GPU Server mieten: Die besten Anbieter im Vergleich

Mit zunehmender Digitalisierung von Arbeitsprozessen steigen auch die Ansprüche an die Rechenleistungen von IT-Systemen. Anwender, die besonders hohe Rechenpower benötigen, haben die Option einen GPU-Server zu mieten. Im Vergleich zu herkömmlichen Webservern, die sich hauptsächlich auf die Bereitstellung von Inhalten konzentrieren, sind GPU-Server in der Lage, komplexe Webprojekte mit einer erstaunlich hohen Rechenleistung umzusetzen. Damit bieten sie die Grundlage für innovative Applikationen in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, in wissenschaftlichen Forschungsprojekten oder beim Krypto-Mining.

Was ist ein GPU-Server?

Die Abkürzung GPU steht für Graphics Processing Units. Es handelt sich bei einem GPU-Server um einen Server, der mit leistungsstarken Grafikprozessoren ausgestattet ist. Mit dieser Ausstattung ist es ihm möglich, rechenintensive Aufgaben wie

• 3D-Rendering,
• Videobearbeitung,
• Machine Learning oder
• künstliche Intelligenz

zu verarbeiten.

Die erhöhte Rechenleistung erreicht der GPU-Server dadurch, dass er anstatt eines herkömmlichen zentralen Prozessors (CPU) einen Grafikprozessor (GPU) verwendet. Normalerweise werden GPUs als Bestandteile von Grafikkarten von Computern eingesetzt. Da sie aber eine enorme Menge von Berechnungen gleichzeitig durchführen können, werden die kleinen Chips heute auch als Prozessoren für ganze Rechnersysteme gebraucht. Insbesondere komplexe wissenschaftliche Simulationen oder künstliche Intelligenzen wären ohne die leistungsstarken Grafikprozessoren nicht realisierbar.

CPUs realisieren die bessere Performance durch die Parallelverarbeitung von Tausenden Rechenoperationen zur selben Zeit. Im Prinzip arbeitet der GPU-Server wie eine kleine Fabrik mit über 1.000 Arbeitern, die ihre Aufgaben gleichzeitig bewältigen. Im Vergleich dazu entspricht ein CPU-Server einem Büro mit einem Abgestellten, der alle Arbeiten nacheinander verrichten muss.

Damit diese Parallelverarbeitung reibungslos funktioniert, benötigt der GPU-Server eine spezielle Software, die die einzelnen Aufgaben koordinieren kann. Hierfür ist die Programmierung von speziellen Skriptsprachen und Bibliotheken notwendig.

• CUDA (Compute Unified Device Architecture): CUDA ist eine von NVIDIA entwickelte Plattform und Programmiersprache, die es Entwicklern ermöglicht, auf NVIDIA-GPUs zuzugreifen und sie effizient für parallele Berechnungen zu nutzen. Mittels CUDA ist es Softwaredesignern möglich, eigene Anwendungen zu schreiben, die die Rechenleistung der GPUs voll ausschöpfen.
• OpenCL (Open Computing Language): OpenCL ist ein offener Industriestandard, der von verschiedenen GPU-Herstellern unterstützt wird. Mit diesem Standard können Entwickler plattformübergreifende Anwendungen erstellen, die auf einer Vielzahl von GPUs, CPUs und anderen Beschleunigern laufen können. OpenCL ermöglicht die Programmierung von parallelen Aufgaben in verschiedenen Programmiersprachen.
• cuDNN (CUDA Deep Neural Network): Bei cuDNN handelt es sich um eine spezielle Bibliothek, die von NVIDIA entwickelt wurde und auf CUDA basiert. Sie ist darauf ausgerichtet, die Geschwindigkeit und Effizienz des Trainings von neuronalen Netzwerken für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu steigern. Diese Bibliothek bietet Optimierungen für gängige Deep-Learning-Aufgaben und beschleunigt diese erheblich.

Durch das Zusammenspiel der hohen Rechenleistung mit der dafür spezialisierten Software, sind GPU-Server in der Lage Aufgaben, für die herkömmliche Computer Wochen oder Monate benötigen würden, in wenigen Stunden oder gar Minuten zu lösen. Diesen Vorteil, den der GPU-Server im Vergleich zu anderen Systemen hat, macht ihn vorrangig für Anwender interessant, die folgende Projekte umsetzen wollen:

