Branchen & Sektoren – Rechnen für die Forschung · Cloud GPU aus Deutschland

Wissenschaft: Rechenpower für Forschung

Simulationen, Datenauswertung und Forschungsdaten-Management – mit GPU- und CPU-Leistung, die pro Projekt gebucht wird statt Jahre im Antrag zu stecken. Flexibel, kosteneffizient und immer auf dem neuesten Stand.

ccloud³ Console · Forschungsprojekt
eu-de · Rechenzentrum Hallstadt
GPU
A100 80 GB
Abrechnung
stundengenau
Budget
Kontingent
GPU Trainings-Job · dediziert, nicht geteilt
● Läuft
NB Jupyter · interaktive Auswertung
● Verbunden
S3 Forschungsdaten · versioniert in S3
● Archiviert
REP cReports · Verbrauch je Projekt
● Exportiert
Parameterstudie abgeschlossenCluster · auf null skaliert
  • Maximale Rechenkapazität – GPU-Leistung ohne eigene Infrastruktur.
  • Neueste GPU-Technologie – dedizierte NVIDIA-Karten, regelmäßig aktualisiert.
  • Flexibel skalierbar – Leistung je nach Bedarf erhöhen oder reduzieren.
  • Transparente Kosten – keine versteckten Kosten, nur genutzte Leistung, stundengenau.
Warum centron

Infrastruktur für Projekte statt Anträge

Forschung ist projektförmig – Rechenleistung sollte es auch sein.

GPU für Berechnungen

Simulationen und ML-Auswertungen laufen auf dedizierten GPUs ab 92,59 €/Monat (stundengenau abgerechnet) – gebucht für die Projektlaufzeit, abgerechnet auf Drittmittel.

Forschungsdaten FAIR

S3 Object Storage hält Datensätze versioniert und zitierfähig vor – von Rohdaten bis zum Publikations-Supplement.

Cluster nach Bedarf

Batch-Jobs skalieren in Kubernetes – große Parameterstudien bekommen viele Nodes, danach schrumpft der Cluster auf null.

Datenschutz für Studien

Personenbezogene Studiendaten bleiben in deutschen, C5-testierten Rechenzentren – ethikkommissionstauglich.

Anwendungsfälle

Beschleunigte Workloads mit NVIDIA GPUs in der Cloud

Besonders in datenintensiven Disziplinen wie Genomik, Klimaforschung oder Materialwissenschaften sind herkömmliche Systeme schnell überfordert – Cloud-GPUs verarbeiten diese Workloads skalierbar.

Training

Für eine schnellere Verarbeitung und Optimierung großer Datenmengen – Modelle trainieren auf dedizierten GPUs, ohne Wartezeiten auf gemeinsam genutzte Cluster.

Feinabstimmung

Für höhere Genauigkeit durch gezielte Optimierungen – bestehende Modelle werden auf die eigene Forschungsfrage angepasst, mit stundengenauer Abrechnung nur für die Rechenzeit.

Inferenz

Für die effiziente Nutzung trainierter Modelle für präzisere Analysen – vom Screening großer Datensätze bis zur Auswertung laufender Messreihen.

Simulation, Rendering & Big Data

Rechenintensive Workloads wie Deep Learning, 3D-Rendering, wissenschaftliche Simulationen und Big-Data-Analysen laufen effizient – mit maximaler Flexibilität und ohne hohe Investitionskosten.

Vom Notebook zum Cluster

Reproduzierbare Forschung auf reproduzierbarer Infrastruktur

Analysen entstehen in Jupyter auf einer VM, skalieren als Container-Jobs in Kubernetes und archivieren Ergebnisse samt Umgebung in S3 – jede Publikation bleibt nachvollziehbar. Abrechnungen je Projekt liefern Kontingente und cReports für die Drittmittelverwaltung.

projektgenaustundenbasiert · ideal für Drittmittel
Kosten im Preisrechner kalkulieren
  • Interaktiv – Jupyter & RStudio auf VMs
  • Batch-Rechnen – Kubernetes für Parameterstudien
  • Daten-Archiv – S3 versioniert und zitierfähig
  • Drittmittel-tauglich – Kosten je Projekt
Empfohlene Bausteine

Die passenden centron Produkte

Mit diesen Bausteinen setzen Kunden diesen Anwendungsfall typischerweise um – kombinierbar und jederzeit erweiterbar.

Cloud GPU
Ab
92,59 € / Monat
NVIDIA-Leistung
  • RTX A4000 ab 92,59 €/Monat
  • Dediziert, nicht geteilt
  • Ohne Mindestlaufzeit
Kubernetes
Ab
29,99 € / Monat
Container-Orchestrierung
  • AutoScaler inklusive
  • Traffic im Fixpreis
  • CI/CD-ready
S3 Object Storage
Ab
5,00 € / Monat
Skalierbarer Speicher
  • S3-kompatible API
  • Traffic kostenlos
  • Unbegrenzt skalierbar
Kurz beantwortet

Welche Cloud-Infrastruktur passt für Wissenschaft?

