Ein Server mit GPU für Deep Learning ist eine spezialisierte Hosting-Lösung mit leistungsstarken Grafikprozessoren für intensive KI-Workloads. Im Gegensatz zu herkömmlichen CPU-Servern sind diese Systeme für die parallele Datenverarbeitung ausgelegt und somit ideal für das Training und den Einsatz von Machine-Learning-Modellen.
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Server für deep learning
Stärken Sie Ihre KI mit blitzschnellen Servern, die für Deep Learning entwickelt wurden.
Leitfaden für den Einstieg
Hauptmerkmale
Leistungsstarke RTX 4070 Ti SUPER & NVIDIA GeForce RTX 5080 Ti
Flexible Zahlungen
Multi-Core-CPUs
Schnelleres Training für große Sprachmodelle (LLMs)
1x NVIDIA GeForce RTX 4070 TI SUPER
OS: Ubuntu 22.04 + LLM 
CPU (Kerne) Ryzen™ 9 3950X (x16)Speicherplatz 1 TB NVMeRAM 64GB DDR4Geschwindigkeit 1 GbpsGPU-Speicher 16GBIP 1 IPv4/IPv6Jetzt bestellen300.00€
1 Monat2x NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER
OS: Ubuntu 22.04 + LLM CPU (Kerne) Ryzen™ 9 3950X (x16)Speicherplatz 1 TB NVMeRAM 64GB DDR4Geschwindigkeit 1 GbpsGPU-Speicher 32GBIP 1 IPv4/IPv6Jetzt bestellen94.5€
1 Woche1 Monat2x NVIDIA GeForce RTX 5080 Ti
OS: Ubuntu 22.04 + LLM CPU (Kerne) Ryzen™ 9 3950X (x16)Speicherplatz 1 TB NVMeRAM 64GB DDR4Geschwindigkeit 1 GbpsGPU-Speicher 32GBIP 1 IPv4/IPv6Jetzt bestellen134.50€
1 Woche1 Monat2x NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER
OS: Ubuntu 22.04 + LLM CPU (Kerne) i9-7900x (x10)Speicherplatz 1 TB NVMeRAM 64GB DDR4Geschwindigkeit 1 GBpsGPU-Speicher 32GBIP 1 IPv4/IPv6Jetzt bestellen94.5€
1 Woche1 Monat
Entwickelt für KI und rechenintensive Workloads
KI-Ausbildung
Mit Tausenden von Rechenkernen führt die GPU mit Dual 4070 Ti und GeForce RTX 5080 Ti Matrixoperationen und Berechnungen parallel durch. Dadurch werden KI-Trainingsaufgaben im Vergleich zu herkömmlichen CPUs erheblich beschleunigt.
Deep Learning
GPUs bewältigen effizient die hohen Rechenanforderungen von tiefen neuronalen Netzen und rekurrenten neuronalen Netzen, die für die Entwicklung anspruchsvoller Deep Learning-Modelle, einschließlich generativer KI, unerlässlich sind.
High-Performance Computing
Die überragende GPU-Leistung des Dual 4070 Ti mit 16 GB GDDR6X-Speicher und 7.680 CUDA-Kernen sowie des GeForce RTX 5080 Ticores ist ideal für rechenintensive Workloads, wie dynamische Programmieralgorithmen, Videorendering und wissenschaftliche Simulationen.
Datenanalyse
Die GPUs bieten eine hohe Speicherbandbreite und effiziente Datenübertragungsfunktionen, die die Verarbeitung und Bearbeitung großer Datensätze für schnellere Analysen verbessern. Die Speichergeschwindigkeit der 4070 Ti und der GeForce RTX 5080 Ti von 21 Gbit/s und die fortschrittliche Architektur reduzieren Datenengpässe und beschleunigen Arbeitslasten.
Wähle dein Setup: KI, UI & Fernzugriff
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Oobabooga Text Gen UI - PyTorch (CUDA 12.4 + cuDNN)
- SD Webui A1111
- Ubuntu 22.04 VM
GNOME Desktop + RDP XFCE Desktop + RDP KDE Plasma Desktop + RDP Außerdem: Auf Wunsch können wir jedes OS installieren 
Specs
Relative Leistung
GeForce RTX 5080100%GeForce RTX 4070 Ti SUPER82%Radeon RX 7700 XT70%GeForce RTX 3080 Ti67%GeForce RTX 2080 Ti50%GeForce RTX 206030%16 GB GDDR6XSpeicherUp to 2,610 MHzTaktgeschwindigkeit erhöhenSpeicherbandbreite
285WTDP (Thermal Design Power)2,360 MHzGrundtaktfrequenz:8,448KerneAD103GPU Architektur
Server für Deep Learning: Maximieren Sie Ihr KI-Training mit AlexHost
Die Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz hängt maßgeblich von der Infrastruktur ab, die Training und Inferenz ermöglicht. Ob Sie transformerbasierte Modelle entwickeln, fortschrittliche Convolutional Neural Networks aufbauen oder an Reinforcement-Learning-Projekten arbeiten – die Wahl des richtigen Servers für Deep Learning ist ein grundlegender Schritt zum Erfolg.
Bei AlexHost bieten wir Unternehmensklasse
Bare-Metal-Server, die speziell für die hohen Rechen- und Speicheranforderungen von Deep-Learning-Workloads entwickelt wurden. Von hochmodernen NVIDIA-GPU-Konfigurationen über ultraschnellen NVMe-Speicher bis hin zu durchsatzstarkem Netzwerkzugriff – unsere Infrastruktur ist darauf ausgelegt, Engpässe zu beseitigen und unübertroffene Leistung, Stabilität und Kontrolle zu bieten.
