HOSTtest Plus – Werde sofort benachrichtigt, wenn deine Website ausfällt
SMS Anruf E-Mail
Jetzt kostenlos überwachen
Filter ausblenden
Server-Typ
GPU Hersteller
Anzahl GPUs
1 Stück
  • 0
  • 4
  • 8
  • 11
  • 15
(v)GPU RAM
1 GB
  • 0
  • 20
  • 40
  • 60
  • 80
  • 100
KI-Modell
Speicherplatz (minimal)
1 GB
  • 0
  • 250
  • 500
  • 750
  • 1000
Arbeitsspeicher
1 GB
  • 0
  • 10
  • 20
  • 30
  • 40
  • 50
Anzahl vCores
1 Stück
  • 0
  • 4
  • 8
  • 11
  • 15
Transfervolumen (minimal)
1 GB
  • 0
  • 1250
  • 2500
  • 3750
  • 5000
Unbegrenzt
Vertragslaufzeit max.
0 Monate
  • 0
  • 6
  • 12
  • 18
  • 24
TOP Eigenschaften
SSD
Managed
Backup
Grünes Hosting
DDOS Schutz
24h Support
Maximale Kosten
0
  • 0
  • 25
  • 50
  • 75
  • 100
Weiterempfehlungsrate
0 %
  • 0
  • 25
  • 50
  • 75
  • 100
Zufriedenheit
Webhoster suchen
Anzeige
Features
CPU Webserver
Verwaltung
Betriebssystem
Server-Standort
Bezahlmethode
Minimale Kosten
0
  • 0
  • 25
  • 50
  • 75
  • 100

GPU-Server Vergleich 2026 

Du suchst einen leistungsstarken GPU-Server für KI, Machine Learning, Rendering oder andere GPU-intensive Anwendungen? Hier findest du eine Auswahl an Anbietern, die dedizierte und virtuelle GPU-Server bereitstellen:

15 von 41 Angeboten.* 10.06.2026 Ergebnisse teilen
Diamant
NVIDIA® T4 GPU
GPU
1x
Anzahl GPUs
128 GB
RAM
GPU Server
Telefonsupport
Geld-zurück-Garantie
DDoS Protection
1 GPU
1 TB NVMe SSD
AMD EPYC™ 7302P
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
GPU Server
NVIDIA® T4 GPU (1x)
AMD EPYC™ 7302P (16 Kerne)
3300 MHz
RAM: 128 GB
1 TB NVMe SSD
RAID RAID 1
Tarif-Features
0€ Setup
Anbieter-Features
DDoS Protection
Zertifiziert nach ISO 27001
365 Tage Support
Livechat-Support
Telefonsupport
Mailsupport
Geo Redundantes Hosting
Eigene Server
Eigenes Rechenzentrum
24h Support
SSD-Festplatten im Einsatz
Reaktion des Kundensupports unter 2h
30 Tage Geld-zurück-Garantie
Geld-zurück-Garantie
Server in Deutschland
Server in Europa
Nutzung von Ökostrom
0€ Setup
490,00 €* Durchschnittspreis pro Monat 490,00 €/Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 490,00 €
Einrichtungsgebühr Kostenlos
Vertragslaufzeit k.A.
Ø-Preis/Monat 490,00 €
Kosten 12 Monate 5.880,00 €
Kosten 24 Monate 11.760,00 €
Premium
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server
GPU
1x
Anzahl GPUs
4 GB
RAM
Virtueller GPU Server
Telefonsupport
DDoS Protection
1 GPU
100 GB NVMe
AMD EPYC
Automatisches Backup
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
Virtueller GPU Server
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server (1x)
AMD EPYC (2 Kerne)
2400 MHz
RAM: 4 GB
100 GB NVMe (12x)
RAID RAID 10
Automatisches Backup
Tarif-Features
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
Storage erweiterbar / hinzufügbar
Privates / Internes Netzwerk optional
Anbieter-Features
Telefonsupport
Mailsupport
Inhaber geführtes Unternehmen
Eigene Server
SSD-Festplatten im Einsatz
Tägliches Backup
Server in Deutschland
Server in Österreich
DDoS Protection
Nutzung von Ökostrom
24h Support
Livechat-Support
Geo Redundantes Hosting
Managed WordPress Hosting
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
Storage erweiterbar / hinzufügbar
Privates / Internes Netzwerk optional
77,25 € Durchschnittspreis pro Monat 69,00 €/Monat zzgl. Setup 99,00 € Vertragslaufzeit: 1 Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 69,00 €
Einrichtungsgebühr 99,00 €
Vertragslaufzeit 1 Monat
Ø-Preis/Monat 77,25 €
Kosten 12 Monate 927,00 €
Kosten 24 Monate 1.755,00 €
Diamant
NVIDIA® RTX A4000
GPU
16 GB
(v)GPU-Speicher
20 GB
RAM
GPU Server
Telefonsupport
API Zugriff
KI Assistent
1 GPU
16 GB (v)GPU-RAM
180 GB NVMe SSD
AMD EPYC / Intel Xeon
Snapshots
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
GPU Server
NVIDIA® RTX A4000 (1x)
16 GB (v)GPU-RAM
AMD EPYC / Intel Xeon (4 Kerne)
RAM: 20 GB
180 GB NVMe SSD
RAID RAID 1
Snapshots
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Tarif-Features
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Anbieter-Features
Server in Deutschland
Zertifiziert nach ISO 27001
Nutzung von Ökostrom
24h Support
365 Tage Support
Livechat-Support
Telefonsupport
Inhaber geführtes Unternehmen
Eigene Server
SSD-Festplatten im Einsatz
API Zugriff
KI Assistent
Mailsupport
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Online-Konsole
Snapshots im laufenden Betrieb
102,83 €* Durchschnittspreis pro Monat 105,00 €/Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 105,00 €
Angebotspreis (1 Monat) 78,95 €
Einrichtungsgebühr Kostenlos
Vertragslaufzeit k.A.
Ø-Preis/Monat 102,83 €
Kosten 12 Monate 1.233,95 €
Kosten 24 Monate 2.493,95 €
Deals 1
  • 🔥 Summer Warm-Up! 🏖️ Zahlen Sie 150 €, erhalten Sie 200 € (+33 %) – bis zu 3990 €!

