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GMI Cloud

Eine inferenz-erste GPU-Cloud-Plattform, die serverless Inferenz und dedizierte GPU-Infrastruktur für Produktions-KI-Workloads kombiniert, aufgebaut auf NVIDIA-Hardware.

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Produktübersicht

Was ist GMI Cloud?

GMI Cloud preview

GMI Cloud ist eine KI-native Cloud-Plattform, die speziell für Produktions-KI-Inferenz und -Training entwickelt wurde. Sie bietet einen einheitlichen Stack, der serverless Inferenz, Kubernetes-basierte Cluster-Orchestrierung und Bare-Metal-GPU-Computing umfasst — alles auf NVIDIA H100, H200 und kommenden Blackwell GPUs. Die Plattform ist darauf ausgelegt, den typischen Overhead von Hyperskalern zu eliminieren und 10-15% der durch Virtualisierung verlorenen GPU-Performance zurückzugewinnen, während sie transparente Pay-as-you-go-Preise ohne Quotas oder langfristige Verpflichtungen bietet. Als NVIDIA Cloud Partner bietet GMI Cloud prioritären Zugang zu modernster GPU-Hardware mit Enterprise-Grade-Sicherheit und globaler Verfügbarkeit in US-, EU- und APAC-Regionen.


Hauptfunktionen

  • Serverless Inference Engine

    Sofortige Bereitstellung von KI-Modellen mit automatischer Skalierung, integrierter Request-Batchverarbeitung und latenz-bewusster Terminplanung — einschließlich Null-Skalierung zur Eliminierung von Leerlaufkosten.

  • Dedizierte GPU-Cluster-Engine

    Kubernetes-basierte Orchestrierungsumgebung für die Verwaltung skalierbarer GPU-Workloads mit Echtzeit-Überwachung, Container-Management und sicherer Multi-Tenant-Isolation.

  • Hochleistungs-GPU-Computing

    On-Demand-Zugriff auf NVIDIA H100 und H200 GPUs mit InfiniBand-Netzwerk, die nahezu Bare-Metal-Performance ohne Quota-Beschränkungen und Wartelisten bieten.

  • Pro-Request Inference-Preise

    100+ vorbereitgestellte Modelle verfügbar zu Pro-Request-Tarifen von $0.000001 bis $0.50/Request, ermöglichen kosteneffiziente Inferenz ohne langfristige Verträge.

  • Enterprise-Sicherheit & Compliance

    Bereitgestellt in Tier-4-Rechenzentren mit SOC 2 Type 1 und ISO 27001:2022 Zertifizierungen, gewährleistet hohe Verfügbarkeit, Datensicherheit und regulatorische Compliance.


Anwendungsfälle

  • Echtzeit-LLM-Serving : Teams, die Open-Source-Modelle wie Llama oder DeepSeek betreiben, können diese mit ultra-niedriger Latenz über die Inference Engine bereitstellen und automatische Traffic-Skalierung nutzen.
  • Großangelegtes KI-Training : Forschungs- und Engineering-Teams können verteilte Trainingsjobs auf Multi-Node-GPU-Clustern mit RDMA-bereitem InfiniBand-Netzwerk für maximalen Durchsatz ausführen.
  • KI-Startup-Infrastruktur : Frühe Teams können serverless ohne Vorabkosten beginnen und dann zu dedizierter GPU-Infrastruktur migrieren, während Produktions-Workloads wachsen — ohne Neuarchitektur.
  • Enterprise-KI-Deployment : Unternehmen, die vorhersagbare Performance, Compliance und Kostenkontrolle benötigen, können dedizierte Bare-Metal-GPUs mit commitment-basierten Preisrabatten nutzen.
  • Multimodale Modell-Inferenz : Produktionsbereite APIs unterstützen sowohl LLM- als auch multimodale Modell-Deployments und decken eine breite Palette von Inferenz-Workloads von Textgenerierung bis Vision-Tasks ab.

Häufig gestellte Fragen

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