KI und Machine Learning mit dedizierten Servern

AI and machine learning dedicated servers OVHcloud

Dedizierte Server von OVHcloud für KI und Machine Learning

Bare Metal- oder Cloud Lösungen (oder beide!) für KI und Machine Learning?

Mit dem Aufkommen von Big Data haben sich die Methoden von KI und Machine Learning schnell weiterentwickelt: vom reinen Konzept zu leistungsstarken Business Tools mit dem Potential für unbezahlbare Erkenntnisse und nachhaltige Entwicklung. Unternehmen erzeugen mehr Daten als jemals zuvor, und alle müssen verarbeitet, klassifiziert und analysiert werden. Organisationen vom Start-Up bis zum Weltmarktführer erproben, wie künstliche Intelligenz und eine zunehmend ausgereifte Bandbreite an Algorithmen für das Machine Learning für diverse Anwendungen genutzt werden können, darunter:

  • Business Intelligence
  • Prognose-Funktionen (predictive analytics)
  • Chatbots
  • Künstliches neuronales Netz
  • Bilderkennung
  • Strukturanalyse
  • Spracherkennung
  • Erkennung von Betrugsversuchen
  • Gesichtserkennung
  • Erkennung von Anomalien
  • Mustererkennung
  • Frameworks und Bibliotheken für Deep Learning
  • Automatisierung und Wartung von Rechenzentrum
  • Graphische Modelle
  • Statistische Modellierung
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Spezialisierte Finanzdienstleistungen wie algorithmischer Handel, Marktanalysen und Portfolio-Management
  • Wissenschaftliche Forschung, einschließlich Genomik, computergestützte Chemie und Modellierungs/Simulationsprojekte

Bare Metal- oder Cloud Lösungen (oder beide!) für KI und Machine Learning?

Projekte auf den Gebieten KI und Machine Learning sind naturgemäß kostenintensiv, da enorm große Datensätze verwendet werden und umfangreiche Volumen unstrukturierter Daten mit anspruchsvollen mathematischen Modellen verarbeitet werden müssen. Daher verlangen die Wissenschaftler, die sich mit Daten befassen, die höchsten Rechenleistungen und Leistungen im Allgemeinen. Die dedizierten Ressourcen von Bare Metal sind daher ideal für KI, es gibt aber auch diverse Cloud Lösungen. Darunter sind Lösungen auf Container-Basis und mit Cluster-Algorithmen. Diese können Ihnen helfen, Ihre Projekte zu starten, und große Mengen unstrukturierter Daten in verwendbare strukturierte Daten umzuformen.

Wenn Sie Ihre KI-Projekte in der Cloud starten möchten, und dabei schon die Möglichkeiten der Dedicated Server oder einer maßgeschneiderten hybriden Infrastruktur im Blick haben: Die Cloud-Infrastruktur von OVHcloud bietet die Option, verschiedene KI-Software-Lösungen anzuwenden. Sie sind für NVIDIA GPUs (graphical processing units) optimiert, sowie für den V100 Tensor Core.

Unsere Empfehlung

HGR-HCI-1

Ab 771,11 € inkl. MwSt./Monat
2x Intel Xeon Gold 6226R
16 cores / 32 threads - 2.9  GHz
192  GB DDR4 ECC
6×3.84 TB SSD NVMe
Öffentliche Bandbreite: 1  Gbit/s
Auswählen

HGR-HCI-5

Ab 824,66 € inkl. MwSt./Monat
2x AMD Epyc 7402
24 cores / 48 threads - 2.8  GHz
256  GB DDR4 ECC
6×3.84 TB SSD NVMe
Öffentliche Bandbreite: 1  Gbit/s
Auswählen

HGR-HCI-6

Ab 985,31 € inkl. MwSt./Monat
2x AMD Epyc 7532
32 cores / 64 threads - 2.4  GHz
512  GB DDR4 ECC
6×3.84 TB SSD NVMe
Öffentliche Bandbreite: 1  Gbit/s
Auswählen

HGR-AI-1

Ab 2.891,69 € inkl. MwSt./Monat
2x Intel Xeon Gold 6226R
16 cores / 32 threads - 2.9  GHz
192  GB DDR4 ECC
4×1.92 TB SSD SATA
Öffentliche Bandbreite: 1  Gbit/s
Auswählen

Tipp 1: Was unterstützt Sie bei der Entwicklung Ihrer eigenen Machine Intelligence Plattform besser: eine Open-Source-Lösung oder kostenpflichtige Data-Science-Software?

Derzeit gibt es zahlreiche Software-Lösungen für KI und Machine Learning, sowohl Open Source als auch kostenpflichtig. Diese können Sie auf allen OVHcloud High Grade Servern einsetzen, sowie auch das Betriebssystem Ihrer Wahl. Der Root-Zugang macht es möglich. Open-Source-Lösungen (wie Kaggle, Hadoop Clustering und damit verbundene Tools) bieten bedeutende Kosteneinsparungen im Vergleich zu kostenpflichtiger Software - besonders in der Anfangsphase eines Projekts. Beim Prüfen der Machbarkeit kann das ein Vorteil sein. Sie können nahtlos und sinnvoll skalieren, dabei haben Sie viel Spielraum bei der individuellen Gestaltung - auch bei Maßnahmen zur Datensicherheit. Andererseits: Mit cloudbasierten SaaS-Lösungen, wie der Analytics Data Platform von OVHcloud, können Sie schnell auf eine bewährte Lösung zurückgreifen - wann und wo immer Sie sie brauchen.

Tipp 2: Konzipieren Sie Ihre Lösung unter dem Aspekt kompletter Redundanz

Wie bei jedem umfangreichen IT-Projekt ist es ein Schlüssel zu beständig hoher Leistung Ihrer KI-Projekte, Redundanz beim Konzipieren Ihrer Infrastruktur einzubeziehen. Wenn Sie Ihr KI/Machine Learning System in der globalen Infrastruktur von OVHcloud einsetzen, bekommen Sie dadurch Zugang zu unserem gesamten Netzwerk an Rechenzentren. Sie können somit neue Server und Cloud Instanzen bereitstellen und sichere private Netzwerke erstellen - mit dem OVHcloud vRack, kompletter Redundanz und robusten Disaster-Recovery-Plänen. Dadurch ist die optimale Leistung Ihrer Server immer gewährleistet, die für künstliche Intelligenz erforderlich ist - ohne Kompromisse bei der Sicherheit zu machen und bei voller Übereinstimmung mit allen relevanten Vorschriften zum Datenschutz.

Tipp 3: Wie können Sie zukünftig Ihre KI/Machine Learning-Projekte skalieren?

Wenn Sie sich mit KI- und Machine Learning-Systemen vertraut machen, ist es wichtig, dass die Lösungen Ihrer Wahl mit Ihren Anforderungen für Business Analytics wachsen können. Wenn Sie für das Skalieren auf Cloud und Bare Metal setzen, müssen Sie in der Lage sein, Ihre Daten sicher zu übertragen, und physische und virtuelle Lösungen miteinander zu verbinden. Ihr Anbieter von Cloud-Dienstleistungen sollte Ihnen völlige Freiheit einräumen, um Ihre Daten so zu übertragen, wie es für Sie richtig ist - mit schnell verfügbaren Tools und Lösungen für reibungslose und sichere Umstellungen und Verbindungen.