• Grafikdesign und Videobearbeitung: Grafik-Rendering, komplexe Video-Effekte oder -Kodierungen benötigen eine hohe Rechenleistung. GPU-Server können diese bereitstellen, weshalb für Profis in diesem Bereich interessant ist, ein entsprechendes System zu mieten.
• Video Hosting: GPU-Server werden von Video Hosting Plattformen verwendet, um Webhosting und zusätzliche Funktionen wie Video-Bearbeitung oder Live-Straming für umfangreiches Datenaufkommen zur Verfügung zu stellen.
• Simulation und Gaming: Bei der Spielentwicklung oder bei Echtzeitsimulationen sind GPU-Server unverzichtbar.
• Machine Learning und KI: Die meisten Deep-Learning-Algorithmen profitieren von der hohen Performance der Grafikprozessoren, da sie das Training der neuronalen Netze erheblich beschleunigen.
• Wissenschaftliche und medizinische Anwendungen: In der Forschung sowie in der Medizin werden GPUs genutzt, um komplexe Simulationen, Berechnungen oder Datenanalysen durchzuführen. Auch bei bildgebenden Verfahren in der medizinischen Diagnostik werden GPU-Server eingesetzt.
• Krypto-Mining: Krypto-Mining erfordert eine hohe Rechenleistung, um die komplexen mathematischen Berechnungen durchzuführen, die für Erstellung neuer Währungseinheiten von Bitcoin, Ethereum oder anderen Kryptowährungen erforderlich sind.

Die besten GPU Server Anbieter im Vergleich

Hier stellen wir die besten GPU Server Anbieter vor:

GPU Server bei IONOS

IONOS, früher als 1&1 bekannt, ist einer der führenden Webhosting Anbieter in Europa und bietet eine breite Palette von Webhosting-Diensten und Cloud-Lösungen. Das Unternehmen legt großen Wert auf Sicherheit, Performance und Kundenunterstützung, wodurch es sich einen soliden Ruf in der Branche erarbeitet hat. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und dem umfangreichen Service-Angebot ist IONOS eine beliebte Wahl sowohl für Einsteiger als auch für professionelle Entwickler.

Alle GPU Server Angebote unter: https://www.ionos.de/server/gpu-server

GPU Server bei OVH

OVH ist ein globaler Webhosting Anbieter mit einem breiten Angebot von Infrastruktur-Lösungen, einschließlich dedizierter Server, Public und Private Cloud sowie Webhosting. Das Unternehmen ist für seine innovativen Rechenzentren bekannt, die umweltfreundliche Kühltechniken nutzen und so den ökologischen Fußabdruck minimieren. Durch sein eigenes Glasfasernetzwerk und die kontinuierliche Weiterentwicklung seiner Dienstleistungen bietet OVH eine zuverlässige, skalierbare und wettbewerbsfähige Plattform für Geschäftskunden und Privatanwender gleichermaßen.

Alle GPU Server Angebote unter: https://www.ovhcloud.com/de/lp/gpu-portfolio/

GPU Server bei menkiSys Networks

menkiSys Networks e.U. ist ein in Österreich ansässiger Anbieter von Server- und Hosting-Dienstleistungen. Das Unternehmen bietet eine Vielzahl von Produkten an, darunter Root-Server, Cloud-Server, NVIDIA GPU-Server, und Webhosting-Pakete. Sie betreiben ein hochmodernes Rechenzentrum in Marchtrenk, Oberösterreich, das hohe Sicherheitsstandards wie 24/7 Videoüberwachung, Klimaanlagen und Notstromversorgung umfasst​. menkiSys Networks zeichnet sich durch seine Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit aus und hat eine starke Präsenz auf dem internationalen Markt.

Alle GPU Server Angebote unter: https://menkisys.at/store/nvidia-gpu-server

GPU Server bei Centron

Centron ist ein deutscher Hosting- und IT-Dienstleister, der sich durch hochwertige Serverprodukte, individuelle Kundenbetreuung und ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis auszeichnet. Mit einem starken Fokus auf Datenschutz und Sicherheit entspricht Centron den strengen deutschen Datenschutzgesetzen, was insbesondere für geschäftliche Kunden von Bedeutung ist. Die Kombination aus technischer Expertise und kundennahem Service macht Centron zu einer zuverlässigen Wahl für Unternehmen und Privatkunden, die Hosting- und IT-Lösungen suchen.

Alle GPU Server Angebote unter: https://www.centron.de/cloud-gpu/

GPU Server bei LeaseWeb

LeaseWeb ist ein internationaler Anbieter von Cloud-Infrastrukturlösungen, der sich durch ein umfangreiches Portfolio von Produkten wie Dedizierte Server, Cloud Hosting und CDN auszeichnet. Mit einem globalen Netzwerk von Rechenzentren bietet LeaseWeb eine hochleistungsfähige und zuverlässige Infrastruktur für Unternehmen jeder Größe. Durch die Kombination von skalierbaren Lösungen, technischer Expertise und einem starken Fokus auf Kundenzufriedenheit hat sich LeaseWeb als vertrauenswürdiger Partner im Bereich IT-Infrastruktur etabliert.

