HyperStack
HyperStack ist eine Hochleistungs-GPU-Cloud-Plattform von Nexgen Cloud, die skalierbare Infrastruktur mit dedizierten GPU-Ressourcen bietet, die speziell für KI- und Machine-Learning-Workloads optimiert sind. Im Gegensatz zu geteilten GPU-Umgebungen bietet HyperStack Bare-Metal-GPU-Zugriff mit vorhersehbarer Leistung und transparenten Preisen. Die Plattform unterstützt die neuesten NVIDIA-GPUs wie H100, A100 und L40S und eignet sich ideal für das Training großer Sprachmodelle, Inferenz-Workloads und die Bereitstellung produktiver KI-Anwendungen.
Was ist HyperStack?
HyperStack ist eine GPU-Cloud-Infrastrukturplattform von Nexgen Cloud, die sich auf die Bereitstellung dedizierter, hochleistungsfähiger Rechenressourcen für KI- und Machine-Learning-Workloads spezialisiert hat. Gegründet, um der wachsenden Nachfrage nach zugänglicher GPU-Rechenleistung gerecht zu werden, unterscheidet sich HyperStack durch Bare-Metal-GPU-Zugriff, transparente Preisgestaltung und speziell für KI-Anwendungen konzipierte Infrastruktur. Im Gegensatz zu traditionellen Cloud-Anbietern, bei denen GPU-Instanzen oft geteilt oder virtualisiert sind, bietet HyperStack dedizierte GPU-Ressourcen mit konsistenter, vorhersehbarer Leistung.
Die Plattform basiert auf moderner Rechenzentrumsinfrastruktur mit Hochbandbreiten-Netzwerk, NVMe-Speicher und den neuesten NVIDIA-GPU-Architekturen. HyperStack unterstützt sowohl On-Demand- als auch reservierte Instanzen, sodass Nutzer Ressourcen dynamisch skalieren oder Kapazitäten für langfristige Projekte reservieren können. Mit strategisch global positionierten Rechenzentren bietet HyperStack niedrige Latenz für Nutzer weltweit bei gleichzeitig wettbewerbsfähigen Preisen, die fortschrittliche KI-Infrastruktur für Startups, Forscher und Unternehmen gleichermaßen zugänglich machen.
Hauptmerkmale und Infrastruktur
GPU-Optionen
- NVIDIA H100 SXM - 80GB HBM3-Speicher, ideal für großangelegtes Training und Inferenz
- NVIDIA A100 SXM/PCIe - 40GB/80GB-Varianten für vielfältige KI-Workloads
- NVIDIA L40S - Kosteneffektive Option für Inferenz und mittelgroßes Training
- NVIDIA A10/A40 - Universelle KI-Beschleunigung
- Multi-GPU-Konfigurationen von 1x bis 8x GPUs pro Instanz
- Bare-Metal-Zugriff ohne Virtualisierungs-Overhead
- GPU-zu-GPU NVLink und PCIe Gen4/Gen5-Interconnects
Infrastruktur-Fähigkeiten
- Hochbandbreiten-Netzwerk (100-400 Gbps pro Knoten)
- NVMe-SSD-Speicher für schnellen Datenzugriff und Checkpointing
- InfiniBand-Optionen für verteilte Trainings-Workloads
- Flexible CPU-Konfigurationen (AMD EPYC, Intel Xeon)
- RAM-Optionen von 128GB bis 2TB pro Instanz
- On-Demand- und reservierte Instanz-Preismodelle
- Auto-Scaling und Orchestrierungs-Support
- Integration mit Kubernetes, Docker und MLOps-Tools
Anwendungsfälle
HyperStack ist für anspruchsvolle KI- und ML-Workloads konzipiert, die dedizierte, hochleistungsfähige GPU-Ressourcen benötigen:
- Training großer Sprachmodelle (LLMs) mit Milliarden von Parametern
- Fine-Tuning von Foundation-Modellen (Llama, GPT, BERT) auf benutzerdefinierten Datensätzen
- Hochdurchsatz-Inferenz für produktive KI-Anwendungen
- Computer-Vision-Modell-Training für Bild- und Videoanalyse
- Diffusionsmodell-Training und Inferenz (Stable Diffusion, FLUX)
- Reinforcement Learning und Multi-Agent-Simulationen
- Verteiltes Training über mehrere GPUs und Knoten
- Forschung und Experimente mit State-of-the-Art-Modellen
- Rendering und 3D-Grafik-Beschleunigung
- Wissenschaftliches Rechnen und HPC-Workloads
HyperStack vs. andere GPU-Cloud-Anbieter
Im Vergleich zu großen Cloud-Anbietern wie AWS, Azure und GCP bietet HyperStack mehrere Vorteile für KI-fokussierte Workloads. Der Bare-Metal-GPU-Zugriff eliminiert Virtualisierungs-Overhead und bietet bis zu 15-20% bessere Leistung als virtualisierte Instanzen. Die Preisgestaltung ist transparent und oft wettbewerbsfähiger, ohne versteckte Kosten für Netzwerk-Egress oder Speicher. Die Plattform ist speziell für KI/ML konzipiert und vermeidet die Komplexität allgemeiner Cloud-Umgebungen. Für Teams, die dedizierte GPU-Ressourcen ohne den Overhead der Verwaltung physischer Infrastruktur benötigen, bietet HyperStack einen optimalen Mittelweg.
