GPU-Instanzen

  • GPU
    Dedizierter NVIDIA Tesla P100 16GB PCIe
  • Prozessor
    10 Intel Xeon Gold 6148 Cores
  • Prozessor Frequenz
    2,40 GHz
  • GPU-Speicher
    16 GB CoWoS HBM2
  • Speicher
    45 GB
  • Speicher-Typ
    DDR4-2666
  • Bandbreite
    1 Gbit/s
  • Speicherung
    400 GB auf lokaler NVMe SSD + Block Storage
Big-Data-Verarbeitung
Künstliche Intelligenz
3D-Kodierung & Rendering
Verfügbare Regionen
  • fr-par-1
  • fr-par-2
    Green AZ
  • Vollständig dedizierte GPU
  • Hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis
  • Integriert mit Kapsule & Registry
Von1,00 €exkl. MwSt./Stunde

Steigern Sie Ihre GPU-Workloads mit Scaleway

Effizienz ohne lärmende Nachbarn

Machen Sie das Beste aus Ihrem Geld: Profitieren Sie während des gesamten Nutzungszeitraums von dedizierten GPUs ohne Vorkaufsrechte.

Viele ergänzende Cloud-Services

Nutzen Sie die Vorteile von Block Storage und unserem S3-kompatiblen Object Storage, orchestrieren Sie Ihre Kubernetes-Container mit Kubernetes Kapsule ganz einfach und ohne Aufpreis und speichern Sie Ihre Images in unserer vollständig verwalteten Container-Registry.

Eine Weltklasse-Cloud made in Europe

Unter den europäischen Marktführern & in den Top 10 der globalen Cloud-Service-Anbieter ist Scaleway ein Aktivposten für die Bereitstellung von internationalen Lösungen, die auf französischer und europäischer Rechtsprechung basieren.

Herausragende Eigenschaften für Ihre GPUs

High-End-Spezifikationen
Enthalten

Wir haben einen der besten KI-Prozessoren, den Intel Xeon Gold 6148, mit einer Weltklasse-GPU für Deep Learning und HPC gepaart: Der Nvidia Tesla P100 16GB PCIe.

Ihre eigene dedizierte GPU
Enthalten

Scaleway GPU-Instanzen werden mit Ihrer eigenen dedizierten GPU geliefert, einer Nvidia Tesla P100, die Ihnen hilft, das Beste aus ihren 3584 CUDA-Cores herauszuholen.

Ready-to-go GPU-Distribution
Enthalten

Wir bieten zwei einsatzbereite Distributionen für GPU-Instanzen an: Ubuntu Bionic ML 10.1 und Ubuntu Bionic ML 9.2, gepaart mit den Herstellern der GPUs CUDA-zugelassenen Treibern.

Erfahren Sie mehr über unsere Machine Learning Images
Fit für KI & Machine Learning
Enthalten

Erstellen und trainieren Sie Ihre Machine Learning Modelle in nur wenigen Minuten mit scikit-learn, TensorFlow, Pytorch oder RAPIDS mit Conda, unterstützt von unseren GPU Linux Distributionen.

Kubernetes-bereites Ecosystem
Enthalten

Stellen Sie Ihre Kubernetes Knoten einfach und unkompliziert mit Kubernetes Kapsule bereit, oder beschleunigen Sie Ihre Docker Container mit dem NVIDIA Container Toolkit, um wertvolle Zeit zu sparen.

Scaleway-Ökosystem-Integration
Enthalten

Machen Sie sich das Leben leichter, indem Sie das Scaleway-Ökosystem für Cloud-Services mit unserem Block Storage, Object Storage, Container-Registry und Kubernetes Kapsule nutzen.

Private Netzwerke
Enthalten

Privates Netzwerk ist mit GPU-Instanzen kompatibel, ohne dass zusätzliche Kosten anfallen. Privates Netzwerke lassen zu, dass Sie Ihre eigenen privaten Layer-2-Netzwerke zwischen Ihren Entwicklungsinstanzen, Mehrzweck-Instanzen und GPU-Instanzen erstellen.

Mehr erfahren
API, CLI & SDK
Enthalten

Wir haben eine Reihe von Tools entwickelt, die Entwickler bei der Bereitstellung, Konfiguration, Orchestrierung und Automatisierung von Infrastrukturen unterstützen, unabhängig von deren Größe und Typ. Ihre Infrastruktur kann mit unserer API und den SDKs, mit Terraform oder mit der Befehlszeilenoberfläche (CLI) verwaltet werden. Sie können Ihre Instanz auch sofort mit cloud-init konfigurieren.

24/7-Support-Tickets

Wir sorgen für die permanente Verfügbarkeit Ihrer Services. Unser technischer Support steht Ihnen rund um die Uhr zur Verfügung, um jederzeit all Ihre Fragen beantworten und Sie unterstützen zu können. Erstellen Sie im Problemfall ganz einfach ein neues Support-Ticket. Sollten Sie über ein Support-Upgrade verfügen, können Sie unseren Support auch telefonisch erreichen, um eine schnellere Antwort zu erhalten.

Beliebte Anwendungsfälle für GPU-Instanzen

Künstliche Intelligenz und Machine Learning

GPU-Instanzen wurden entwickelt, um komplexe Modelle mit hoher Geschwindigkeit zu trainieren, damit Sie die Vorhersagen und Entscheidungen Ihrer Algorithmen verbessern können. Mit dem dedizierten NVIDIA Tesla P100 eignen sie sich besonders gut für neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Anwendungen.

