Infrastruttura GPU

Server GPU per IA

Server GPU dedicati per inferenza, agenti, carichi vettoriali e laboratori IA.

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Opzioni GPU NVIDIACPU e RAM dedicateArchiviazione NVMe o SSDOpzioni da 1 Gbps e 10 Gbps

Che cos’è

Server GPU per IA ospitato da Hosthink

I server GPU per IA forniscono accelerazione dedicata per servizi di inferenza, agenti IA, generazione di immagini, ricerca vettoriale e sperimentazione privata.

Che cos’èServer GPU dedicati per inferenza, agenti, carichi vettoriali e laboratori IA.

A chi si rivolgeAPI di inferenza · Laboratori IA · Preparazione al fine-tuning dei modelli · Carichi di visione artificiale

Infrastruttura GPUOpzioni GPU NVIDIA · CPU e RAM dedicate · Archiviazione NVMe o SSD · Opzioni da 1 Gbps e 10 Gbps · Accesso root

Percorso del flusso

Percorso di configurazione di Server GPU per IA

Una rapida panoramica del percorso prodotto prima di passare dalla valutazione della pagina a un servizio Hosthink operativo.

Valuta la GPU adatta

Parti dalla famiglia di server GPU adatta a modello, memoria e profilo di carico.

Conferma le esigenze dello stack

Scegli tra Ollama, DeepSeek, uno stack LLM privato o una configurazione più ampia di server GPU per IA.

Prepara la consegna

Hosthink mantiene chiaro il percorso di configurazione per collegare il server al tuo flusso IA.

Adatta alla crescita dell’uso

Passa a una configurazione GPU o stack maggiore quando cambiano dimensioni del modello, concorrenza o archiviazione.

Prezzi

Piani Starter, Pro e Advanced

Disponibilità GPU e dimensionamento finale confermati prima della distribuzione. Ambito di gestione confermato prima del deployment.

GPU Starter

Prezzo di partenza indicativo

$199/mese

GPU di base

Test di inferenzaDisponibilità GPU e dimensionamento finale confermati prima della distribuzioneAmbito di gestione confermato prima del deployment

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GPU Pro

Prezzo di partenza indicativo

$499/mese

GPU ad alte prestazioni

Carichi di produzioneDisponibilità GPU e dimensionamento finale confermati prima della distribuzioneAmbito di gestione confermato prima del deployment

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GPU Advanced

Prezzo di partenza indicativo

$999/mese

GPU con ampia VRAM

Modelli più grandiDisponibilità GPU e dimensionamento finale confermati prima della distribuzioneAmbito di gestione confermato prima del deployment

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Casi d’uso

Flussi reali supportati

Questi sono modelli pratici di distribuzione per i team che usano Server GPU per IA in stack IA, automazione, strumenti interni e operazioni.

API di inferenza

Laboratori IA

Preparazione al fine-tuning dei modelli

Carichi di visione artificiale

Funzionalità

Disponibilità di GPU dedicate

Linux pronto per CUDA

Opzioni ad alta larghezza di banda

Accesso root

Opzioni VLAN privata

Consegna gestita

Specifiche tecniche

Base di produzione

Opzioni GPU NVIDIA

CPU e RAM dedicate

Archiviazione NVMe o SSD

Opzioni da 1 Gbps e 10 Gbps

Accesso root

Disponibilità GPU e dimensionamento finale confermati prima della distribuzione

Ambito di gestione confermato prima del deployment

GPU e CPU a confronto

Le GPU trasformano i carichi IA

L’inferenza solo CPU può bastare per modelli molto piccoli e attività in background, ma assistenti interattivi, flussi di recupero delle informazioni e modelli locali più grandi richiedono accelerazione parallela per essere usabili.

Minore latenza di risposta

L’accelerazione GPU riduce l’attesa nei cicli di chat, codice e agenti dove ogni passaggio generativo conta.

Più margine per modelli grandi

La VRAM determina quanto agevolmente modelli quantizzati e completi possono funzionare con finestre di contesto utili.

Maggiore concorrenza

I team che servono più utenti richiedono capacità prevedibile, non un singolo processo simile a una workstation.

Controllo della distribuzione privata

Scegli modello, ambiente, esposizione di rete e frequenza degli aggiornamenti senza dipendere da una piattaforma IA esterna.

Carichi consigliati

Dimensiona il server in base al modello, non al titolo

Modelli locali piccoli

7B-13B

GPU di base / quantizzato

Prototipi di assistenti interniTest dei prompt e RAG leggeroUtilizzo da parte di un singolo team

Inferenza in produzione

30B-70B

Ampia VRAM consigliata

Assistenti di conoscenzaBackend di agenti e servizio APIPiù concorrenza e contesto

Stack IA avanzati

Multi-GPU

Dimensionato con il team tecnico

Grandi distribuzioni LLM privatePiù endpoint di modelliRequisiti di isolamento aziendale

Stack consigliati

Abbina l’infrastruttura GPU agli strumenti IA in hosting

I server IA privati gestiscono l’inferenza. Le app in hosting possono fornire interfaccia utente, editor dei flussi o livello dati interno attorno a essa.

OpenClaw in 1 clic

Un assistente IA self-hosted collegato ai tuoi canali di messaggistica e strumenti.

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Uptime Kuma in 1 clic

Controlli di disponibilità, avvisi e pagine di stato.

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n8n in 1 clic

Automazione dei flussi, webhook e integrazioni API.

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FAQ

Domande frequenti

La GPU è condivisa?

No. I piani server GPU per IA si basano su server dedicati, non su porzioni condivise di GPU cloud.

Posso distribuire il mio stack?

Sì. Puoi eseguire il tuo stack Docker, CUDA, server di inferenza o applicativo.

Serve una GPU per ogni carico IA?

Non sempre. Le app in hosting possono usare API di modelli esterne, mentre l’inferenza locale privata trae solitamente vantaggio dalla GPU.

Potete dimensionare il server?

Sì. Possiamo considerare famiglia del modello, VRAM, concorrenza e requisiti di archiviazione.

È uguale a una GPU su cloud pubblico?

No. Queste pagine descrivono distribuzioni di server GPU dedicati o privati, non un endpoint di modello SaaS condiviso.

La RAM del server è la stessa cosa della VRAM della GPU?

No. La VRAM è la memoria della GPU, mentre la RAM del server appartiene alla CPU. Se un modello non entra nella VRAM, runtime come Ollama possono caricarne una parte nella RAM di sistema, il che è più lento; dimensiona quindi la GPU in base al modello.

Il prezzo indicativo riserva una GPU specifica?

No. I prezzi Starter, Pro e Advanced sono prezzi di partenza indicativi. Modello di GPU, VRAM, località e prezzo mensile finale vengono confermati nel preventivo in base all’inventario attuale.

Server IA privati

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