Yorizon bietet offene, europäische Cloud- und GPU-Infrastruktur für Hochschulen, Forschungsverbünde und datenintensive AI-Workloads — skalierbar, kontrollierbar und auf moderne Forschungsumgebungen ausgelegt.
Yorizon bietet offene, europäische Cloud- und GPU-Infrastruktur für Hochschulen, Forschungsverbünde und datenintensive AI-Workloads — skalierbar, kontrollierbar und auf moderne Forschungsumgebungen ausgelegt.
Forschung und Wissenschaft benötigen zunehmend flexible und skalierbare Infrastruktur für AI, Simulation, Datenanalyse und HPC-Workloads. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an europäische Datenhaltung, offene Technologien, Transparenz und langfristige Kontrollierbarkeit von Forschungsumgebungen.
Viele Hochschulen und Forschungsverbünde suchen deshalb nach offenen Alternativen zu proprietären Hyperscaler-Plattformen — insbesondere für projektbasierte GPU-Nutzung, sensible Forschungsdaten und europäische Förderkontexte.
Forschungsprojekte benötigen kurzfristig skalierbare GPU- und Compute-Ressourcen
Hochschulen und Forschungsverbünde arbeiten häufig mit heterogenen und dezentralen IT-Strukturen
Projektlaufzeiten und Förderlogiken erfordern flexible Nutzungs- und Abrechnungsmodelle
Proprietäre Plattformen erschweren langfristige Datenkontrolle und Exit-Strategien
Forschungsprojekte benötigen kurzfristig skalierbare GPU- und Compute-Ressourcen
Hochschulen und Forschungsverbünde arbeiten häufig mit heterogenen und dezentralen IT-Strukturen
Projektlaufzeiten und Förderlogiken erfordern flexible Nutzungs- und Abrechnungsmodelle
Proprietäre Plattformen erschweren langfristige Datenkontrolle und Exit-Strategien
Hoher Bedarf an GPU-Ressourcen für AI-, Simulations- und Analyse-Workloads
Bestehende HPC-Umgebungen bieten häufig keine flexible Cloud-Skalierung oder Self-Service-Funktionen
Forschungsdaten und AI-Modelle benötigen kontrollierbare und reproduzierbare Umgebungen
Open-Source- und Kubernetes-basierte Plattformmodelle gewinnen an Bedeutung
Hoher Bedarf an GPU-Ressourcen für AI-, Simulations- und Analyse-Workloads
Bestehende HPC-Umgebungen bieten häufig keine flexible Cloud-Skalierung oder Self-Service-Funktionen
Forschungsdaten und AI-Modelle benötigen kontrollierbare und reproduzierbare Umgebungen
Open-Source- und Kubernetes-basierte Plattformmodelle gewinnen an Bedeutung
Forschungsprojekte unterliegen Anforderungen an europäische Datenhaltung und nachvollziehbare Datenverarbeitung
Datenschutz und Zugriffskontrolle sind insbesondere bei sensiblen oder personenbezogenen Forschungsdaten relevant
Nachhaltigkeit und offene Technologien spielen bei vielen Förder- und Forschungsprogrammen eine zunehmende Rolle
Forschungsprojekte unterliegen Anforderungen an europäische Datenhaltung und nachvollziehbare Datenverarbeitung
Datenschutz und Zugriffskontrolle sind insbesondere bei sensiblen oder personenbezogenen Forschungsdaten relevant
Nachhaltigkeit und offene Technologien spielen bei vielen Förder- und Forschungsprogrammen eine zunehmende Rolle
Forschungsprojekte benötigen kurzfristig skalierbare GPU- und Compute-Ressourcen
Hochschulen und Forschungsverbünde arbeiten häufig mit heterogenen und dezentralen IT-Strukturen
Projektlaufzeiten und Förderlogiken erfordern flexible Nutzungs- und Abrechnungsmodelle
Proprietäre Plattformen erschweren langfristige Datenkontrolle und Exit-Strategien
Hoher Bedarf an GPU-Ressourcen für AI-, Simulations- und Analyse-Workloads
Bestehende HPC-Umgebungen bieten häufig keine flexible Cloud-Skalierung oder Self-Service-Funktionen
Forschungsdaten und AI-Modelle benötigen kontrollierbare und reproduzierbare Umgebungen
Open-Source- und Kubernetes-basierte Plattformmodelle gewinnen an Bedeutung
Forschungsprojekte unterliegen Anforderungen an europäische Datenhaltung und nachvollziehbare Datenverarbeitung
Datenschutz und Zugriffskontrolle sind insbesondere bei sensiblen oder personenbezogenen Forschungsdaten relevant
Nachhaltigkeit und offene Technologien spielen bei vielen Förder- und Forschungsprogrammen eine zunehmende Rolle
Yorizon unterstützt Hochschulen und Forschungseinrichtungen mit offener, europäischer Cloud- und GPU-Infrastruktur für datenintensive Forschungs- und AI-Workloads.
