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Massed Compute

Flexibler, bedarfsorientierter Cloud-Compute-Anbieter für GPU und CPU mit Enterprise-Grade-NVIDIA-GPUs, transparenter Preisgestaltung und Experten-Support.

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Produktübersicht

Was ist Massed Compute?

Massed Compute preview

Massed Compute bietet flexible, leistungsstarke GPU- und CPU-Rechenressourcen, maßgeschneidert für KI, Machine Learning, Rendering und wissenschaftliche Anwendungen. Als NVIDIA Preferred Partner ermöglicht die Plattform den direkten Zugriff auf einen umfassenden Katalog von NVIDIA GPUs – einschließlich der neuesten A100-, H100- und RTX-Serien – über flexible stundenbasierte Miete ohne langfristige Bindung. Die Plattform legt Wert auf Benutzerfreundlichkeit mit einer virtuellen Desktop-Oberfläche, einer leistungsstarken API für die Programmsteuerung und dediziertem Experten-Support, sodass Innovatoren, Startups und Unternehmen KI-Projekte effizient und kostengünstig skalieren können.


Hauptfunktionen

  • Umfangreicher NVIDIA GPU-Katalog

    Zugriff auf eine breite Palette von NVIDIA GPUs – von früheren Generationen bis hin zu modernen Modellen wie A100 80GB, H100 und RTX A6000 – passend für verschiedene Leistungs- und Budgetanforderungen.

  • Flexible nutzungsbasierte Preisgestaltung

    Mieten Sie GPU- und CPU-Rechenleistung stundenweise mit transparenter Preisstruktur, ohne versteckte Kosten oder langfristige Bindungen – für optimale Kosteneffizienz.

  • Tier-III-Rechenzentrumsinfrastruktur

    Zuverlässige, zukunftssichere Rechenzentren mit fortschrittlicher Redundanz, mehreren Stromquellen und effizienter Kühlung gewährleisten eine konstante Verfügbarkeit für anspruchsvolle KI- und HPC-Workloads.

  • Benutzerfreundliche virtuelle Desktop-Oberfläche

    Starten und verwalten Sie GPU-Instanzen einfach über eine grafische Benutzeroberfläche – ganz ohne Kommandozeilenkenntnisse.

  • Leistungsstarke API und Automatisierung

    Stellen Sie GPU-Instanzen programmatisch bereit, starten Sie sie neu und verwalten Sie sie über eine umfassende API – ideal für skalierbare und automatisierte Workflows.

  • Direkter Experten-Support

    Direkter Kontakt zu erfahrenen IT-Fachkräften, die auf NVIDIA-Treiber und Inferenzoptimierung spezialisiert sind – für schnelle und effektive Unterstützung.


Anwendungsfälle

  • KI- und Machine-Learning-Modelltraining : Trainieren Sie große KI-Modelle effizient mit leistungsstarken GPUs und flexiblen Mietoptionen, die sich an Ihre Workload-Anforderungen anpassen.
  • Visuelle Effekte und Rendering : Nutzen Sie Hochleistungs-GPUs für das Rendern komplexer VFX- und Grafik-Workloads – ganz ohne Investitionen in eigene Hardware.
  • Wissenschaftliche Simulationen und Datenanalyse : Führen Sie rechenintensive Simulationen und Big-Data-Analysen auf einer zuverlässigen Infrastruktur mit hoher Durchsatzrate und Stabilität durch.
  • Interaktive und Batch-GPU-Workloads : Unterstützt sowohl interaktive GPU-Aufgaben in Echtzeit als auch Batch-Verarbeitungsjobs mit Bare-Metal-Instanzen für maximale Leistung.
  • Cloud-basierte KI-Infrastruktur für Startups : Startups erhalten Zugang zu Enterprise-Grade-GPU-Ressourcen zu erschwinglichen Preisen und ohne langfristige Verträge – das beschleunigt Innovationszyklen.

Häufig gestellte Fragen

Massed Compute Alternativen

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Anyscale

Eine vollständig verwaltete, einheitliche Compute-Plattform auf Basis von Ray für effizientes Entwickeln, Skalieren und Bereitstellen von KI- und Python-Anwendungen.

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Beam Cloud

Cloud-Plattform, die schnelle Bereitstellung und Skalierung von serverlosen Workloads und Containern mit nahtloser Entwicklererfahrung ermöglicht.

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Plural.sh

Eine skalierbare Kubernetes-Verwaltungsplattform, die flottenweite GitOps-Automatisierung, Infrastructure-as-Code und Self-Service-Bereitstellung bietet.

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Plattform, die Umgebungsmanagement und Deployment-Workflows automatisiert, um die Software-Bereitstellung zu beschleunigen und gleichzeitig Cloud-Kosten und Betriebsaufwand zu reduzieren.

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Devtron

Eine umfassende Kubernetes-Anwendungsverwaltungsplattform, die Bereitstellung, Überwachung und Lebenszyklusmanagement über mehrere Cluster hinweg rationalisiert.

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