Unsere Lösung
GPU-Server
Profitieren Sie von maximaler Leistung: Unsere GPU-Server wurden für Ihre ressourcenintensivsten Anwendungen entwickelt. Wir bieten anpassbare, qualitativ hochwertige HPE- und DELL-Server, die mit GPU-Karten ausgestattet sind und in hochmodernen Rechenzentren mit voller Automatisierung gehostet werden. Unsere GPU-Server sind ideal für KI-Workloads, Grafik-Rendering, Video-Transcodierung, VDI und andere datenintensive Aufgaben.
Wir bieten eine große Auswahl an GPU-Karten, die eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Workload-Größen abdecken und sich durch sofortige Verfügbarkeit, flexible Verträge, attraktive Preise sowie integrierte Sicherheit und Compliance auszeichnen. Wählen Sie aus unserem umfangreichen Angebot, darunter Nvidia H100, L40S, L4, T4, A30, A40 und A100 GPUs und demnächst auch Nvidia H200- und AMD MI210-Karten.
Speicherlösungen
Mit einer maßgeschneiderten Kombination von Speicherlösungen optimieren Sie Ihre KI-Workloads und werden jeder Workload-Anforderung gerecht. Ob Sie leistungsintensive KI-Modelle trainieren oder Datensätze im Petabyte-Bereich für Analysen verwalten, mit unseren flexiblen Speicheroptionen meistern Sie jede Herausforderung.
- Block Storage: Diese hochleistungsfähige Lösung teilt die Daten in unabhängige Blöcke auf und sorgt so für höchste Geschwindigkeit und niedrige Latenzzeiten. Block Storage eignet sich perfekt für KI-Training, Deep Learning und Echtzeit-Inferenzen, bei denen der schnelle Zugriff auf große Datensätze entscheidend ist.
- Object Storage: Der für unstrukturierte Daten konzipierte Object Storage bietet nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit bei gleichzeitiger Kosteneffizienz. Die Speicherlösung eignet sich ideal für die Verarbeitung umfangreicher Datensätze wie Bilder, Videos oder Audiodateien und ermöglicht KI-Anwendungen die nahtlose Analyse von Petabytes an Trainings- und Inferenzdaten.
Netzwerklösungen
Verbessern Sie Ihre KI-Workloads mit dem Private Network von Leaseweb, das für die Bereitstellung von GPU-Servern mit hoher Bandbreite und geringer Latenz entwickelt wurde. Mit Geschwindigkeiten von 100 Mbit/s bis 25 Gbit/s im privaten Netzwerk bieten unsere Lösungen eine hohe Geschwindigkeit für KI-Daten und gewährleisten Zuverlässigkeit und Leistung. Vermeiden Sie Single Points of Failure, indem Sie Ihre Daten sicher in unserer redundanten privaten Netzwerkinfrastruktur speichern. Unsere wettbewerbsfähigen Bandbreiten- und Netzwerklösungen stellen sicher, dass Ihre KI-Anwendungen von schnellen, sicheren und zuverlässigen Verbindungen unterstützt werden.
Warum unsere AI-Lösung?
Nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer KI-Lösung mit einer Infrastruktur, die branchenführende Hardware, ein breites Spektrum an Anwendungsszenarien, globale Verfügbarkeit und attraktive Preise kombiniert, um Ihren ROI zu maximieren.
- GPUs von Nvidia und AMD sind mit allen wichtigen KI-Frameworks und -Tools kompatibel
- Unterstützung einer breiten Palette von KI-Workloads und verschiedenen Anwendungsfällen – von Deep Learning und Computer-Vision-Training bis hin zu LLM-Inferenz
- Steigerung Ihres ROI für KI-Anwendungen durch attraktive Preise
- Hohe Verfügbarkeit von GPU-Servern in allen Regionen
- Kundenbetreuung rund um die Uhr
- Hybrid-Lösung: Kombinieren Sie GPU-Server mit anderen Produkten von Leaseweb, um Ihre Infrastruktur zu optimieren, z.B. Skalierung mit Cloud-Instanzen für volle Flexibilität und Effizienz.
AI-Anwendungsfälle
LLM-Inferenz
Sie nutzen Llama 3 oder optimieren Mistral oder Qwen? Unsere Bare-Metal-KI-Server mit Nvidia GPUS können Sie dabei unterstützen, die für Echtzeit-KI-Anwendungen erforderlichen sehr kurzen Reaktionszeiten zu erreichen – und zwar unabhängig davon, ob Sie Chatbots für den Kundenservice oder Systeme zur Content-Erstellung einsetzen. Stellen Sie Ihre Anwendungen auf unseren Servern bereit und führen Sie Ihre Modelle in Echtzeit aus. Auf diese Weise gewährleisten Sie für Ihre KI-Implementierungen sowohl optimale Performance als auch Kosteneffizienz.
