono i TFLOPS e perché sono importanti?
I TFLOPS (Tera Floating Point Operations Per Second) misurano la potenza di calcolo di una GPU in bilioni di operazioni in virgola mobile al secondo. Più alto è il valore TFLOPS, più velocemente la GPU può eseguire calcoli matematici – questo è cruciale per l'addestramento IA, dove miliardi di parametri devono essere ottimizzati. La RTX 4000 SFF Ada fornisce 19.2 TFLOPS, mentre la RTX PRO 6000 Blackwell calcola più di 6 volte più velocemente con 125 TFLOPS.
vRAM – la chiave per grandi modelli IA
La memoria video (vRAM) di una GPU determina quanto grandi modelli e set di dati possono essere elaborati simultaneamente. Il fine-tuning di grandi modelli linguistici (LLM) o il rendering 3D ad alta risoluzione richiede molta vRAM. Con 20 GB di vRAM, la RTX 4000 SFF Ada è adatta per modelli di medie dimensioni e rendering standard, mentre la RTX PRO 6000 Blackwell con 96 GB di vRAM gestisce anche i modelli IA più grandi e le simulazioni più complesse.
Casi d'uso
- Addestramento IA & ML: Addestrate reti neurali, modelli di computer vision o sistemi NLP direttamente sul vostro server GPU dedicato.
- Fine-tuning LLM: Adattate grandi modelli linguistici come LLaMA, Mistral o Falcon alle vostre esigenze specifiche.
- Inferenza: Eseguite modelli IA in produzione con bassa latenza e alto throughput.
- Rendering 3D & visualizzazione: Blender, V-Ray, OctaneRender – rendering accelerato da GPU per architettura, cinema e design.
- Codifica video: Codifica accelerata via hardware con NVENC per piattaforme streaming e produzione media.
- Simulazioni scientifiche: CFD, dinamica molecolare, modellazione climatica – calcoli accelerati da CUDA per la ricerca.
- Analisi dati: Elaborazione dati accelerata da GPU con RAPIDS, cuDF e cuML per applicazioni big data.
- CAD/CAE: Calcoli supportati da GPU per ingegneria e costruzione.
Sede svizzera – conforme al GDPR
Tutti i server GPU si trovano nei nostri data center a Zugo/Zurigo, Svizzera. I vostri dati, modelli IA e dati di addestramento non lasciano mai la Svizzera e sono soggetti alla rigorosa legge svizzera sulla protezione dei dati. Questo è particolarmente rilevante per aziende e istituti di ricerca che lavorano con dati sensibili o devono soddisfare requisiti normativi.
Entrambi i server GPU vengono forniti con driver NVIDIA e toolkit CUDA preinstallati. Scegliete tra Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, AlmaLinux) o Windows Server (supplemento). Traffico illimitato (fair use), protezione DDoS e monitoraggio 24/7 sono inclusi. Per la massima larghezza di banda, un uplink da 10 Gbit/s è disponibile come opzione. Durate contrattuali: 12, 24 o 36 mesi.
FAQ
Un server GPU è un server dedicato con una potente scheda grafica (GPU) ottimizzata per i calcoli paralleli. A differenza dei server convenzionali che si basano solo sulla potenza della CPU, i server GPU possono elaborare compiti di calcolo intensivi come l'addestramento IA, il rendering 3D o le simulazioni scientifiche molto più velocemente grazie a migliaia di core CUDA.
I TFLOPS (Tera Floating Point Operations Per Second) indicano quanti bilioni di operazioni in virgola mobile una GPU può eseguire al secondo – più alto è il valore, più velocemente vengono addestrati i modelli IA o eseguiti i calcoli. La vRAM (Video RAM) è la memoria di lavoro della GPU. I grandi modelli IA e le scene 3D ad alta risoluzione richiedono molta vRAM per essere elaborati in modo efficiente.
FireStorm offre due configurazioni GPU: La NVIDIA RTX 4000 SFF Ada con 20 GB GDDR6 ECC e 19.2 TFLOPS nel GPU Starter, e la NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q con 96 GB GDDR7 e 125 TFLOPS nel GPU Pro. Entrambe le GPU sono dedicate e non condivise.
I server GPU sono adatti per: addestramento IA e machine learning, fine-tuning di LLM, inferenza, rendering 3D e visualizzazione, codifica video, simulazioni scientifiche (CFD, dinamica molecolare), analisi dati e big data, nonché calcoli CAD/CAE.
No, il backup non è incluso di default con i server GPU. Raccomandiamo di implementare le proprie strategie di backup, ad es. tramite rsync, Borg Backup o cloud storage. Su richiesta, possiamo configurare soluzioni di backup individuali.
Sì, potete scegliere tra Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, AlmaLinux) e Windows Server. Per Windows si applica un supplemento mensile per la licenza. CUDA e i driver NVIDIA vengono preinstallati su entrambi i sistemi operativi.