GPU-kraft fra eget datasenter i Norge

Virtuelle servere med dedikert grafikkort.

Én eller to NVIDIA RTX 6000 med 24 GB VRAM per kort, koblet rett gjennom til din instans.

  • 24 GB GDDR6 dedikert per GPU, ikke delt vGPU
  • Bildegenerering, 3D-rendering, transkoding og LLM-inferens
  • 10 Gbit nettverk og 20 TB trafikk inkludert
24 GB Dedikert VRAM per GPU
1 eller 2 GPU-er per server
10 Gbit Nettverk med 20 TB trafikk
Norsk datasenter Eget datasenter i Sandefjord

Dette er et pilotprosjekt

  • Vi tilbyr et begrenset antall GPU-instanser mens vi kartlegger behovet for GPU-kapasitet i Norge.
  • Pris og spesifikasjon kan bli justert, og vi tar forbehold om tilgjengelighet.
  • Vi vil gjerne høre hva du planlegger å kjøre. Det avgjør hva vi bygger videre.
Ta kontakt

Velg én eller to grafikkort

Samme grunnoppsett med forskjellig mengde GPU-kraft. Kortene kobles direkte gjennom til instansen din, slik at hele minnet og hele GPUen er din alene.

Enkelt kort

GPU-1

Startpunktet for bildegenerering, rendering og modeller opp til rundt 30B i INT4.

24 GB VRAM 1× RTX 6000 · Turing
  • GPU1× RTX 6000 24 GB
  • ProsessorAMD EPYC 7542 8 vCPU
  • Minne24 GB RAM
  • Lagring300 GB NVMe
  • Nettverk10 Gbit · 20 TB
  • IP-adresser1× IPv4 + /48 IPv6
Pris eks. mva kr 1 790,-/mnd (kr 2.85 /time) /mnd
Bestill GPU-1
Skreddersydd

Tilpasset

Trenger du mer minne, mer lagring eller en hel fysisk maskin med GPU? Vi setter den opp.

Etter behov Virtuell eller dedikert server
  • GPUEtter avtale
  • ProsessorSkalerbart
  • MinneSkalerbart
  • LagringNVMe eller SSD
  • NettverkOpp til 100 Gbit
  • IP-adresser1× IPv4 + /48 IPv6
Pris eks. mva På forespørsel
Snakk med oss

Kortene deles ikke. Hver instans får hele grafikkortet via PCIe-passthrough, med alle 24 GB VRAM og full regnekraft tilgjengelig hele tiden.

Bygget for jobber som trenger et grafikkort

RTX 6000 kombinerer 4 608 CUDA-kjerner, tensorkjerner for AI og en egen videomotor. Det gir én maskin som takler både grafikk, video og modeller.

Bildegenerering

24 GB VRAM holder til SDXL, Flux og ControlNet-oppsett med god margin, uten at du må kutte oppløsning eller batch-størrelse. Kjør din egen ComfyUI eller Automatic1111 på en maskin bare du har tilgang til.

  • SDXL
  • Flux.1
  • ComfyUI
  • ControlNet
  • LoRA-trening

3D-rendering

RT-kjerner og 24 GB minne gjør at store scener med tunge teksturer holder seg på kortet. Sett opp en renderfarm som du kan slå av når prosjektet er levert.

  • Blender Cycles
  • V-Ray
  • Octane

Videotranskoding

Egen NVENC- og NVDEC-motor gjør transkoding til en GPU-jobb i stedet for en CPU-jobb. Ideelt for strømmetjenester, mediearkiv og batchkonvertering.

  • NVENC
  • H.264 / HEVC
  • FFmpeg

CAD-arbeidsstasjon i sky

Gi dine ansatte en kraftig GPU-maskin uansett hvor de sitter. Modellene ligger trygt i datasenteret, og laptopen trenger bare en nettleser eller eksternt skrivebord (RDP).

  • Autodesk
  • SolidWorks

LLM-inferens

Kjør 7B–14B-modeller i FP16 eller rundt 30B kvantisert til INT4 på ett kort. Din egen inferens-endepunkt, uten at en eneste forespørsel går ut av Norge.

