Deep Learning Dedicated Server
Bare-Metal GPU-Server für Deep Learning Training und Fine-Tuning. Volles GPU-Passthrough, dedizierte CPU-Kerne, keine störenden Nachbarn.
Best-fit dedicated plans
These are the closest stock plans in our catalogue for Deep learning server workloads. Fully customizable — port, storage, RAM, DDoS profile.
GPU VPS · RTX PRO 4500
16 vCPU · 128 GB DDR5 · 1 TB NVMe Gen5 · RTX PRO 4500 (32 GB VRAM) volles Passthrough
GPU VPS · RTX PRO 6000
32 vCPU · 256 GB DDR5 · 2 TB NVMe Gen5 · RTX PRO 6000 (96 GB VRAM) volles Passthrough
2× / 4× / 8× GPU-Cluster
Individuelles Angebot pro Build — mehrere Blackwell / L40S / L4 GPUs, NVLink, wo unterstützt
About Deep learning server
Für Fine-Tuning und kleinere bis mittlere Deep Learning Trainingsläufe benötigt man keinen H100-Cluster — eine gut ausgestattete RTX PRO Blackwell Box bewältigt die meisten LoRA / QLoRA Fine-Tunes, RL-Loops, Computer Vision Training und Diffusion Modell Tuning zu einem Bruchteil der Kosten.
Auf RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB VRAM), typische Workloads: vollständiges Fine-Tuning von Llama 3 8B (Batch 32, LoRA Rank 64) in 4-8 Stunden pro Epoche auf moderaten Datensätzen; SDXL LoRA Training in 20-40 Min.; YOLO v10 Training auf COCO-Skala-Datensätzen in 6-12 Stunden. RTX PRO 4500 (32 GB) bewältigt kleinere Modelle — 3-7B Fine-Tune, ViT Training, bis zu SD 1.5 vollständiges Training.
Umgebung: Ubuntu 22.04 + CUDA 12.4, cuDNN 9, PyTorch 2.x, JAX, HuggingFace, DeepSpeed, Accelerate, bitsandbytes, xFormers, Flash Attention vorinstalliert. Docker + NVIDIA Container Toolkit bereit. Jupyter Lab + SSH-Zugang inklusive.
Für Multi-GPU Training (Daten- / Modell- / Pipeline-parallel) bauen wir kundenspezifische 2×/4×/8× GPU-Boxen mit NVLink, wo unterstützt. Senden Sie Ihr Trainingsskript und wir spezifizieren die Box.
Frequently asked questions
Kann ich darauf ein vollständiges LLM von Grund auf trainieren?
Für kleine Modelle (< 3B Parameter) — ja, auf RTX PRO 6000. Für alles Größere benötigen Sie Multi-GPU oder einen Cluster. Individuelle Angebote für 4×/8× Builds.
Bieten Sie verwaltete ML-Umgebungen an?
Das Basis-Image ist Ubuntu 22.04 + CUDA + PyTorch. Wir verwalten den ML-Stack nicht (im SageMaker-Stil), aber unser Engineering-Team kann auf Anfrage bei der Bereitstellung helfen.
Welche Framework-Versionen sind vorinstalliert?
CUDA 12.4, cuDNN 9.1, PyTorch 2.4 (stabil + nightly), JAX 0.4.x, TensorFlow 2.16, HuggingFace Transformers 4.44+, DeepSpeed 0.15, vLLM. Jederzeit Update über pip/conda.