KI- und ML-Workloads haben besondere Anforderungen: GPU-Rechenleistung fürs Training, schnellen NVMe-Storage für Datensätze und planbare Preise für die Budgetplanung. Die GPU-Preise bei AWS und GCP schwanken – Spot-Instanzen werden mitten im Training unterbrochen, On-Demand kostet 30+ $ pro Stunde, und Egress-Gebühren bestrafen Sie dafür, Ihre eigenen Modellgewichte herunterzuladen.
OMC Cloud bietet NVIDIA H100 (80GB HBM3), H200, B300, RTX PRO 6000, L40S (48GB), A16 und RTX 6000 Ada GPUs zu festen Monatspreisen. Keine Spot-Unterbrechungen, kein Bieten, keine Egress-Gebühren. Laden Sie trainierte Modelle, Datensätze und Checkpoints frei herunter. Vorkonfiguriert für PyTorch, TensorFlow und JAX – oder Sie installieren alles selbst mit vollem CUDA-Root-Zugriff.
Wählen Sie Rechenzentrum, CPU, RAM, Storage und Betriebssystem.
Server in unter 60 Sekunden einsatzbereit, über Konsole oder API.
Stack installieren, konfigurieren und mit 24/7-Support live gehen.
| Merkmal | OMC Cloud | AWS (EC2 GPU) | Google Cloud (A3/G2) |
|---|---|---|---|
| Preise | Fester Monatspreis | On-Demand 10-30 $/Std. oder Spot | On-Demand 8-25 $/Std. |
| Spot-Unterbrechungen | Nie – feste Instanzen | Ja, Abbruch mitten im Training | Ja, unterbrechbar |
| Egress-Gebühren | Keine | 0,09 $/GB | 0,12 $/GB |
| GPU-Optionen | H100, H200, B300, RTX PRO 6000, L40S, A16, Ada | A100, H100, T4, V100 | H100, L4, T4, A100 |
| CUDA-Kontrolle | Voller Root-Zugriff | AMI-basiert, begrenzt | Container-basiert |
| Einrichtung | 60 Sekunden | Minuten bis Stunden | Minuten |
| Support | 24/7 durch Menschen, inklusive | Kostenpflichtige Stufen | Kostenpflichtige Stufen |
| Abrechnungskomplexität | Eine Position | CPU + GPU + Storage + Egress + … | Ähnlich wie AWS |
Monatliche Abrechnung: ein planbarer Preis für eine dedizierte GPU.
RTX PRO 6000 ab 1,50 $/Stunde und H200 ab 2,50 $/Stunde, monatlich abgerechnet. Weitere GPUs auf Anfrage – das vollständige Angebot finden Sie auf der GPU-Produktseite.
GPU-Optionen ansehen →H100 (80GB HBM3), H200, B300, RTX PRO 6000, L40S (48GB GDDR6X), A16 und RTX 6000 Ada. H100 eignet sich am besten für Training im großen Maßstab; L40S ist optimal für Inferenz und Fine-Tuning.
Bei dauerhaften Workloads deutlich günstiger. GPU-Server bei OMC Cloud gibt es ab 1,50 $/Stunde (RTX PRO 6000) und 2,50 $/Stunde (H200), monatlich abgerechnet. AWS On-Demand p5.xlarge kostet 30+ $/Std. – bei dauerhaften Workloads ein Vielfaches. Das vollständige Angebot finden Sie unter /products/gpu/.
Ja. Die L40S (48GB) bewältigt LoRA/QLoRA-Fine-Tuning von 7B-34B-Modellen. Die H100 (80GB) bewältigt vollständiges Fine-Tuning von 70B+-Modellen.
Nein. Keine Egress-Gebühren. Laden Sie trainierte Modelle, Checkpoints und Datensätze jederzeit frei herunter.
Ja. Mit vollem Root-Zugriff installieren Sie jede PyTorch-Version mit torch.compile, FlashAttention und eigenen CUDA-Erweiterungen.
Multi-GPU-Konfigurationen sind auf einzelnen Nodes verfügbar. Nutzen Sie NCCL für verteiltes Training. Für Multi-Node-Cluster wenden Sie sich an den Vertrieb.
Ja. Für GPU-Instanzen ist eine kostenlose 30-Tage-Testversion verfügbar. Testen Sie Ihre Trainings-Pipeline, bevor Sie sich festlegen.
Stellen Sie einen neuen Server mit einem anderen GPU-Typ bereit und migrieren Sie Code und Daten. Unser Team unterstützt Sie beim Umstieg.
In unter 60 Sekunden bereitstellen. Keine Kreditkarte erforderlich.
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