{"@context":"https://schema.org","@graph":[{"@type":"Service","name":"Dedizierte GPUs für AI","description":"Whole-Machine GPU-Knoten mit 8x NVIDIA B200, 8x NVIDIA B300 oder 8x AMD MI350X exklusiv für einen Kunden - Direct Liquid Cooling, NVAIE inklusive, EU-Datenresidenz.","provider":{"@type":"Organization","name":"Yorizon","url":"https://yorizon.com"},"areaServed":{"@type":"Place","name":"Europe"},"serviceType":"Dedicated GPU Service","category":"AI Compute","url":"https://yorizon.com/products/dedizierte-gpus-ai"},{"@type":"FAQPage","mainEntity":[{"@type":"Question","name":"Was bedeutet Whole-Machine?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Sie buchen einen kompletten GPU-Knoten exklusiv. Der gesamte Knoten (8 GPUs, 128 Cores, 2.304 GB RAM, 30,4 TB NVMe) wird via Host Aggregates hart Ihrem Tenant zugeordnet."}},{"@type":"Question","name":"Welche GPU-Optionen gibt es?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"GPU Power Bundle mit 8x NVIDIA B200, 8x NVIDIA B300 (Blackwell) oder 8x AMD MI350X. Beide eignen sich für Foundation-Model-Training und Inferenz — die Wahl richtet sich nach Workload-Profil und Software-Stack-Präferenz (CUDA vs. ROCm)."}},{"@type":"Question","name":"Ist NVIDIA AI Enterprise inklusive?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Ja, License Included als Standard - keine separate NVAIE-Lizenz nötig. BYOL (Bring Your Own License) nach Prüfung möglich."}},{"@type":"Question","name":"Wie kann ich auf einen Cluster erweitern?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Erweiterung zu einem Multi-Node HPC-Cluster über die RoCEv2-Fabric ist nahtlos möglich, ohne Hardware- oder Stack-Migration. Selbe Plattform, mehr Knoten."}},{"@type":"Question","name":"Welche Workloads sind sinnvoll?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Heavy-Training (Foundation Models), Fine-Tuning, sensible Inferenz, KI-Qualitätskontrolle. Besonders für regulierte Branchen mit DSGVO-Art.-9-Daten oder VS-relevanten Workloads."}}]}]}

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Dedizierte GPUs für AI

Ein ganzer GPU-Knoten exklusiv für einen Kunden - 8x NVIDIA B200, 8x NVIDIA B300 oder 8x AMD MI350X, virtuell verwaltet, physisch isoliert.

Enterprise-Kunden, KI-Teams und sicherheitskritische Workloads, die einen ganzen GPU-Knoten exklusiv für sich brauchen - für großes Training, sensible Inferenz oder regulatorisch heikle Daten.

Was Yorizon liefert

  • 8x NVIDIA B200, 8x NVIDIA B300 oder 8x AMD MI350X

  • 128 Cores, 2.304 GB RAM, 30,4 TB NVMe

  • Dual-Port 400/800G RoCEv2

  • Direct Liquid Cooling

  • License Included (NVAIE) oder BYOL

  • Erweiterung zum HPC-Cluster ohne Migration

Architektur & Technologie

Dedizierter Knoten via Host Aggregates. KVM-Hypervisor, OSISM (Sovereign Cloud Stack) mit Ceph-Storage und Neutron/OVN. RoCEv2-Fabric. Hardware von Thomas-Krenn.

Sicherheit & Souveränität

  • Single-Tenant-Hardware, keine geteilte Belegung

  • EU-only, kein US Cloud Act

  • Roadmap ISO 27001, BSI C5; perspektivisch VS-NfD

  • Customer-Managed-Keys via Barbican

  • Optional Air-Gapped-Setups

Service Level

  • 99,9 % Verfügbarkeit

  • Hardware-Tausch im SLA

  • Wartung 22:00-06:00, 3 Werktage Vorlauf

Was bedeutet "Whole-Machine"?

Sie buchen einen kompletten GPU-Knoten exklusiv. Der gesamte Knoten (8 GPUs, 128 Cores, 2.304 GB RAM, 30,4 TB NVMe) wird via Host Aggregates hart Ihrem Tenant zugeordnet.

Welche GPU-Optionen gibt es?

GPU Power Bundle mit 8x NVIDIA B200, 8x NVIDIA B300 (Blackwell) oder 8x AMD MI350X. Beide eignen sich für Foundation-Model-Training und Inferenz — die Wahl richtet sich nach Workload-Profil und Software-Stack-Präferenz (CUDA vs. ROCm).

Ist NVIDIA AI Enterprise inklusive?

Ja, License Included als Standard - keine separate NVAIE-Lizenz nötig. BYOL (Bring Your Own License) nach Prüfung möglich.

Wie kann ich auf einen Cluster erweitern?

Erweiterung zu einem Multi-Node HPC-Cluster über die RoCEv2-Fabric ist nahtlos möglich, ohne Hardware- oder Stack-Migration. Selbe Plattform, mehr Knoten.

Welche Workloads sind sinnvoll?

Foundation-Model-Training, Fine-Tuning, HPC-Simulation (CFD, FEM), Vision-KI, Genomics, Klimamodellierung. Geeignet für Forschung, Industrie und MedTech.