Cloud für die Wissenschaft: Rechencluster, GPU-Knoten und Speicher für Forschungsprojekte – flexibel, förderfähig, aus Deutschland. Tragender Baustein ist Cloud GPU ab 92,59 € pro Monat – stundengenau abgerechnet, ohne Mindestlaufzeit. Ergänzt wird das je nach Bedarf durch Kubernetes und S3 Object Storage. Gehostet wird DSGVO-konform in den eigenen, nach ISO 27001 auf Basis IT-Grundschutz zertifizierten Rechenzentren von centron mit BSI C5:2020 Typ 1-Testat. Neue Konten erhalten 200 € Startguthaben.

Bausteine und Preise
BausteinPreis
Cloud GPUab 92,59 € / Monat
Kubernetesab 29,99 € / Monat
S3 Object Storageab 5,00 € / Monat
Branchen & Sektoren FAQ

Häufige Fragen

Warum sind Cloud-GPUs für wissenschaftliche Forschung so nützlich?

Wissenschaftliche Disziplinen wie Genomik, Klimaforschung oder KI-gestützte Analysen erzeugen immer größere Datenmengen, die enorme Rechenleistung erfordern. Lokale Hardware-Lösungen sind oft teuer, wartungsintensiv und schnell veraltet. Cloud-GPUs bieten maximale Leistung, Skalierbarkeit und stets aktuelle Technologie, um anspruchsvolle Berechnungen effizient durchzuführen.

Wie lässt sich eine Cloud-GPU beschreiben?

Eine Cloud-GPU ist eine virtualisierte Grafikprozessoreinheit, die über die Cloud bereitgestellt wird und anspruchsvolle Berechnungen ermöglicht, ohne physische Hardware zu betreiben. Über skalierbare GPU-Ressourcen lassen sich rechenintensive Workloads wie Deep Learning, 3D-Rendering, wissenschaftliche Simulationen und Big-Data-Analysen effizient verarbeiten – mit maximaler Flexibilität und ohne hohe Investitionskosten. Bei centron sind die GPUs dediziert, also nicht geteilt.

Welche Vorteile bieten Cloud-GPUs gegenüber lokalen GPU-Servern?

Die Nutzung von Cloud-GPUs eliminiert hohe Anschaffungskosten, reduziert Wartungsaufwand und sorgt für ständigen Zugriff auf moderne Hardware: maximale Rechenkapazität ohne eigene Infrastruktur, regelmäßige Updates für die neueste GPU-Technologie und flexible Skalierbarkeit, um Leistung je nach Bedarf zu erhöhen oder zu reduzieren.

Bietet centron auch Server für Forschungsprojekte an?

Ja. Neben Cloud GPUs stehen ccloud³ Virtual Machines mit schneller Bereitstellung und dynamischer Skalierung bereit sowie Managed Server, die vollständig durch centron betreut werden – die interne IT bleibt für die Forschung frei.

Passt das Abrechnungsmodell zu Drittmittelprojekten?

Sehr gut: Ressourcen werden stundengenau je Projekt abgerechnet, Kontingente begrenzen Budgets hart, und cReports liefert die Verbrauchsnachweise für die Mittelverwendung – ohne langfristige Bindung über die Projektlaufzeit hinaus.

Was kostet der Einstieg?

Der Start ist bewusst günstig: Cloud GPU ab 92,59 € pro Monat, Kubernetes ab 29,99 € pro Monat und S3 Object Storage ab 5,00 € pro Monat – ohne versteckte Kosten, gezahlt wird nur die genutzte Leistung. Neue Konten erhalten 200 € Startguthaben für 60 Tage; Ihre konkrete Konfiguration kalkulieren Sie transparent im Preisrechner.

Ist das DSGVO-konform umsetzbar?

Ja. In der Forschung sind Probanden- und Studiendaten oft besondere Kategorien nach Art. 9 DSGVO; hinzu kommen Vorgaben der Ethikkommission und der Fördermittelgeber zum Speicherort. Bei centron bleiben sie in Deutschland, mit AV-Vertrag nach Art. 28 DSGVO. Die Rechenzentren sind nach ISO 27001 auf Basis IT-Grundschutz zertifiziert, für ccloud³ / Managed Cloud besteht ein uneingeschränktes BSI C5:2020 Typ 1-Testat. Details finden Sie im Trust Center.

Jetzt kostenlos anfangen

Melden Sie sich an und erhalten Sie in den ersten 60 Tagen ein Guthaben von 200 € bei centron.

Dieses Werbeangebot gilt nur für neue Konten. Angebot ausschließlich für Gewerbetreibende.