Alle GPU Server Angebote unter: https://shop.leaseweb.com/de/products-services/dedicated-servers/gpu-server

GPU Server bei Contabo

Contabo ist ein international tätiger Anbieter von Webhosting- und Cloud-Services, der sich durch kosteneffiziente, hochleistungsfähige Lösungen für Privatpersonen und Geschäftskunden auszeichnet. Das Unternehmen bietet eine breite Palette an Dienstleistungen, darunter Shared Hosting, VPS (Virtual Private Server), dedizierte Server und Cloud-Infrastrukturlösungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen verschiedener Kunden zugeschnitten sind. Contabo legt einen starken Fokus auf Kundenzufriedenheit und technische Exzellenz, was durch seine benutzerfreundlichen Plattformen, umfangreichen Support-Optionen und das Engagement für eine hohe Verfügbarkeit und Sicherheit seiner Dienste unterstrichen wird.

Alle GPU Server Angebote unter: https://contabo.com/de/gpu-cloud/

GPU Server bei Hetzner

Hetzner Online ist ein deutscher Anbieter von Webhosting-Diensten und Rechenzentrumsinfrastrukturen, der seit 1997 besteht und seinen Sitz in Gunzenhausen hat. Das Unternehmen ist bekannt für seine leistungsstarken Serverlösungen, die sowohl für private als auch geschäftliche Anwendungen geeignet sind. Der Anbieter legt großen Wert auf Nachhaltigkeit und betreibt seine Rechenzentren mit erneuerbarer Energie, was zu einer umweltfreundlichen IT-Infrastruktur beiträgt. Hetzner Online bietet in hochmodernen Datacenter-Parks, die über mehrere Länder verteilt sind, eine ausgezeichnete Infrastruktur mit multiredundanten Netzanbindungen, die schnellen Webseitenzugriff und vielfältige Hosting-Lösungen wie Webspace, Cloud, Dedicated Root Server und Managed Server ermöglicht.

Alle GPU Server Angebote unter: https://www.hetzner.com/de/dedicated-rootserver/matrix-gpu/

Was zeichnet einen Webhoster für GPU-Server aus?

Webhoster, bei denen Anwender GPU-Server mieten können, stehen vor besonderen Herausforderungen.

Im Vergleich zu herkömmlichen Hosting-Umgebungen benötigen Server auf der Basis von Grafikprozessoren eine leistungsstärkere Hardware. Diese muss in der Lage sein, die hohe Rechenleistung zu bieten. Darüber hinaus müssen ausreichende Speicherkapazitäten und eine entsprechende Netzwerkbandbreite vorhanden sein.

Zudem benötigen GPUs deutlich mehr Strom, als CPU-Server. Damit sind nicht nur höhere Kosten verbunden. Auch die Hitzeentwicklung ist bei GPU-Servern höher, sodass Webhoster für eine ausreichende Kühlung sorgen müssen.

Damit die GPU-Hostingumgebung stabil und zuverlässig funktioniert, benötigt sie spezielle Software, die der Provider installiert und wartet.

Zusätzlich erfordert die Wartung eines GPU-Servers im Vergleich zu herkömmlichen Systemen spezielles Know-how und die Expertise von kompetenten Fachleuten.

Diese spezifischen Anforderungen treiben die Kosten für den Betrieb von GPU-Servern in die Höhe. Damit ist es im Vergleich zu herkömmlichen Webhosting-Paketen oder Root-Servern erheblich teurer eine GPU-Umgebung zu mieten.

Alternativen zu GPU-Servern

Anwender, die eine hohe Rechenleistung benötigen, aber keinen kompletten Server mieten wollen, haben einige Alternativen, auf die sie zurückgreifen können. Interessenten sollten die vorhandenen Optionen gut abwägen und einen Vergleich der Angebote in Betracht ziehen.

Zunächst besteht die Möglichkeit, bei einem Cloud-Computing-Dienst eine GPU-Instanz in der Cloud zu mieten. Diese Instanzen sind skalierbar und bieten im Vergleich zu einem Server eine größere Flexibilität. Kunden mieten nur die Ressourcen, die sie wirklich benötigen und können so deutlich Kosten sparen.

Manche Anbieter stellen für ihre virtuellen privaten Server (VPS) eine GPU-Unterstützung zur Verfügung. Dies ermöglicht es Kunden, einen vServer mit GPU-Ressourcen zu nutzen, ohne einen dedizierten Server mieten zu müssen.

Anwender, die noch mehr Rechenpower benötigen, als sie ein einzelner Server bereitzustellen vermag, können in Erwägung ziehen, einen Cluster von mehreren Servern zu verwenden. Eine solche Lösung lässt sich oft nur auf der Basis einer individuellen Vereinbarung mit dem Hostinganbieter mieten. Doch hier lohnt sich der Vergleich, gerade, weil die hohe Rechenleistung hohe Kosten verursacht.

Unser Artikel stützt sich auf eigene Erfahrungen und Recherche sowie Informationen aus externen Quellen.

Quellenangaben & weiterführende Links zum Thema:
https://www.nvidia.com/de-de/data-center/data-center-gpus/ (offizielle Webseite von NVIDIA zu GPUs in Rechenzentren)

Bildnachweis:
Dave Morgan auf pexels.com