Europäische GPU-Infrastruktur für KI-Teams.
Vergleichen Sie Beschleuniger, konfigurieren Sie containerisierte GPU-Instanzen in Paris oder Frankfurt und verwalten Sie Speicher, Cluster und krypto-finanzierte Nutzung aus einem Arbeitsbereich.
Kapazitäts-Board
Eine GPU bereitstellen
Region
Auto · 22ms
Bild
PyTorch 2.6
Modus
On-demand
NVIDIA H100 SXM
80 GB HBM3 · EU-WEST
$2.69/hr
Kapazitätsanfrage
NVIDIA RTX 5090
32 GB GDDR7 · EU-CENTRAL
$0.69/hr
Kapazitätsanfrage
NVIDIA L40S
48 GB GDDR6 · EU-CENTRAL
$0.79/hr
Kapazitätsanfrage
Persistent
Kontodaten
Isoliert
Arbeitsbereiche
Geschützt
Server-Sitzungen
Prüfbar
Ressourcenänderungen
Beginnen Sie mit der Einschränkung
Finden Sie die GPU-Mietseite, die Ihren Job beantwortet.
Eine Seite besitzt jede Suchintention: Der Katalog vergleicht Karten, die Preisgestaltung erklärt die vollständige Rechnung, Anwendungsfallseiten dimensionieren reale Workloads und der Selektor legt jede Annahme offen.
01
Cloud-GPUs vergleichen
19 preislich ausgezeichnete NVIDIA- und AMD-Beschleuniger, von 16 bis 288 GB.
02
GPU-Kosten schätzen
Vergleichen Sie Stundentarife, Speicherkosten, Vorauszahlungen und Rechnungen für monatliche Mieten.
03
Nach Workload wählen
Katalog mit Spitzen-VRAM, Puffer und Dauer filtern.
04
GPUs in Europa mieten
Anfrageregionen Paris und Frankfurt mit eingeschränkter Compliance-Beratung.
Eine Steuerungsebene
Jede Stufe des KI-Computings, verbunden.
Entwickeln, trainieren, bereitstellen und skalieren, ohne Anmeldeinformationen, Speicher oder Abrechnung zwischen Clouds zu verschieben. Wählen Sie das Ausführungsmodell, das zu jedem Workload passt.
GPU-Cloud
Dedizierte GPU-Instanzen
SSH, Jupyter, benutzerdefinierte Container und persistenter Speicher für Entwicklung, Training und langlaufende Jobs.
19 preislich ausgezeichnete GPU-Konfigurationen
Cluster
Verteiltes Training
Multi-Node-GPU-Cluster, Hochgeschwindigkeits-Fabric, gemeinsamer Speicher und Slurm für ernsthafte Modell- und HPC-Workloads.
Bis zu 64 GPU Self-Service
Speicher
Persistente Netzwerkvolumes
Datensätze, Checkpoints und Modell-Artefakte unabhängig vom Compute halten und dann nach Region anhängen.
Ab $0.07/GB/Monat
Vorlagen
Wiederverwendbare Docker-Umgebungen
Images, Befehle, Datenträger, Ports und nicht-geheime Umgebungseinstellungen für wiederholbare Starts speichern.
Pod · Cluster · Serverless
Ein Lebenszyklus
Vom Notebook zum Produktionsendpunkt.
Dieselbe Identität, Geheimnisse, Speicher- und Kostenkontrollen begleiten jede Phase.
Starten
Wählen Sie eine beliebige verfügbare GPU und eine vertrauenswürdige Vorlage.
Erstellen
Trainieren, feinabstimmen oder Daten in Ihrer eigenen Umgebung verarbeiten.
Bereitstellen
Verwandeln Sie das Image oder Repository in einen versionierten Endpunkt.
Skalieren
Anfragen routen, Worker beobachten und Kapazität auf null zurückfallen lassen.
Endpunkt-Beobachtbarkeit
Eine gemessene Ansicht
Gemessen
Durchsatz
P50–P99
Latenz
Autoskalierend
Arbeitsprozesse
Zugeordnet
Kosten
Produktions-Inferenz
Schnell skalieren. Alles sehen.
Warteschlangen, Worker, Releases, Latenz-Perzentile, Kaltstarts und Kosten leben in derselben Ansicht. Kein Observability-Stack erforderlich, nur um einen Endpunkt zu verstehen.
- Modellbewusste Warmstarts
- Pro-Anfrage-Logs und Wiederholungsstatus
- GPU- und Regionsprioritäts-Routing
Für Vertrauen gebaut
Standardmäßig europäisch. Von Natur aus unternehmensgerecht.
Residenz, Betreiberstufe und Bereitstellungsgrenze sollten sichtbar sein – nicht in einem Verkaufsdeck versteckt. Compliance-Aussagen bleiben ausdrücklich auf die vertraglich vereinbarte Region und den Anbieter beschränkt.
SicherheitsübersichtEingeschränkte Compliance
Ein klares Trust Center und herunterladbare Nachweise pro berechtigter Region.
Standardmäßig privat
Geheimnisse, rollenbasierter Zugriff und isoliertes Networking von der ersten Ressource an.
Datenresidenz
Wählen Sie, wo Volumes und Workloads leben, und halten Sie die Richtlinie sichtbar.
Kosten-Governance
Budgets, Alerts, Projekte und Kostenstellen, die Ihre Organisation widerspiegeln.
Fragen
Infrastruktur, ohne das Rätselraten.
Was bietet GPURento?+
GPURento bringt Kontoverwaltung, GPU-Ressourcen, Cluster, Speicher, Vorlagen, Budgets und Nutzungsaufzeichnungen in eine Control Plane.
Wie wird die GPU-Nutzung abgerechnet?+
Compute wird als Sekundenzähler mit einem stündlichen Referenztarif dargestellt. Speicher, reservierte IPs und optionale Premium-Netzwerke werden vor der Bereitstellung separat geschätzt.
Kann ich mein eigenes Docker-Image mitbringen?+
Ja. Das Produkt unterstützt öffentliche und private OCI-Registries, Umgebungsvariablen, Secrets, benutzerdefinierte Startbefehle, HTTP/TCP-Ports und wiederverwendbare Vorlagen.
Welche Workload gehört auf serverless?+
Serverlos eignet sich für burstartige oder anfragegesteuerte Inferenz. Verwenden Sie eine GPU-Instanz für interaktive Entwicklung oder lange Jobs und einen Cluster, wenn ein Knoten nicht ausreicht.
Wo können Arbeitslasten ausgeführt werden?+
Die Erfahrung ist auf EU-First-Regionen mit optionaler US-Kapazität ausgelegt. Region, Betreiberstufe, Latenz und Verfügbarkeit sind vor der Bereitstellung sichtbar.
Konto-gestützte Control Plane
Bringen Sie Ihren nächsten Workload aufs Board.
Monatliche GPU-Miete
Rund 30% günstiger bei durchgehender Nutzung · Speicher wird separat abgerechnet.