GPU on Demand per Kubernetes

Potenza GPU dedicata, quando serve. Estendi il tuo cluster Kubernetes on-premises o ibrido senza toccare la tua infrastruttura.    

  • Integrazione nativa Kubernetes
  • Zero CAPEX, costi predicibili
  • Scalabilità dinamica (Plug&Play)
  • Sovranità dei dati (100% Europa)
RICHIEDI UN CONTATTO Scopri di più

Estendi il tuo cluster Kubernetes con GPU fisiche dedicate.

GPU on Demand di Aruba Cloud ti consente di integrare in pochi minuti GPU NVIDIA dedicate, connessi al tuo cluster Kubernetes esistente.
Hai potenza di calcolo scalabile per AI/ML, rendering 3D e analytics, con costi mensili trasparenti e nessun lock-in architetturale.
Basato su infrastruttura cloud europea di Aruba, garantisce prestazioni costanti, sicurezza e sovranità dei dati, con attivazione e rilascio immediati.

AI accelerata

Che si tratti di inferenza o fine tuning, le GPU dedicate di Aruba Cloud assicurano latenza minima e prestazioni costanti.
Il cluster scala in pochi minuti: sperimenta, testa, rilascia senza rallentare il ciclo DevOps.

Rendering

Profili GPU NVIDIA RTX ottimizzati per rendering 3D, visual design e produzione video.
Lavori in tempo reale con risorse dedicate, prestazioni stabili e throughput costante.

Machine Learning

Esegui fine tuning su GPU dedicate ad alte prestazioni, senza limiti di scalabilità.
L’infrastruttura la gestiamo noi: tu ti concentri su feature engineering e sperimentazione.

Analisi dei dati

Elabora grandi volumi di dati con throughput elevato e tempi di insight ridotti. Perfetto per pipeline big data, video analytics e anomaly detection in tempo quasi reale.

Prezzi GPU On Demand

GPU on Demand - Nvidia GeFORCE RTX 4080 Super

389,90 € + IVA / mese Setup gratuito se ordini per 6 mesi*

  • CUDA Cores: NVIDIA CUDA Cores 10240
  • GPU: Nvidia GeFORCE RTX 4080 Super
  • GPU Memory: 16GB GDDR6X

GPU on Demand - Nvidia L40S

1499,90 € + IVA / mese Setup gratuito se ordini per 6 mesi*

  • CUDA Cores: NVIDIA Ada Lovelace Architecture - CUDA Cores 18176
  • GPU: Nvidia L40S
  • GPU Memory: 48GB GDDR6 with ECC
RICHIEDI UN CONTATTO

Architettura di federazione: come funziona

Scalabilità sicura tra region e cluster diversi.

Estendi dinamicamente il tuo cluster Kubernetes sfruttando GPU remote come se fossero risorse locali, senza modifiche applicative.

  • Virtual node integrato via LIQO

  • GPU fisiche dedicate e sovrane

  • Stesse API, nessun lock-in

Perché scegliere GPU On Demand di Aruba Cloud

Nessun Lock-in

Estendi qualsiasi architettura Kubernetes — on-premises, pubblica o ibrida — senza cambiare toolchain o API. Le GPU vengono esposte come risorse native del cluster, senza vincoli di piattaforma.

Sovranità & compliance by design

Dati e workload restano in Europa, con infrastruttura e processi conformi a GDPR e requisiti di data residency.
Hai controllo totale su dove risiedono e come vengono trattati.

Costi prevedibili

GPU dedicate a canone fisso o pacchetto, con monitoraggio chiaro dei consumi.
Scali o disattivi risorse quando vuoi, mantenendo piena visibilità di budget.

Integrazione trasparente

Stesse API Kubernetes, stesse pipeline CI/CD, stessi strumenti. Federi GPU dedicate senza modificare architettura o flussi di lavoro.

Scalabilità immediata

Accedi on demand a GPU remote e scala i carichi AI quando serve. Mantieni agilità e prestazioni costanti anche nei picchi di carico.

Attivazione rapida e reversibile

Colleghi GPU dedicate in pochi minuti e le rilasci quando non servono. Perfetto per PoC, test, picchi stagionali o fasi di sperimentazione controllata.

Provalo con Aruba Managed Kubernetes e inizia a creare la tua Private AI

GPU dedicate + Aruba Managed Kubernetes: la combinazione più rapida per portare AI/ML in produzione. Attiva GPU on Demand, scala quando serve e mantieni il controllo su costi, dati e prestazioni.

RICHIEDI UN CONTATTO Scopri di più

GPU on Demand: domande frequenti

  • Abilita capacità GPU aggiuntiva in pochi minuti per AI generativa, rendering 3D o analytics.
    Perfetta per gestire picchi o sperimentare senza cambiare pipeline: colleghi, usi, rilasci.

  • Il prerequisito è l’uso di Kubernetes.
    Serve un cluster Kubernetes. Federi il tuo cluster con un server GPU dedicato (via Liqo) e le GPU remote diventano risorse del cluster. Scheduli i pod AI/ML come su qualsiasi worker node.

  • Compatibile con le principali piattaforme: AKS, EKS, GKE, OpenShift, Tanzu, Rancher e distribuzioni vanilla. Nessuna dipendenza da stack proprietari.

  • Grazie al modello on demand con fatturazione a canone mensile, hai visibilità sui consumi e puoi scalare o disattivare GPU in autonomia. Nessuna sorpresa a fine mese.

Inizia ora con Aruba Cloud