Wofür sich ein dedizierter CPU-Server in einer KI-Pipeline eignet
Wir verkaufen heute keine GPU-Knoten. Braucht ein Trainingslauf oder eine Inferenz-Workload mit hohem Volumen GPU-Durchsatz, erstellt der Vertrieb dafür direkt ein Angebot, statt die Hardware als Katalog-SKU zu führen. Was aus dem Katalog kommt, ist Single-Tenant-CPU-Bare-Metal, und das deckt mehr einer typischen KI-Pipeline ab als nur den Modellaufruf: Retrieval, Embeddings, Feature-Pipelines und die CPU-gebundenen Schritte drumherum. Nichts davon teilen Sie sich mit einem anderen Kunden, sodass der Batch-Job eines Nachbarn nie als Latenz auf Ihrem Inferenz-Endpunkt auftaucht. Aktuelle Konfigurationen finden Sie auf unserer Seite für dedizierte Server.
CPU-Inferenz und Embeddings
Quantisierte Inferenz über llama.cpp, ONNX Runtime oder OpenVINO sowie die Erzeugung von Embeddings laufen auf Kernen, die kein anderer Kunde teilt. Nichts oberhalb Ihres eigenen Betriebssystems entscheidet, wann Ihr Prozess läuft.
Vektorsuche und Retrieval
Der Retrieval-Schritt einer RAG-Pipeline, ein Vektorindex wie FAISS, Qdrant oder Milvus, oder ein Feature Store, hängt stärker von gleichbleibendem lokalem Festplattendurchsatz ab als von einer GPU. Bare Metal gibt dem dedizierten NVMe-Speicher, kein geteiltes Volume.
Datenaufbereitung und Orchestrierung
Tokenisierung, Bereinigung, Chunking und die Orchestrierung, die einen Trainingslauf versorgt, sind CPU-gebundene Schritte. Sie brauchen keine GPU, und auf einem geteilten Host konkurrieren sie mit einem GPU-Job um die Aufmerksamkeit des Schedulers.
Was auf der Plattform läuft
- Windows-Server- und Linux-Images per Einzelklick
- Vollständiger Root-Zugriff, bereitgestellt über die Cloud Console
- Lokaler NVMe-Speicher für Vektorindizes und Datensätze
- Stündliche Abrechnung, während Sie eine Pipeline testen, monatlich sobald sie produktiv läuft
Netzwerk und Zuverlässigkeit
- AS55285 ist unser eigenes Netzwerk, an sieben aktiven Standorten: Amsterdam, Frankfurt, London, Chicago, Dallas, Los Angeles und New Jersey
- 100 % Netzwerk-Uptime-SLA: 5 % der Monatsgebühr werden pro Stunde von uns verursachter Ausfallzeit gutgeschrieben, bis maximal zur vollen Monatsgebühr
- DDoS-Abwehr inline auf dem Port, standardmäßig aktiv
- Öffentliche Looking Glass, um den Pfad von fünf unserer sieben Standorte aus selbst zu testen, bevor Sie bestellen
Privates Netzwerk zwischen Ihren Servern
- Datensätze und Trainingstraffic laufen über ein Layer-2-Netz zwischen Ihren eigenen Servern, abseits ihrer öffentlichen Schnittstellen
- Dasselbe private Netzwerk lässt sich auf Ihre Server in unseren anderen Rechenzentren erweitern
- Ohne Aufpreis verfügbar, verwaltet über die Cloud Console oder per API
Häufig gestellte Fragen
Was heute aus dem Katalog kommt, was ein Angebot braucht, und wie Netzwerk und SLA für eine KI-Workload gelten.
Heute nicht als Katalog-SKU. Was auf unserer Seite für dedizierte Server verfügbar ist, ist Single-Tenant-CPU-Bare-Metal. Braucht Ihre Workload GPU-Durchsatz, für Training oder Inferenz mit hohem Volumen, kontaktieren Sie den Vertrieb mit Modell und Umfang; wir erstellen dafür direkt ein Angebot.
Fragen Sie den Vertrieb nach GPU-Kapazität
CPU-Bare-Metal im Katalog, GPU-Knoten auf Anfrage
Bestellen Sie eine CPU-Konfiguration direkt aus dem Katalog, stündlich oder monatlich. Für GPU-Kapazität teilen Sie dem Vertrieb mit, was Sie trainieren oder servieren und in welchem Umfang; diese Hardware wird angeboten, nicht gelistet.
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