Training von Machine-Learning-Modellen
Unsere Trainingsinfrastruktur ist auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ausgelegt. Ob Sie Computer-Vision-Modelle für die Sportanalyse trainieren oder Empfehlungssysteme entwickeln, die Millionen von Benutzerinteraktionen für Marketingzwecke verarbeiten – unsere leistungsstarken Computing-Server liefern die Rechenleistung, die Sie benötigen. Unsere flexible Infrastruktur unterstützt verschiedene Workloads – von Einzel-GPU-Setups für erste Prototypen bis hin zum verteilten Training über mehrere GPU-Server für Modelle im Produktionsmaßstab.
Nach Branche
Gaming
Echtzeit-Analysen
Mannschaften aus dem Profi-Sport messen die Leistung ihrer Spieler und ändern ihre Spielstrategie mithilfe von KI-Analysen in Echtzeit während Live-Spielen. Machine-Learning-Modelle verarbeiten mehrere Videoübertragungen, um Spielerbewegungen zu verfolgen, Mannschaftsaufstellungen zu analysieren, Torchancen zu erkennen und gegnerische Strategien im Spielverlauf vorherzusagen. Diese Echtzeitanalyse erfordert eine leistungsstarke GPU-Infrastruktur für die Bildverarbeitung, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke für minimale Latenzzeiten und eine hohe Rechenleistung, um Erkenntnisse innerhalb von Millisekunden zu gewinnen. Das System verarbeitet Dutzende von Bildern pro Sekunde von mehreren HD-Kameras, verfolgt mehrere Metriken pro Spieler, einschließlich Geschwindigkeit, Beschleunigung und Positionierung und generiert Empfehlungen während des Spiels. Dank dieser Systeme sind Trainer und Trainerinnen in der Lage datengestützte Entscheidungen zu treffen, die den Spielausgang beeinflussen können.
AdTech
Optimierung der Anzeigenplatzierung
Digitalagenturen nutzen KI, um zielgenaue Werbung in Echtzeit-Gebotsumgebungen zu platzieren. Machine-Learning-Modelle analysieren umfangreiche Datenströme zum Nutzerverhalten, zu demografischen Merkmalen und zur historischen Kampagnen-Performance, um optimale Anzeigenplatzierungen und Gebotsstrategien für einen maximalen ROI vorherzusagen. Diese Echtzeit-Entscheidungsfindung erfordert eine leistungsstarke Recheninfrastruktur, um Millionen von Angebotsanfragen pro Sekunde zu verarbeiten. Um den Anforderungen gerecht zu werden, müssen die Antwortzeiten unter 100 Millisekunden liegen. Das System verarbeitet kontinuierlich Terabytes von Nutzerinteraktionsdaten, wertet Tausende von Targeting-Parametern aus und trifft sekundenschnelle Gebotsentscheidungen. Zeitgleich passt das System Kampagnenstrategien auf der Grundlage von Leistungsmetriken dynamisch an. So können Werbetreibende im Vergleich zu herkömmlichen Targeting-Methoden bis zu 40 % höhere Konversionsraten erzielen.
MarTech
Gezielte Marketingkampagnen und Steigerung der Kundenbindung
Marketingteams verändern die Kundenbindung durch KI-basierte Kampagnenoptimierung. KI-Modelle analysieren Kundendaten wie Kaufhistorie, Browsing-Verhalten, E-Mail-Interaktionen und Engagement in sozialen Medien, um individuelle Präferenzen und den optimalen Zeitpunkt für die Ansprache vorherzusagen. Diese Personalisierungs-Engine erfordert maximale Rechenleistung, um Petabytes an Kundeninteraktionsdaten zu verarbeiten und verfügt über Echtzeit-Bewertungsfunktionen, um Kampagnenelemente für Millionen von Kunden dynamisch anzupassen. Das System segmentiert automatisch Zielgruppen, prognostiziert den Customer Lifetime Value, erkennt Abwanderungsrisiken und personalisiert Content über mehrere Kanäle hinweg – mit einer bis zu dreifach höheren Engagement Rate und einer um 50 % gesteigerten Kundenbindung im Vergleich zu herkömmlichen Marketingansätzen.
FinTech
Betrugsaufdeckung
Finanzinstitute nutzen KI zur verbesserten Betrugsaufdeckung durch Echtzeit-Analyse von Kundenverhaltensmustern. Hochentwickelte Machine-Learning-Modelle verarbeiten Millionen von Transaktionen pro Sekunde und analysieren mehrere Datenpunkte, darunter Ausgabenmuster, geografische Daten und Geräteinformationen, um potenziellen Betrug mit höchster Genauigkeit aufzudecken. Betrugsaufdeckung erfordert eine hochleistungsfähige Computerinfrastruktur mit leistungsstarken Grafikprozessoren für schnelle Schlussfolgerungen. Von Bedeutung sind ebenfalls Netzwerke mit niedriger Latenz für Echtzeit-Entscheidungen und verteilte Verarbeitungsfunktionen für die simultane Verarbeitung mehrerer geografischer Regionen. Die Rechenanforderungen umfassen die Verarbeitung von über 100.000 Transaktionen pro Sekunde bei gleichzeitiger Einhaltung von Reaktionszeiten von weniger als einer Sekunde und Genauigkeitsraten von 99,9 % – das sind wesentliche Kriterien für den Schutz von Kunden-Assets und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
