AI en inference
Draai modellen dichter bij je applicatieomgeving en maak afspraken over latency, capaciteit en beschikbaarheid.
Voor SaaS-functies, aanbevelingen, classificatie, analyse en workloads die voorspelbaar moeten schalen.
GPU Hosting
GPU-capaciteit voor workloads die niet op gewone compute passen.
Train modellen, render beelden, transcode video of verwerk zware compute-taken op een omgeving waarbij GPU, storage, netwerk en beheer als geheel worden ontworpen.
Waarom GPU
Wanneer GPU-hosting commercieel interessant wordt.
GPU-capaciteit is waardevol wanneer tijd, parallelle verwerking of eindgebruikerservaring direct effect heeft op je product.
Videoverwerking
Versnel encoding, rendering en media pipelines wanneer wachttijd impact heeft op publicatie of klantbeleving.
Combineer GPU met object storage, packaging en CDN voor een complete mediaketen.
Compute batches
Gebruik GPU-nodes voor taken die tijdelijk veel rekenkracht vragen zonder je hele platform daarop te dimensioneren.
Handig voor renderjobs, simulaties, dataverwerking en periodieke analyse.
Architectuur
GPU-hosting vraagt om meer dan een snelle kaart.
De bottleneck zit vaak niet in de GPU zelf, maar in data-aanvoer, wachtrijen, opslag, netwerk, scheduling en observability.
CapaciteitsmodelWe bepalen of vaste capaciteit, burstcapaciteit of batchverwerking het beste past bij de workload en kostenverwachting.
Data dichtbij computeGPU-taken moeten snel bij bronbestanden, modellen en output kunnen. Daarom ontwerpen we storage en netwerk mee.
Monitoring per workloadGPU-gebruik, wachttijd, foutpercentages en doorlooptijd worden zichtbaar zodat je gericht kunt optimaliseren.
Belangrijke keuzes
Voor GPU-projecten maken we de technische en financiele keuzes expliciet voordat capaciteit wordt ingericht.
- Welke jobs zijn interactief en welke mogen asynchroon?
- Hoe groot zijn brondata, modellen en outputbestanden?
- Welke doorlooptijd is commercieel acceptabel?
- Is isolatie per klant, team of workload nodig?
Europese soevereine cloud
Scalia is gebouwd voor platformen waar controle, schaal en continuïteit niet optioneel zijn.
Voor GPU-workloads is controle belangrijk omdat data, modellen en verwerkingscapaciteit vaak bedrijfskritisch zijn. Scalia helpt dit binnen een Europese platformstrategie te plaatsen, zonder onnodige lock-in rond de rest van je stack.
Eigen Europees CDNScalia combineert hosting, storage en content delivery in eigen beheer. Daardoor kun je verkeer, caching, herkomstservers en platformcapaciteit als een samenhangende keten ontwerpen in plaats van als losse leveranciers.
Nederlands beheerInfrastructuur, migratie, monitoring, patching en incidentopvolging liggen bij een Nederlands team dat de omgeving kent. Dat geeft kortere lijnen bij wijzigingen, calamiteiten, securityvragen en groeiplannen.
Gebouwd voor schaalVoor platformen met honderden tot miljoenen dagelijkse gebruikers draait succes om voorspelbare capaciteit, heldere verantwoordelijkheden en technische keuzes die blijven werken wanneer verkeer snel groeit.
Gerelateerde producten
Bouwblokken voor GPU workloads.
GPU-hosting wordt sterker in combinatie met storage, CDN, Kubernetes of dedicated capaciteit.
GPU Hosting
GPU nodes voor AI-workloads, rendering, transcoding en compute-intensieve taken.
vanaf €0,95 / uurAanvragenMac mini AI Hosting
Betaalbare Apple Silicon compute voor AI-inference, agents, build runners en ontwikkelomgevingen.
- Apple Silicon GPU-inference
- Dedicated Mac mini hardware
- Managed netwerk en monitoring
Aanpak
Van workload naar passende GPU-capaciteit.
We starten bij de workload en ontwerpen daarna pas de infrastructuur.
Workloadanalyse
We meten inputdata, doorlooptijd, piekbelasting, afhankelijkheden en gewenste beschikbaarheid.
Platformontwerp
We kiezen GPU-capaciteit, opslag, netwerk, wachtrijen en deploymentmodel.
Testfase
We valideren performance met echte jobs en sturen bij op bottlenecks.
Productie
We leggen monitoring, beheer, schaalafspraken en kostenbewaking vast.
GPU voorstel
Wil je weten welke GPU-opzet past bij jouw workload?
Deel je workload, dataset en gewenste doorlooptijd. We vertalen dit naar een realistische GPU-architectuur en prijsrichting.