Anzeige KI unabhängig und sicher trainieren - so geht's
Wenn Unternehmen eigene große Sprachmodelle (LLMs) trainieren oder verfeinern, sind sie auf die massive Rechenleistung globaler Hardwarestandards angewiesen. Gleichzeitig stehen sie vor der Herausforderung, ihr wertvollstes Gut zu schützen: die proprietären Trainingsdaten.
Generative KI und LLM-Training
Die technologische Antwort auf dieses Dilemma ist die Kombination aus Nvidia-H200-Tensor-Core-GPUs und einem garantiert europäischen Standort. Findet das Training auf dedizierter Hardware statt, die physisch und rechtlich in Europa verankert ist, verhindern Unternehmen dadurch effektiv den Abfluss von geistigem Eigentum durch extraterritoriale Zugriffsgesetze wie zum Beispiel den US Cloud Act.
Technisch sorgt hier die PCIe-Passthrough-Technologie dafür, dass die massive Speicherbandbreite der H200-GPUs von 4,8 TB/s ohne Virtualisierungsverluste bei den Modellen ankommt. So profitieren Unternehmen von kürzeren Trainingszeiten bei maximaler Datensouveränität. Das ist ein geeigneter Anwendungsfall für R&D-Abteilungen, die Innovationen rechtssicher vorantreiben wollen.
High-Performance Computing und Simulation
Ingenieurwesen, Pharmaforschung und Klimamodellierung verlangen nach deterministischer Leistung. In klassischen Cloudumgebungen riskieren manche Unternehmen unvorhersehbare Latenzspitzen durch geteilte Ressourcen, was komplexe Simulationen verlangsamen oder verfälschen kann.
Für solche Anwendungsfälle bietet sich eine Architektur an, die Bare-Metal-Performance mit Cloudflexibilität vereint. Durch den direkten Hardwarezugriff eignen sich solche Instanzen für Strömungssimulationen (CFD), Molekulardynamik oder Finite-Elemente-Analysen.
Entscheidend ist die Skalierbarkeit. Von einer Single-GPU bis hin zu Clustern mit 8 GPUs können Forschungsteams Ressourcen dynamisch hochfahren. Sobald die Berechnungen abgeschlossen sind, schalten diese wieder ab. Damit entfällt der Investitionsbedarf für teure, oft ungenutzte On-Premise-Lösungen.
Wirtschaftlichkeit durch Finops und Skalierung
Die Analyse riesiger Datensätze (Big Data) oder das Rendering hochauflösender 3D-Inhalte ist oft weniger ein technisches als ein ökonomisches Problem. Hier gilt es, versteckte Kosten und langfristige Kapitalbindung zu vermeiden.
Ein konsequenter Finops-Ansatz schafft Abhilfe. Eine minutengenaue Abrechnung macht temporäre Spitzenlasten wirtschaftlich darstellbar. Data-Science-Teams können so für eine nächtliche Batch-Verarbeitung Hunderte GPUs nutzen und zahlen nur für die effektive Rechenzeit. Dies ist besonders relevant für Medienunternehmen oder Finanzdienstleister, die enorme Rechenpower oft nur punktuell benötigen. Eine transparente Preisstruktur verhindert den Vendor-Lock-in und macht Projektkosten exakt kalkulierbar.
Fazit: Infrastruktur folgt dem Business
Souveränität ist die Voraussetzung für professionelle Cloudnutzung in Europa. Egal ob KI-Training mit sensiblen Daten, hochpräzise Simulationen oder skalierbare Datenanalysen – die Anforderungen verschieben sich hin zu rechtssicheren Speziallösungen. Mit der H200-Infrastruktur von Nvidia liefert IONOS Cloud(öffnet im neuen Fenster) eine Antwort, bei der technische Exzellenz auf rechtliche Sicherheit und kaufmännische Vernunft trifft.
Cloud GPU VM ist Teil von IONOS Momentum(öffnet im neuen Fenster) , dem neuen souveränen KI-Ökosystem für den Mittelstand.
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IONOS Cloud – die souveräne Cloud
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