Wir planen und bauen Multi-GPU-Compute, High-Speed-Networking und Storage für AI, ML und Forschung. Von der einzelnen Node bis zum Cluster mit Dutzenden Karten.
So wandert ein Job von der Queue über den Scheduler auf freie GPU-Slots der Nodes und kommt am Ende als finished heraus. Genau dieses Prinzip planen wir mit Slurm für deine Workloads.
Verteiltes Training großer Modelle über mehrere GPUs, mit Datendurchsatz, der die Karten auch wirklich auslastet.
HPC-Workloads für Wissenschaft und Entwicklung, von numerischer Simulation bis zur Auswertung physikalischer Daten.
Produktive Inferenz-Plattformen mit planbarer Latenz und Auslastung, sauber überwacht und dokumentiert.
Transparente Größenordnungen statt "auf Anfrage". Den vollständigen Vergleich On-Premise gegen Cloud über 36 Monate samt interaktivem Rechner gibt es auf der Preise-Seite.
Ein schlüsselfertiger Cluster mit acht NVIDIA B200 liegt bei rund 470.000 Euro netto: 452.600 Euro Hardware, 3.000 Euro Netzwerk und 14.400 Euro Aufbau zu 180 Euro je Stunde. Der laufende Betrieb beginnt bei 2.500 Euro im Monat. Stand August 2026, Hardwarepreise sind volatil.
Bei einem 8-GPU-Cluster liegt die Schwelle gegenüber stark rabattierten GPU-Cloud-Anbietern bei rund 47 Prozent Auslastung über 36 Monate. Wer seine GPUs dauerhaft braucht, amortisiert die eigene Hardware nach etwa 15 Monaten. Wer nur stundenweise rechnet, fährt mit der Cloud günstiger und sollte nicht kaufen.
Je nach Workload NVIDIA B200 mit 180 GB, RTX PRO 6000 mit 96 GB, RTX PRO 5000 mit 48 GB, L40S mit 48 GB oder H200 NVL mit 141 GB. Für verteiltes Training zählen VRAM und Interconnect, für Inferenz vor allem die Speicherbandbreite. Wir wählen nach dem tatsächlichen Bedarf, nicht nach Datenblatt-Prestige.
Nur wenn Jobs über mehrere Nodes hinweg synchron rechnen. Bei verteiltem Training mit häufigem Gradient-Austausch entscheidet ein Low-Latency-Fabric über die Skalierung. Wer einzelne Jobs pro Node fährt, etwa bei Inferenz, kommt mit 100G oder 200G Ethernet aus und spart einen erheblichen Teil der Netzwerkkosten.
Ein Cluster mit acht NVIDIA B200 liegt bei rund 10,2 kW Anschlussleistung allein auf dem GPU-Baseboard. Bei Dauerbetrieb und 0,25 Euro je Kilowattstunde sind das etwa 1.860 Euro Stromkosten im Monat. Dichte Zuschnitte mit acht GPUs je Node erreichen so leicht 10 kW und mehr, dann wird die Kühlung zum planerischen Hauptthema.
Hardware ist in der Regel drei bis fünf Werktage nach Bestellung lieferbar, bei dringendem Bedarf per Express innerhalb eines Werktags. Für Aufbau sowie Netzwerk- und Software-Konfiguration eines 8-GPU-Clusters rechnen wir rund 80 Stunden. Von der Bestellung bis zum produktiven Betrieb sind das typischerweise zwei bis drei Wochen.
Ob GPU Cluster, verteilter Storage, Proxmox Migration oder Cyber Resilience. Wir sprechen über dein System und zeigen konkrete Schritte.
