Ohne Hardware zu kaufen,in wenigen Minutenzur GPU-Leistung skalieren.
Bulutistan AI Cloud stellt Beschleuniger der L40S- und H200-Klasse für model training, fine-tuning und inference mit hohem Volumen as a Service bereit. Ohne Aufwand für Beschaffung, Einrichtung und Wartung; zahlen Sie nutzungsbasiert auf einer OpenStack-basierten, souveränen Cloud mit Standort in der Türkei.
- 141 GB
- H200 HBM3e-Speicher
- 4.8 TB/s
- Speicherbandbreite
- Min.
- bis zur Bereitstellung
- TR
- Datenstandort
Kaufen Sie nicht die GPU, mieten Sie das Ergebnis.
Der Aufbau eines eigenen GPU-Clusters bedeutet lange Beschaffungszeiten, hohe Vorabinvestitionen, Planung von Strom und Kühlung sowie laufende Wartung. Bis die Karte eintrifft, hat sich der Bedarf längst geändert, und die Kapazität steht entweder ungenutzt bereit oder reicht nicht aus.
Mit GPU as a Service greifen Sie auf den Beschleuniger als Service zu: Wächst die Auslastung, skaliert er in Sekunden, und stoppt, sobald sie endet. Aus Hardware-CapEx wird ein planbarer, nutzungsproportionaler OpEx.
Ihr Team beschäftigt sich nicht mit der Cluster-Verwaltung, sondern mit dem Modell, dem Produkt und dem geschäftlichen Mehrwert.
OpEx statt CapEx
Statt einer Hardware-Vorabinvestition in Millionenhöhe zahlen Sie planbar nur so viele GPU-Stunden, wie Sie tatsächlich nutzen.
Start in wenigen Minuten
Ohne auf Beschaffung und Einrichtung zu warten; stellen Sie Kapazität sofort über eine Self-Service-API oder Konsole bereit.
Skalierung nach Bedarf
Wachsen Sie vom PoC bis zur Produktion mit hohem Volumen auf derselben Infrastruktur; zahlen Sie nicht für eine ungenutzte Karte.
Null Hardware-Betrieb
Treiber, Firmware, Strom und Kühlung übernehmen wir; Sie konzentrieren sich auf Ihre Auslastung.
Der richtige Beschleuniger für jede Auslastung.
Nicht jede Auslastung verlangt dieselbe GPU. Für kosteneffiziente inference und training mittlerer Größe die L40S; für speicherintensives training großer Modelle und durchsatzstarke inference die H200. Beide hinter derselben Cloud, derselben API.
NVIDIA L40S
Ada Lovelace · kosteneffiziente inference & training mittlerer Größe
Stark im Preis-Leistungs-Verhältnis. Ideal für production inference, fine-tuning mittlerer Größe, computer vision sowie Bild- und Video-Auslastungen; hält in geteilten Szenarien die Stückkosten niedrig.
- Architektur
- Ada Lovelace
- GPU-Speicher
- 48 GB GDDR6 (ECC)
- Speicherbandbreite
- ~864 GB/s
- Tensor Core
- 4. Generation · FP8
NVIDIA H200
Hopper · training großer Modelle & speicherintensive inference
Mit 141 GB HBM3e und 4.8 TB/s Bandbreite beseitigt sie die Speicherwand. Spitzenleistung für LLM training, inference mit langem context und großen batches sowie durchsatzintensiven Produktionstraffic.
- Architektur
- Hopper
- GPU-Speicher
- 141 GB HBM3e
- Speicherbandbreite
- 4.8 TB/s
- Beschleunigung
- Transformer Engine · FP8 · NVLink
Geteilte Flexibilität oder dedizierte Isolation.
Wählen Sie nach dem Rhythmus Ihrer Auslastung: einen geteilten Pool für variable und experimentelle Lasten, dedizierte Single-Tenant-Kapazität für dauerhaften, regulierten Produktivbetrieb.
Geteilte GPU
Multi-Tenant-PoolSofortige Kapazität aus einem optimierten Pool. Der wirtschaftlichste Einstieg für PoC, variablen Traffic und experimentelle Auslastungen.
