NovaPodGPU-Server mieten
GPU-Server bei NovaPod reichen von einer RTX 4090 oder 5090 bis zu H100, H200 und Blackwell. Miete eine Cloud-GPU als Docker-Pod oder Root-KVM und zahle pro Sekunde. Das Live-Angebot steht im Markt. Der Startpreis jeder Karte steht auf ihrer Preisseite.
Die Hardware an die Rechengrenze anpassen
1. LLM-Serving und Echtzeit-Inferenz
Token-Erzeugung hängt vor allem an der Speicherbandbreite. Ein 70B-Modell in FP16 braucht vor dem KV-Cache etwa 140 GB VRAM. Eine H200 (141 GB, 4,8 TB/s) oder MI300X (192 GB, 5,3 TB/s) hält es auf einem Gerät. Unter 30B liefern L40S (48 GB) oder RTX PRO 6000 (96 GB) mehr Tokens pro Dollar.
2. Vortraining und verteiltes Feintuning
Dichtes Training und Expertenmodelle brauchen schnelle Gradientensynchronisation. NovaPod bietet 8-GPU-Knoten mit NVLink 4 bei 900 GB/s (Hopper) und NVLink 5 bei 1,8 TB/s (Blackwell), plus 3,2 Tb/s InfiniBand für PyTorch FSDP und Megatron-LM.
3. Medien, VFX und Prototypen
Für ComfyUI Flux, 3D Gaussian Splatting und Blender liefern RTX 4090 und RTX 5090 rohes FP32 zum Spot-Preis. Hänge schnellen dauerhaften Speicher an, damit Checkpoints bleiben.
Beschleunigerklassen und Topologien
NVIDIA Flagship Datacenter & Superclusters
Hopper & Blackwell architecture with NVLink 900 GB/s - 1.8 TB/s and InfiniBand RDMA.
Frontier LLM inference (70B-405B), long-context decode, high-batch serving
FP8 model fine-tuning, continuous pre-training, high-throughput vLLM serving
Dense & MoE training, native FP4 inference, ultra-low latency generation
Extreme memory-bound workloads, massive KV cache pooling, trillion-param scale
Rack-scale AI factories, unified Grace CPU memory, trillion-parameter training
Cost-efficient 80GB fine-tuning, FP16/BF16 deep learning, multi-GPU FSDP
Workstation & High-Throughput Inference
High VRAM PCIe cards optimized for batch inference, media generation, and rendering.
Single-card 70B inference, massive ECC memory, 3D visualization & rendering
Sub-30B LLM serving, batch Flux.1 image synthesis, Omniverse & Blender rendering
Stable Diffusion batch generation, mid-tier fine-tuning, CAD & VFX pipelines
Consumer Flagship & Development Cards
Top-tier GeForce cards for prototype development, small fine-tunes, and ComfyUI workflows.
Blackwell dev workstation, rapid iteration, local LLM evaluation, video diffusion
LoRA fine-tuning, ComfyUI Flux studios, entry-level research at under $0.50/hr
Budget-conscious 24GB AI training, testing Docker pipelines from $0.10/hr
AMD Instinct & Open Ecosystem
AMD CDNA 3 architecture powered by ROCm open-source stack.
Raw 192GB memory per GPU, ROCm 6.2 deep learning, PyTorch vLLM serving
Guides zu einzelnen GPUs
Architektur, wofür der Speicher da ist, und wie du jeden Beschleuniger startest.
Häufige Fragen
Wie wähle ich die GPU für ein KI-Projekt?
Wie wird der Preis bei NovaPod berechnet?
Was ist der Unterschied zwischen Docker-Pod und Root-KVM-VPS?
Kann ich mit Krypto ohne KYC zahlen?
Gibt es gemeinsamen dauerhaften Speicher?
GPU-Instanz starten?
Wähle den Beschleuniger, lade Krypto-Guthaben und starte ein fertiges Framework in unter 15 Sekunden.
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