Ausgewogene Plattform für produktive KI-Services.
Für unternehmensweite KI-Services mit maximaler Performance.
Bringen Sie KI-Use-Cases schnell in die Produktion:
Chatbots, Fachbereichs-KI, Agenten, RAG-Workloads oder Inferenzplattformen – ohne eigene GPU-Investitionen.
Warum GPU as a Service?
Unternehmen brauchen heute GPU-Ressourcen nicht „irgendwann“, sondern genau dann, wenn KI produktiv werden soll.
Mit q.beyond erhalten Sie:
- Dedizierte GPU-Leistung statt Shared Cloud Noise
- Isolierte GPU-Umgebung mit exklusivem Zugriff
- Schneller Einstieg statt monatelanger Beschaffung
- Betrieb im Hamburger Datacenter statt Hyperscaler-Abhängigkeit
Für alle, die KI nicht testen, sondern kontrolliert nutzen wollen.
100% Private Hosting – Datacenter Hamburg
Ihre GPU-Umgebung läuft vollständig im q.beyond Rechenzentrum:
- Dedizierte Hardware (kein Slicing, kein Sharing)
- Datenhoheit und Isolation auf Plattformebene
- Betrieb in Deutschland – Hamburg
- Passend zur Private Enterprise AI Strategie
Built for Business. Not for the data market.
Betrieb & Service (Hosted)
q.beyond übernimmt die Plattform-Ebene:
- Hardware-Monitoring (Temperatur, Strom, Zustand)
- Incident & Problem Management (ITSM Prozess)
- Regelmäßige Updates (Firmware, CUDA Treiber, Hypervisor)
- Performance-Optimierungen bei Bedarf
- Capacity Management & Erweiterungsoptionen
Sie betreiben Ihre Modelle und Anwendungen – wir die Infrastruktur darunter.
ab 999 € / Monat*
GPU as a Service – Starten Sie jetzt mit dedizierter GPU-Infrastruktur für Ihre KI-Workloads – sicher, privat und sofort produktiv.
*zzgl. MwSt.
GPU - Die überzeugt!
- 1 x NVIDIA RTX 6000 Pro (dediziert)
- vCPU: 8
- RAM: 64 GB
- Storage (NVMe): 1 TB
- Einzelner produktiver Chatbot, FachbereichsKI, entwicklungsnahe Produktivsysteme
- 16–24 parallele Requests, Modelle 7–13B (22B optimiert möglich)
- Effizienter Einstieg für Fachbereichs-KI, Pilotprojekte und kosten-optimierte Produktivdienste
Onboarding: Workshop + Statement of Work
Jede GPU-Bereitstellung startet mit einem gemeinsamen Planungsworkshop:
- Dimensionierung & VM-Konfiguration
- Datenquellen & Schnittstellen (VPN, VLAN, NFS/SMB)
- Workload-Profil (LLM Inferenz, RAG, Agenten)
- Performance-Ziele & Kontextlängen
- Dokumentation im Statement of Work (SOW)
So wird aus GPU-Power eine produktive KI-Plattform.
Bereit für Private GPU Power?
Starten Sie jetzt mit dedizierter GPU-Infrastruktur für Ihre KI-Workloads
– sicher, privat und sofort produktiv.