  • vLLM
  • Ollama
  • AWQ INT4

Hva får plass i 24 GB?

Minnet på kortet avgjør hvilke modeller du kan kjøre. Bytt mellom ett og to kort for å se hva som får plass.

Tilgjengelig VRAM 24 GB
BildegenereringSDXL / Flux.1 · FP16 Får plass, Krever mer VRAM, ~12 GB
Llama 3.1 8BFP16 · full presisjon Får plass, Krever mer VRAM, ~17 GB
Qwen2.5 32BAWQ INT4 · kvantisert Får plass, Krever mer VRAM, ~20 GB
Mixtral 8x7BAWQ INT4 · kvantisert Får plass, Krever mer VRAM, ~26 GB
Qwen2.5 14BFP16 · full presisjon Får plass, Krever mer VRAM, ~29 GB
Llama 3.3 70BAWQ INT4 · kvantisert Får plass, Krever mer VRAM, ~40 GB
Får plass på valgt oppsett Krever mer VRAM

Tallene er omtrentlige og inkluderer vekter pluss et normalt KV-cache-forbruk. Faktisk behov varierer med kontekstlengde, batch-størrelse og hvilket rammeverk du bruker.

NVIDIA RTX 6000, dedikert til din server

Turing-generasjonen med 24 GB GDDR6 og ECC-minne. Et profesjonelt kort bygget for å stå på døgnet rundt i et datasenter.

  • Direkte PCIe-passthrough

    Kortet gis til instansen din i sin helhet. Ingen tidsdeling, ingen vGPU-profiler og ingen andre kunder på samme minne.

  • 24 GB GDDR6 med ECC

    ECC-minne fanger opp bitfeil underveis. Viktig når en renderjobb eller treningsrunde skal gå i mange timer uten tilsyn.

  • Tensor- og RT-kjerner

    576 tensorkjerner akselererer AI-arbeid, mens 72 RT-kjerner tar strålesporing i rendering. Full CUDA-støtte for alle vanlige rammeverk.

  • Egen videomotor

    NVENC og NVDEC koder og dekoder video uten å belaste CPU-en, slik at transkoding kan kjøre parallelt med annet arbeid på samme maskin.

NVIDIA RTX 6000

Turing · TU102 · PCIe 3.0 x16

24 GB
4 608 CUDA-kjerner
576 Tensorkjerner
72 RT-kjerner
24 GB GDDR6 med ECC
672 GB/s Minnebåndbredde
16,3 TFLOPS FP32-ytelse
NVENC H.264 og HEVC i maskinvare
CUDA PyTorch, TensorFlow, OptiX

Med to kort dobles både minne og regnekraft til 48 GB VRAM.

Eget datasenter i Sandefjord

GPU-serverne står i vårt eget datasenter i Sandefjord og du vet hele tiden hvor bildene, modellene og kundedataene dine ligger.

  • Ingen overføring ut av landet. Verken lagring, prosessering eller sikkerhetskopier flyttes utenfor vårt datasenter.
  • Norsk selskap, eiet av ansatte. Gigahost er eiet av ansatte og underlagt GDPR og norsk personvernlovgivning.
  • Eget datasenter. Redundant strøm, kjøling og fiber i et bygg vi drifter selv, med fornybar norsk kraft.
  • Lav forsinkelse. Kort vei til norske brukere gjør GPU-arbeidsstasjoner og interaktive tjenester merkbart mer responsive.
Les mer om datasenteret vårt

Samme grunnpakke som resten av serverne våre

En GPU-server hos oss er først og fremst en skikkelig server. Nettverk, IP-adresser og kontrollpanel er identisk med våre virtuelle og dedikerte servere.

10 Gbit nettverk

Symmetrisk port med 20 TB inkludert trafikk, over vårt eget nett med flere transittleverandører.

IPv4 og IPv6

Én IPv4-adresse og et helt /48 IPv6-nett følger med hver instans, uten ekstra kostnad.

NVMe-lagring

Lokal NVMe SSD gir rask innlasting av modeller, teksturer og datasett rett fra maskinen.