Europäische GPU-Infrastruktur für AI- und Forschungs-Workloads.
Offene Forschungsinfrastruktur statt proprietärer Plattformabhängigkeiten.
Projekt-Cluster in Minuten statt Monaten - und nach Projektende abschalten.
Europäische GPU-Infrastruktur für AI- und Forschungs-Workloads.
Offene Forschungsinfrastruktur statt proprietärer Plattformabhängigkeiten.
Projekt-Cluster in Minuten statt Monaten - und nach Projektende abschalten.
Europäische GPU-Infrastruktur für AI- und Forschungs-Workloads.
Offene Forschungsinfrastruktur statt proprietärer Plattformabhängigkeiten.
Projekt-Cluster in Minuten statt Monaten - und nach Projektende abschalten.
Public Sector
Forschungsgruppen trainieren Modelle für NLP, Chemoinformatik oder Genomics
GPU-Cluster (NVIDIA B200, NVIDIA B300, AMD MI350X), AI-Workbench, Kubernetes, verschlüsselter Object Storage
Maximale Rechenleistung, EU-Datenhaltung, kein Cloud-Act-Risiko
Forschungsgruppen trainieren Modelle für NLP, Chemoinformatik oder Genomics
GPU-Cluster (NVIDIA B200, NVIDIA B300, AMD MI350X), AI-Workbench, Kubernetes, verschlüsselter Object Storage
Maximale Rechenleistung, EU-Datenhaltung, kein Cloud-Act-Risiko
Kooperative Forschung zwischen Universität, Fraunhofer und KMU mit sensiblen Daten
White-Label-Portal mit Multi-Tenant-Zugängen auf OpenStack/SCS
Sichere Ressourcenteilung, Audit Logging, API-Zugriff, Integration in Gaia-X-Datenräume
Kooperative Forschung zwischen Universität, Fraunhofer und KMU mit sensiblen Daten
White-Label-Portal mit Multi-Tenant-Zugängen auf OpenStack/SCS
Sichere Ressourcenteilung, Audit Logging, API-Zugriff, Integration in Gaia-X-Datenräume
Kurzfristige HPC-Leistung für numerische Simulationen
IaaS mit Terraform-Cluster-Provisionierung und High-Speed Storage
Pay-per-Use, kein Invest in eigene HPC-Hardware, vollständig EU-basiert
Kurzfristige HPC-Leistung für numerische Simulationen
IaaS mit Terraform-Cluster-Provisionierung und High-Speed Storage
Pay-per-Use, kein Invest in eigene HPC-Hardware, vollständig EU-basiert
Bereitstellung großer öffentlicher Datenbestände (Klima, Genomics, Mobilität)
S3-kompatibler Object Storage, Open-Data-APIs, KI-basierte Suche
Erfüllt FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) und EU-Datenraum-Anforderungen
Bereitstellung großer öffentlicher Datenbestände (Klima, Genomics, Mobilität)
S3-kompatibler Object Storage, Open-Data-APIs, KI-basierte Suche
Erfüllt FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) und EU-Datenraum-Anforderungen
Analyse von Umwelt-, Energie- und Klimadaten für ESG-Ziele der EU
AI-Workbench, GPU-Cluster, IoT- und Sensor-Datensätze aus öffentlichen Quellen
Forschung mit CO2-neutraler IT-Infrastruktur - ideal für Förderanträge und EU-Berichte
Analyse von Umwelt-, Energie- und Klimadaten für ESG-Ziele der EU
AI-Workbench, GPU-Cluster, IoT- und Sensor-Datensätze aus öffentlichen Quellen
Forschung mit CO2-neutraler IT-Infrastruktur - ideal für Förderanträge und EU-Berichte
Compliance & Regulatorik
Erfüllt Anforderungen aus Horizon Europe, Digital Europe, BMBF und DFG. Open Source (SCS), EU-Hosting und nachhaltige Infrastruktur sind in den meisten Programmen Pflicht.
Foundation-Model-Training, NLP, Chemoinformatik, Genomics, Klimamodellierung, FEM-/CFD-Simulation. GPU-Cluster NVIDIA B200, NVIDIA B300, AMD MI350X mit RoCEv2 für Multi-Node-Workloads.
White-Label-Portal mit Multi-Tenancy ermöglicht einer Hochschule oder einem Forschungsverbund, eigene Mandanten zu verwalten - Campus Cloud as a Service für Forschungsgruppen.
FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), Gaia-X-Konformität, Open-Source-Stack auf SCS und OpenStack. Integration in Gaia-X Data Spaces möglich.