Indem Sie einen Deep-Learning-Server von AlexHost auswählen, erschließen Sie das
volle Potenzial Ihres Machine-Learning-Workflows:1Reduzieren Sie die Trainingszeiten von Wochen auf Stunden mit leistungsstarken Multi-GPU-Konfigurationen2Skalieren Sie Ihre Experimente nahtlos, wenn Ihr Datensatz oder Modell wächst3Vermeiden Sie die Abhängigkeit von einem Cloud-Anbieter und unvorhersehbare Nutzungsgebühren4Behalten Sie vollen Root-Zugriff und Umgebungsflexibilität bei (Python, CUDA, TensorFlow, PyTorch, JAX usw.)Unsere Server mit GPU für Deep
Learning-Optionen sind zugeschnitten auf
Forscherinnen
Data Scientists
AI Developers
StartupsUnd Kunden, die zuverlässige, transparente und leistungsstarke Rechenleistung benötigen.
Ob Sie ein Single-Node-System mit einer leistungsstarken RTX-GPU oder ein Multi-GPU-Kraftpaket mit A100- oder H100-Grafikprozessoren benötigen – AlexHost bietet skalierbare Lösungen zu äußerst wettbewerbsfähigen Preisen.
GPU-Server für Deep Learning: Beschleunigen Sie das Training Ihres KI-Modells
Ein GPU-Server für Deep Learning ist für parallele Rechenaufgaben konzipiert, die die Leistungsfähigkeit herkömmlicher CPUs weit übersteigen. AlexHost bietet leistungsstarke GPU-Server auf Basis der neuesten NVIDIA-Architekturen, die komplexe Operationen wie Matrixmultiplikationen, Tensorberechnungen und das Training umfangreicher Modelle bewältigen.
Unser Rechenzentrum in Moldawien gewährleistet latenzarme Konnektivität in ganz Europa und darüber hinaus. Unsere individuellen Konfigurationen ermöglichen es Kunden, genau die Spezifikationen auszuwählen, die sie benötigen – von Single-GPU-Setups bis hin zu Multi-GPU-Systemen, bereit für Deep Learning im großen Maßstab.
Warum einen Server mit GPU für Deep Learning wählen?
Ein Server mit GPU für Deep Learning ist unerlässlich für das Training von Modellen, die große Datensätze, hochauflösende Eingaben (wie Bilder oder Videos) oder komplexe Architekturen wie Transformatoren und CNNs erfordern. AlexHost-Server bieten:
NVIDIA-gestützte BeschleunigungA100, H100, or RTX-series cards
Dedizierte RessourcenWird nicht mit anderen Kunden geteilt
Benutzerdefinierte BetriebssysteminstallationenDocker, Jupyter und Unterstützung für alle wichtigen ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch usw.)
NVMe-SpeicherFür schnellere Lese-/Schreibvorgänge während des Trainings und der Validierung
Ports mit hoher Bandbreite(bis zu 10 Gbit/s) für ultraschnelle Datenverarbeitung
Anwendungsfälle für Deep Learning-Server bei AlexHost
Unsere Infrastruktur ist für reale KI-Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen konzipiert:
1Bilderkennung und -klassifizierung:
Medizinische Bildgebung, industrielle Defekterkennung, Sicherheitssysteme
2Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP):
Chatbots, Übersetzungssysteme und Textzusammenfassung
3Spracherkennung:
Sprachbefehlssysteme, Transkriptionstools und Audioanalyse
4Generative AI & LLMs:
Feinabstimmung großer Sprachmodelle und generativer Netzwerke (GANs)
5Autonome Systeme:
Robotik, Drohnen und intelligente Transportlösungen
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist ein AI-GPU-Server?Was ist ein NVIDIA-GPU-Server für Deep Learning?Ein NVIDIA-GPU-Server nutzt die fortschrittlichen GPU-Technologien von NVIDIA (wie A100, H100 und RTX-Serie), um die Trainingszeiten drastisch zu verkürzen. AlexHost bietet anpassbare NVIDIA-GPU-Server, die auf Ihre Workload-Größe und Leistungsanforderungen zugeschnitten sind und stabile Leistung für Ihre KI-Operationen liefern.Kann ich bei AlexHost eine Deep-Learning-Serverinfrastruktur mieten?Absolut! Sie können Deep-Learning-Serverlösungen direkt über unsere Website mieten. AlexHost bietet flexible Tarife – stundenweise, monatlich oder langfristig –, sodass Sie Kosten optimieren können, ohne Kompromisse bei der Leistung einzugehen. Jede Miete beinhaltet vollen Root-Zugriff und optionale Software-Vorinstallation.Warum sollten Sie sich für einen NVIDIA-GPU-Server für Deep Learning von AlexHost entscheiden?AlexHost zeichnet sich durch leistungsstarke Hardware, technischen Support rund um die Uhr und vollständige Kontrolle über Ihre Umgebung aus. Ob Sie einen NVIDIA-GPU-Server für schnelle Experimente oder langfristige Trainingspipelines benötigen – unsere Infrastruktur gewährleistet minimale Latenz, maximale Verfügbarkeit und konstante Leistung selbst für anspruchsvollste KI-Aufgaben.
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