GPU-beschleunigte Datenverarbeitung

GPU-Instanzen ermöglichen die Bearbeitung großer Datensätze und die Extraktion der gesuchten aussagekräftigen Informationen mit hoher Geschwindigkeit. Sie helfen Datenwissenschaftlern, unstrukturierte Daten zusammenzufassen und zu klassifizieren.

Video-Kodierung und 3D-Rendering

GPU-Instanzen können die Video-Kodierung in Ultra-High-Definition beschleunigen und 3D-Modelle mit hoher Geschwindigkeit rendern. Optimieren Sie die Kosten und die Dauer Ihres Postproduktionsbedarfs, ob einmalig oder regelmäßig.

Entdecken Sie herausragende Anwendungsfälle mit unseren GPUs

Starten Sie mit unseren GPU-Tutorials

Erfahrungsbericht: Scaleway GPUs in unternehmenskritischer Computer Vision

Earthcube lizenziert Software für die Erkennung und Tiefenanalyse von Satelliten-Images

Eines der Vorzeigeprodukte von Earthcube ist ein Flugzeugerkennungsmodell, das die Identifizierung von Flugzeugen auf Satelliten Images und Modellen (zivil und militärisch) mit einer Genauigkeitsrate von 94 % ermöglicht.
Der Trainingsdatensatz enthält 200.000 Flugzeuge, die auf 2.000 Flughäfen mit einer Genauigkeit auf den Pixel gelabelt wurden.

„Die RENDER-S GPU-Instanzen von Scaleway bieten uns eine leistungsstarke Maschine mit einer einfachen Schnittstelle zu einem machbaren Preis.“
Renaud ALLIOUX, Earthcube-Mitbegründer

Schnelle und einfache GPU-Beschleunigung

Unsere Nvidia P100 16GB PCIe GPUs Instanzen wurden entwickelt, um Ihre GPU-Workloads zu optimieren, egal ob Sie eine oder mehrere eigenständige GPU-Instanzen benötigen, wie z. B. Jupyter Notebook, oder einen Kubernetes Cluster für Ihre bevorzugte Machine Learning Software bereitstellen möchten.

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Kombinieren Sie Ihre GPU-Instanzen mit anderen Scaleway-Produkten

Häufig gestellte Fragen

Was ist in den dedizierten GPU-Instanzen von Scaleway enthalten?

Scaleway bietet das weltweit beste Preis-Leistungs-Verhältnis für NVIDIA P100 GPUs: 1 €/Stunde exkl. USt., gedeckelt bei 500 €/Monat exkl. USt. Dieser Preis beinhaltet eine dedizierte GPU NVIDIA TESLA P100, 10 vCPU Intel Xeon Gold, eine IP-Adresse und 400 GB SSD-Speicher. Und vergessen Sie nicht, dass Sie von kostenlosen, unbegrenzten Übertragungen profitieren werden: wir berechnen Ihnen keine Kosten für die ein- und ausgehende Übertragung dieser virtuellen Maschinen!

Was sind die Vorteile der NVIDIA P100 GPUs?

Dank der NVIDIA Pascal Architektur lässt der Tesla P100 eine überragende Leistung für HPC- und Hyperscale-Workloads zu. Mit mehr als 21 TeraFLOPS an 16-Bit-Fließkomma-Leistung (FP16) ist Pascal optimiert, um aufregende neue Möglichkeiten in Deep-Learning-Anwendungen zu ermöglichen. Pascal liefert außerdem über 5 und 10 TeraFLOPS an Double und Single Precision-Leistung für HPC Workloads.

Wird meine GPU Teil eines Ecosystems sein, das ich nutzen kann?

Unsere herausragenden GPUs sind noch wertvoller, wenn sie mit unseren verschiedenen Top Cloud Services genutzt werden. Profitieren Sie von unseren Block Storage-Angeboten und unserem S3-kompatiblen Object Storage, der Ihnen die ersten 75 GB Speicherplatz bietet. Entdecken Sie unsere verwaltete Kubernetes Kapsule Steuerungsebene, die ohne zusätzliche Kosten verfügbar ist und mit der Sie ganz einfach Ihre autoskalierten CPU- und GPU-Cluster erstellen können.

Lesen Sie unseren Artikel Wie Sie Kubeflow auf Kubernetes Kapsule bereitstellen

Was ist in einem Scaleway „Ubuntu ML“ Image enthalten?

Unsere „Ubuntu ML“ Images (für Machine Learning) sind Ubuntu-Bionic-Images, die mit den gängigsten Tools, Frameworks und Bibliotheken wie Cuda, Conda, TensorFlow, Keras, RAPIDS, JAX und verschiedenen NLP- und Visualisierungs-Tools vorinstalliert sind.

Muss ich ein Scaleway „Ubuntu ML“ Image verwenden?

Zusätzlich zu den „Ubuntu ML“ Images können Sie fast jedes andere Image verwenden, das Scaleway für Mehrzweck-Instanzen bereitstellt. Sie können auch Ihre eigenen Images mitbringen.

Wenn Sie unsere „Ubuntu ML“ Images ohne Conda verwenden wollen, können Sie mit dem Aufruf conda deactivate, dann conda env remove -n ai etwas Speicherplatz sparen.

Scaleway Elements jetzt testen!

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