HyperStack konzentriert sich jedoch speziell auf GPU-Computing und bietet möglicherweise nicht die Breite der Services, die auf Hyperscaler-Clouds verfügbar sind (Datenbanken, Serverless-Funktionen, verwaltete KI-Services). Für reine GPU-Workloads, insbesondere Training und Inferenz im großen Maßstab, machen HyperStacks dedizierte Infrastruktur und Kosteneffizienz es zu einer überzeugenden Wahl. Die Plattform funktioniert gut neben großen Cloud-Anbietern, wobei viele Teams HyperStack für GPU-intensive Aufgaben nutzen, während sie AWS oder GCP für andere Cloud-Services verwenden.
Erste Schritte mit HyperStack
Der Einstieg in HyperStack ist unkompliziert. Nutzer erstellen ein Konto auf der HyperStack-Plattform, wählen ihre gewünschte GPU-Konfiguration (Instanztyp, GPU-Anzahl, Speicher, Netzwerk) und stellen über die Webkonsole, CLI oder API bereit. Die Plattform unterstützt gängige Machine-Learning-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX) und kommt mit vorkonfigurierten Docker-Images für gängige KI-Workloads. Nutzer können auch eigene Docker-Container oder benutzerdefinierte Umgebungs-Setups verwenden.
HyperStack bietet umfassende Dokumentation, Tutorials und Integrationsleitfäden für gängige KI-Frameworks und Tools. Die Plattform umfasst Monitoring- und Logging-Funktionen zur Verfolgung von GPU-Auslastung, Trainingsfortschritt und Systemmetriken. Für Teams, die Enterprise-Support benötigen, bietet HyperStack dediziertes Account-Management, Priority-Support und benutzerdefinierte Infrastrukturkonfigurationen. Die Abrechnung ist transparent mit stündlicher Preisgestaltung und der Option, Kapazitäten zu reservieren, um bei langfristigen Workloads Kosten zu sparen.
Integration mit 21medien-Services
21medien nutzt HyperStack als Teil unserer Multi-Cloud-GPU-Infrastrukturstrategie. Wir verwenden HyperStack für dedizierte Trainings-Workloads, einschließlich Fine-Tuning großer Sprachmodelle für kundenspezifische Anwendungen und Training benutzerdefinierter Computer-Vision-Modelle. Der Bare-Metal-GPU-Zugriff der Plattform gewährleistet konsistente Leistung für produktive Inferenz-Services, bei denen Latenz und Durchsatz kritisch sind. Unser Team bietet HyperStack-Bereitstellungs- und Optimierungsdienste an und hilft Kunden bei der Auswahl der richtigen GPU-Konfigurationen, Optimierung von Trainings-Workflows und effektivem Kostenmanagement.
Preise und Zugang
HyperStack arbeitet mit einem Pay-as-you-go-Preismodell mit transparenten Stundensätzen. Die GPU-Instanzpreise variieren je nach GPU-Typ, wobei NVIDIA A10-Instanzen ab ca. 1,50 $/Stunde, A100 40GB bei 2,50-3,50 $/Stunde, A100 80GB bei 3,50-4,50 $/Stunde und H100 80GB bei 4,50-6,00 $/Stunde beginnen (Preise sind ungefähre Angaben und können sich ändern). Speicher und Netzwerk sind inklusive, ohne versteckte Gebühren für Datenübertragung. Reservierte Instanzen bieten 20-40% Rabatt für 1-Monats-, 6-Monats- oder 12-Monats-Verpflichtungen. Enterprise-Preise mit Mengenrabatten und benutzerdefinierten SLAs sind für großangelegte Bereitstellungen verfügbar. Die Plattform bietet kostenlose Credits für neue Nutzer zum Testen der Infrastruktur vor der Verpflichtung zu produktiven Workloads.