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.
- 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.
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.
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.
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.
- Interaktiv – Jupyter & RStudio auf VMs
- Batch-Rechnen – Kubernetes für Parameterstudien
- Daten-Archiv – S3 versioniert und zitierfähig
- Drittmittel-tauglich – Kosten je Projekt
Die passenden centron Produkte
Mit diesen Bausteinen setzen Kunden diesen Anwendungsfall typischerweise um – kombinierbar und jederzeit erweiterbar.
- RTX A4000 ab 92,59 €/Monat
- Dediziert, nicht geteilt
- Ohne Mindestlaufzeit
- AutoScaler inklusive
- Traffic im Fixpreis
- CI/CD-ready
- S3-kompatible API
- Traffic kostenlos
- Unbegrenzt skalierbar
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.
| Baustein | Preis |
|---|---|
| Cloud GPU | ab 92,59 € / Monat |
| Kubernetes | ab 29,99 € / Monat |
| S3 Object Storage | ab 5,00 € / Monat |
Häufige Fragen
Warum sind Cloud-GPUs für wissenschaftliche Forschung so nützlich?
Wie lässt sich eine Cloud-GPU beschreiben?
Welche Vorteile bieten Cloud-GPUs gegenüber lokalen GPU-Servern?
Bietet centron auch Server für Forschungsprojekte an?
Passt das Abrechnungsmodell zu Drittmittelprojekten?
Was kostet der Einstieg?
Ist das DSGVO-konform umsetzbar?
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