GPU- & KI-Rechenzentren

Accelerator-Racks in eine GPU-Cloud verwandeln. Unter Ihrer Marke.

Sie haben die Beschleuniger bereitgestellt. LayerOne ergänzt Scheduling, Isolation, Metrik und Kundenportal, damit Kunden Kapazität mieten statt Tickets zu schreiben.

Briefing buchenGPU-Infrastruktur
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Kapazität
GPU-first
Beschleuniger und Pools
Service
Self-Service
Instanzen, Reservierungen und Cluster
Kontrolle
Mandantenfähig
Quote, Isolation und Platzierung
Umsatz
GPU-Stunde
Nutzung und Abrechnung
Was Sie starten

Ein Cloud-Angebot statt eines Einzelprojekts.

GPU-Infrastruktur wird zu einer klaren Produktreise für Betreiber, AI-Teams und Ihre Finance-Funktion.

GPU-Stunden im Self-Service

Kunden reservieren und geben Kapazität über Ihr Portal frei.

Scheduling & Quoten

Jedes Team erhält Anteil, Grenze und Isolation.

Kubernetes für MLOps

Trainings- und Inferenzcluster nach freigegebenem Profil starten.

Usage-basierte Abrechnung

GPU-Stunden, Gigabyte und API-Aufrufe passend zu Ihrem Modell messen.

Betriebsablauf

Vom GPU-Pool zum verkaufbaren Service.

Die Produktreise hält technische und kommerzielle Entscheidungen zusammen.

  1. 01

    Pools qualifizieren

    Fähigkeit, Standort, Zustand und Abhängigkeiten erfassen.

  2. 02

    Produkte paketieren

    Instanzen, Reservierungen und Cluster als Angebote definieren.

  3. 03

    Kunden freischalten

    Mandanten, Quoten und Projekte für die Zielgruppe öffnen.

  4. 04

    Verbrauch abrechnen

    Jede GPU-Stunde dem richtigen Service und Kunden zuordnen.

Zwei verbundene Verantwortungen

Betreiberkontrolle und Kundenaktion bleiben klar getrennt.

Betreiberverantwortung

Was GPU-Betreiber steuern

  • Pools, Fähigkeit und Verfügbarkeit
  • Scheduling, Isolation und Reservierung
  • Services, Preise und Commitments
  • Kundenportal, API und Billing
Kundenperspektive

Was AI-Teams erhalten

  • GPU-Instanzen und reservierte Kapazität
  • Training und Inferenz
  • Kubernetes und API-Zugriff
  • Nutzung und Commitment-Sicht
Betriebsergebnis

Was sich im Arbeitsmodell verändert.

Ergebnis 01

Schneller verkaufen

Accelerator-Kapazität wird zu einem benannten Produkt.

Ergebnis 02

Sicher teilen

Mandanten- und Quotenlogik hält gemeinsame Pools verlässlich.

Ergebnis 03

Besser abrechnen

GPU-Nutzung bleibt bis zur Rechnung nachvollziehbar.

Weitere Themen
Zusammenarbeit

Starten Sie eine GPU-Cloud auf Ihrer Kapazität.

Wir ordnen Accelerator-Estate, Services, Mandanten und Metrik in ein Launch-Modell ein.

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