- PAYG · Preismodell auf $/1M token-Basis
- In Sekunden skalierende Kapazität
- Ideal für PoC und variable Lasten
- Niedrige Einstiegskosten
Dedizierte GPU
Single-Tenant, isoliertIhnen zugewiesene, isolierte Beschleuniger. Planbare Leistung für Enterprise-Szenarien mit dauerhaftem Produktivbetrieb, großangelegtem training und dem Bedarf an einem schriftlichen SLA.
- Vollständige Single-Tenant-Isolation
- Schriftliches SLA & reservierte Kapazität
- Stabil für dauerhaften Produktivbetrieb und training
- Zusätze zur KVKK-/Regulierungskonformität
Auf einer Cloud mit offenem Standard, mit Datensouveränität.
Bulutistan AI Cloud wird auf dem quelloffenen OpenStack aufgebaut. Das bedeutet eine Infrastruktur ohne Bindung an einen bestimmten Anbieter (kein Vendor-Lock-in), bei der die Daten innerhalb der Grenzen der Türkei bleiben und die Kapazität durchgängig unter Ihrer Kontrolle steht.
GPU passthrough & MIG
GPUs auf Nova compute werden Ihrer Auslastung möglichst effizient zugewiesen, entweder als vollständiges GPU passthrough oder mit MIG partitioniert.
Mandantenbasierte Isolation
Vollständige Isolation auf Organisations-, Projekt- und Netzwerkebene über das Keystone-Identitäts- und -Projektmodell; sichere Trennung in einer Multi-Tenant-Umgebung.
Self-Service & IaC
Infrastruktur als Code (IaC) über die APIs von Nova, Neutron und Cinder sowie mit Terraform und Kubernetes.
Datensouveränität
Verarbeitung und Speicherung bleiben in Regionen mit Standort in der Türkei; dank des offenen Standards bleiben Portabilität und Auditierbarkeit erhalten.
Jede Schicht von der Anwendung bis zur GPU wird aus Komponenten mit offenem Standard aufgebaut; sie bleibt portabel und auditierbar.
Eine einzige Infrastruktur für jede rechenintensive Last.
LLM training & fine-tuning
Trainieren Sie große Sprachmodelle von Grund auf oder betreiben Sie fine-tuning mit Ihren Unternehmensdaten; mit dem H200-Speicher werden langer context und große batches möglich.
Inference mit hohem Volumen
Bewältigen Sie Produktionstraffic mit niedriger Latenz; optimieren Sie mit der L40S die Stückkosten und mit der H200 den Durchsatz.
Computer vision & multimodal
Beschleunigte Kapazität für training- und inference-Auslastungen von Bild-, Video- und multimodalen Modellen.
RAG & Vektor-Auslastungen
Skalierende GPU-Leistung für die embedding-Erzeugung und RAG-Abläufe mit hohem Volumen.
Forschung & PoC
Von der Idee zum Prototyp; schnelle, günstige und reproduzierbare Experimentierumgebungen im geteilten Pool.
HPC & Simulation
Führen Sie parallele Auslastungen wie wissenschaftliche Berechnungen, Simulationen und Rendering in GPU-Geschwindigkeit aus.
Von der GPU bis zum Modell, unter einem Dach.
Infrastruktur (GPU) und LLM-Dienst sind in derselben Cloud angesiedelt: von der Hardware bis zur produktionsreifen Modellausgabe ein durchgängiger, einziger Anbieter.
Durchgängige AI Cloud
GPU as a Service und LLMaaS unter einem Dach; der Übergang von der Infrastruktur zur Modell-API ist reibungslos.
Datensouveränität in der Türkei
Verarbeitung und Speicherung in lokalen Regionen; eine Grundlage im Einklang mit den Erwartungen der KVKK und der Unternehmensregulierung.
Nutzungsbasierte Ökonomie
Statt einer Hardware-Vorabinvestition planbare, nutzungsproportionale Kosten; keine Zahlung für ungenutzte Kapazität.
Enterprise-Isolation & -Support
Gehen Sie mit projektbasierter Isolation, dedizierter Kapazität und der Unterstützung durch einen Solution Engineer sicher in Produktion.
Lassen Sie uns gemeinsam den passenden GPU-Plan für Ihre Auslastung aufstellen.
Teilen Sie uns Ihren Kapazitätsbedarf, Ihre Modellgröße und Ihr Budget mit; unser Solution-Team klärt gemeinsam mit Ihnen, ob geteilt oder dediziert, L40S oder H200. Preise und Kontingente werden im Gespräch schriftlich bestätigt.