GMI Cloud
GMI Cloud ist eine KI-native Inferenz-Cloud-Plattform, die serverlose Skalierung und dedizierte NVIDIA-GPU-Infrastruktur kombiniert und so hochleistungsfähige Computerressourcen mit vorhersehbarer Leistung und Kosten für KI-Workloads bietet.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Mar 27, 2026
Was ist GMI Cloud
GMI Cloud wurde 2023 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Mountain View, Kalifornien. Das Unternehmen ist ein GPU-basierter Cloud-Anbieter, der sich auf KI-Infrastrukturlösungen spezialisiert hat. Die Plattform basiert auf der NVIDIA Reference Platform Cloud Architecture und bietet Unternehmen sofortigen Zugriff auf erstklassige GPUs wie NVIDIA H100 und H200 für das Training, die Bereitstellung und die Ausführung von Modellen der künstlichen Intelligenz. Als vertrauenswürdiger Cloud-GPU-Anbieter nutzt GMI Cloud seine strategische Beziehung zu Realtek Semiconductors und dem taiwanesischen Lieferketten-Ökosystem, um eine effiziente Bereitstellung und einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.
Hauptfunktionen von GMI Cloud
GMI Cloud ist eine KI-native Infrastrukturplattform, die Serverless Inference und dedizierte GPU-Infrastruktur für KI-Workloads bereitstellt. Sie bietet sofortigen Zugriff auf leistungsstarke NVIDIA-GPUs (H100, H200 und die kommende Blackwell-Serie) mit einem transparenten Preismodell, automatisierten Skalierungsfunktionen und umfassenden Sicherheitsfunktionen. Die Plattform kombiniert Serverless-Flexibilität mit dedizierter GPU-Leistung und ermöglicht es Unternehmen, ihre KI-Operationen nahtlos zu skalieren und gleichzeitig eine vorhersagbare Leistung und Kosteneffizienz aufrechtzuerhalten.
Serverless-Inference-Architektur: Automatische Skalierung, Request Batching und Kostenoptimierung mit der Möglichkeit, auf Null zu skalieren, was eine sofortige Modellbereitstellung ohne Infrastrukturmanagement ermöglicht
Hochleistungs-GPU-Infrastruktur: Zugriff auf die neuesten NVIDIA-GPUs (H100, H200) mit Bare-Metal-Optionen und RDMA-fähigem Netzwerk für stabilen Durchsatz unter anhaltender Last
Einheitliche Modellbibliothek: Zugriff auf über 100 KI-Modelle über eine einzige API, die einen einfachen Vergleich und die Bereitstellung verschiedener Modelle wie GLM-5, GPT-5, Claude und DeepSeek ermöglicht
GMI Studio Visual Workflow: Knotenbasierte Erstellungsoberfläche zum Kombinieren mehrerer KI-Modelle und zum Erstellen wiederverwendbarer Workflows ohne Programmierung
Anwendungsfälle von GMI Cloud
Groß angelegtes KI-Training: Trainieren großer Sprachmodelle mit 70 Mrd.+ Parametern unter Verwendung von GPUs mit hohem Speicher und verteilten Trainingsfunktionen
Produktions-Inference-Workloads: Ausführen von Echtzeit-KI-Inference in großem Maßstab für Anwendungen, die konsistente Leistung und Zuverlässigkeit erfordern
Generative KI-Entwicklung: Erstellen und Bereitstellen speicherintensiver generativer KI-Anwendungen für Text-zu-Video- und hochauflösende Text-zu-Bild-Generierung
Enterprise-KI-Integration: Unterstützung von Unternehmen bei der Implementierung von KI-Lösungen mit flexiblen Bereitstellungsoptionen in privaten und öffentlichen Cloud-Umgebungen
Vorteile
40-60 % Kosteneinsparungen im Vergleich zu Hyperscale-Cloud-Anbietern
Sofortiger Zugriff auf die neuesten NVIDIA-GPUs ohne Wartelisten
Flexible Skalierung von Serverless zu dedizierter Infrastruktur
Nachteile
Begrenzte ergänzende Dienstleistungen im Vergleich zu großen Cloud-Anbietern
Erfordert technisches Fachwissen, um Bare-Metal-Funktionen voll auszuschöpfen
Wie verwendet man GMI Cloud
Für GMI Cloud anmelden: Besuchen Sie console.gmicloud.ai und erstellen Sie ein neues Konto, um Ihren GMI-API-Schlüssel zu erhalten
API-Authentifizierung einrichten: Legen Sie Ihre GMI_API_KEY-Umgebungsvariable mit Ihrem bei der Anmeldung erhaltenen API-Schlüssel fest
Erforderliche Pakete installieren: Installieren Sie das litellm-Paket, das für die Interaktion mit der API von GMI Cloud verwendet wird
Bereitstellungsmethode wählen: Wählen Sie je nach Ihren Workload-Anforderungen zwischen serverloser Inferenz (Standard) oder dedizierten GPU-Clustern
KI-Modell auswählen: Durchsuchen Sie die Modellbibliothek von GMI Cloud, um aus über 100 vorab bereitgestellten Modellen auszuwählen, darunter LLMs, Bild-, Video- und Audiomodelle
Modell bereitstellen: Verwenden Sie die bereitgestellte Python-Codevorlage, um Ihr ausgewähltes Modell über die einheitliche API-Schnittstelle bereitzustellen
Skalierung konfigurieren: Richten Sie bei Bedarf Parameter für die automatische Skalierung ein - das System übernimmt die Skalierung standardmäßig automatisch
Leistung überwachen: Verwenden Sie das Konsolen-Dashboard, um die Echtzeitleistung, die Ressourcenauslastung und die Kosten zu überwachen
Bereitstellung optimieren: Optimieren Sie Ihre Bereitstellung mithilfe von Techniken wie Quantisierung und spekulativer Dekodierung, um die Kosten zu senken und gleichzeitig die Leistung aufrechtzuerhalten
Infrastruktur skalieren: Wenn die Arbeitslasten wachsen, können Sie mit der Cluster Engine nahtlos von serverloser zu dedizierter GPU-Infrastruktur übergehen
GMI Cloud FAQs
GMI Cloud ist eine KI-native Inferenz-Cloud-Plattform, die für die Produktion von KI entwickelt wurde und Serverless-Skalierung mit dedizierter GPU-Infrastruktur kombiniert. Es ist ein vertrauenswürdiger Cloud-GPU-Anbieter, der hochleistungsfähige Infrastruktur mit NVIDIA-Technologie für KI-Training, Inferenz und Bereitstellung bietet.
GMI Cloud Video
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