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# Überblick

<u>**GPU Instance**</u> bietet kostengünstiges, leicht zugängliches High-Performance-Computing mit einfachem GPU-Zugriff und ist damit ideal für komplexe KI-Aufgaben. Nutzer profitieren von On-Demand-Miete und optimieren so sowohl Effizienz als auch Kosteneffektivität.

## Funktionen

* Umfangreiche **integrierte Vorlagen** helfen Ihnen, GPU-Instanzen für KI-Aufgaben sofort schnell bereitzustellen;
* Starten Sie eine GPU-Instanz **in Sekunden** und bewältigen Sie so Traffic-Spitzen schnell;
* Stellt Knoten in **mehreren globalen Regionen** bereit, um GPUs näher bei Ihren Nutzern bereitzustellen und minimale Latenz zu ermöglichen;
* Bietet **kostenlosen lokalen Speicher** und ermöglicht das Einbinden eines Netzwerk-Volumes; außerdem ist die Netzwerkübertragung kostenlos;
* Die Abrechnung ist **sekundengenau** und berechnet nur die tatsächliche Laufzeit der GPU-Container-Instanzen;
* **Erschwingliche Preise** senken die Kosten um bis zu 50 %.

## Terminologie

* **Container-Image**: Docker-kompatible OCI-Image-Referenz, die sowohl öffentliche Registries als auch private Repositories mit Authentifizierung unterstützt.
* **Umgebungsvariablen**: Schlüssel-Wert-Paare für die Laufzeitkonfiguration, die zur dynamischen Konfiguration und Geheimnisverwaltung in Container injiziert werden.
* **HTTP/TCP Ports**: Von Containern für die Kommunikation bereitgestellte Netzwerkendpunkte. HTTP-Ports (z. B. 80, 443) für Webdienste, TCP-Ports für allgemeine Netzwerkprotokolle.
* **Container-Disk**: Root-Dateisystempartition, die Betriebssystem- und System-Binärdateien enthält. Wird beim Container-Start mit Lese- und Schreibzugriff eingebunden.
* **Volume-Disk**: Leistungsstarker flüchtiger Speicher, der direkt an die GPU-Instanz angebunden ist. Optimiert für I/O-intensive Workloads, jedoch nicht persistent über Instanzneustarts hinweg.
* **Network Volume**: Netzwerkgebundener Speicherdienst, der es Nutzern ermöglicht, über ein Netzwerk auf Daten zuzugreifen und diese zu verwalten. Daten können auf entfernten Servern gespeichert und von jedem Gerät aus abgerufen werden.

Wenn Sie Fragen haben, können Sie zuerst die [FAQs für GPU Instance](/docs/de/guides/faq#gpu-instance) lesen.