Flux kontrollpanel

Start, stopp, konsoll og fakturaer samlet i vårt eget kontrollpanel, med API for det du vil automatisere.

Snapshots og backup

Ta snapshot før du eksperimenterer, og slå på daglig sikkerhetskopi.

Full rottilgang

Ubuntu, Debian, AlmaLinux, Windows eller egen ISO. Du installerer driverne og rammeverkene du selv vil bruke.

DDoS-beskyttelse

Filtrering i vårt eget nett holder tjenesten oppe når hvis den skulle bli angrepet.

Norsk support

Vi supporterer våre kunder direkte fra våre kontorer i Sandefjord.

Usikker på hva du behøver?

Fortell oss hva du skal kjøre: Modell, renderjobb eller transkodingsvolum, så veileder vi deg til rette instansen.

Ta kontakt
FAQ

Ofte stilte spørsmål

Finner du ikke svaret du leter etter?
Send oss en melding, så kommer vi raskt tilbake til deg!

Deles grafikkortet med andre kunder?
Nei. Kortet kobles rett gjennom til instansen din med PCIe-passthrough, slik at hele kortet med alle 24 GB VRAM er ditt alene så lenge du har serveren. Vi bruker ikke delte vGPU-profiler der flere kunder deler samme kort.
Hva betyr det at dette er et pilotprosjekt?
Vi tilbyr et begrenset antall GPU-instanser mens vi kartlegger hvor stort behovet for GPU-kapasitet i Norge er. I praksis betyr det at antall plasser er begrenset, at pris og spesifikasjon kan bli justert underveis, og at vi tar forbehold om tilgjengelighet. Skulle noe endre seg, gir vi beskjed i god tid. Maskinvaren, datalagringen i Norge og supporten er den samme som for våre øvrige servere.
Hvilke modeller kan jeg kjøre på 24 GB?
Ett kort håndterer 7B–14B-modeller i FP16 og rundt 30B kvantisert til INT4 med AWQ eller GPTQ. Bildemodeller som SDXL og Flux går fint med god margin. Med to kort får du 48 GB samlet, som åpner for 14B i FP16 med lang kontekst og 70B kvantisert til INT4.
Kan de to kortene jobbe sammen på én modell?
Ja. Rammeverk som vLLM, PyTorch og llama.cpp kan fordele en modell over begge kortene, slik at du effektivt får 48 GB å jobbe med. Renderprogrammer som Blender bruker som regel begge kortene parallelt på samme scene.
Må jeg installere NVIDIA-drivere selv?
Du har full roottilgang og bestemmer selv hvilken driver- og CUDA-versjon du vil kjøre, siden ulike rammeverk stiller ulike krav. Vi hjelper gjerne med første oppsett hvis du ønsker det.
Kan jeg kjøre Windows med GPU?
Ja. Windows Server fungerer godt for CAD- og arbeidsstasjonsbruk med fjernskrivebord. Husk at du selv må ha lisens for Windows og for programvaren du installerer.
Kan jeg oppgradere fra ett til to kort senere?
Ta kontakt, så ser vi hva vi har ledig. Siden dette er et pilotprosjekt med et begrenset antall kort, kan vi ikke garantere at det står et ekstra kort klart, men vi finner som regel en løsning. Vi anbefaler å ta et snapshot før oppgraderingen, siden instansen må startes på nytt for at det nye kortet skal bli synlig.
Hvorfor Turing og ikke et helt nytt kort?
Dette er et pilotprosjekt, og RTX 6000 Turing gir deg instanser til en langt lavere pris enn de nyeste kortene. For bildegenerering, rendering, transkoding og inferens på små og mellomstore modeller er dette et svært godt forhold mellom pris og kapasitet. På sikt vil vi utforsøke instanser med andre, nyere kort.
Hvor lagres dataene mine?
Alt ligger i vårt eget datasenter i Sandefjord i Norge. Data forlater ikke landet, og vi behandler personopplysninger etter norsk lov og GDPR.
Få 10% rabatt på vår Ryzen dedikert server Hobby med koden: HOBBYSOMMER