    Summer Warm-Up im Juni! Zahlen Sie 150 €, erhalten Sie 200 € Guthaben ...

Diamant
NVIDIA® Geforce RTX 4070 TI
GPU
16 GB
(v)GPU-Speicher
20 GB
RAM
GPU Server
Telefonsupport
API Zugriff
KI Assistent
1 GPU
16 GB (v)GPU-RAM
180 GB NVMe SSD
AMD EPYC / Intel Xeon
Snapshots
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
GPU Server
NVIDIA® Geforce RTX 4070 TI (1x)
16 GB (v)GPU-RAM
AMD EPYC / Intel Xeon (4 Kerne)
RAM: 20 GB
180 GB NVMe SSD
RAID RAID 1
Snapshots
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Tarif-Features
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Anbieter-Features
Server in Deutschland
Zertifiziert nach ISO 27001
Nutzung von Ökostrom
24h Support
365 Tage Support
Livechat-Support
Telefonsupport
Inhaber geführtes Unternehmen
Eigene Server
SSD-Festplatten im Einsatz
API Zugriff
KI Assistent
Mailsupport
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Online-Konsole
Snapshots im laufenden Betrieb
112,62 €* Durchschnittspreis pro Monat 115,00 €/Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 115,00 €
Angebotspreis (1 Monat) 86,47 €
Einrichtungsgebühr Kostenlos
Vertragslaufzeit k.A.
Ø-Preis/Monat 112,62 €
Kosten 12 Monate 1.351,47 €
Kosten 24 Monate 2.731,47 €
Deals 1
  • 🔥 Summer Warm-Up! 🏖️ Zahlen Sie 150 €, erhalten Sie 200 € (+33 %) – bis zu 3990 €!

    Summer Warm-Up im Juni! Zahlen Sie 150 €, erhalten Sie 200 € Guthaben ...

Tipp
Wähle bis zu 3 Angebote und vergleiche sie miteinander.
Premium
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server
GPU
8 GB
(v)GPU-Speicher
8 GB
RAM
Virtueller GPU Server
Telefonsupport
DDoS Protection
1 GPU
8 GB (v)GPU-RAM
200 GB NVMe
AMD EPYC
Automatisches Backup
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
Virtueller GPU Server
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server (1x)
8 GB (v)GPU-RAM
AMD EPYC (4 Kerne)
2400 MHz
RAM: 8 GB
200 GB NVMe (12x)
RAID RAID 10
Automatisches Backup
Tarif-Features
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
Storage erweiterbar / hinzufügbar
Privates / Internes Netzwerk optional
Anbieter-Features
Telefonsupport
Mailsupport
Inhaber geführtes Unternehmen
Eigene Server
SSD-Festplatten im Einsatz
Tägliches Backup
Server in Deutschland
Server in Österreich
DDoS Protection
Nutzung von Ökostrom
24h Support
Livechat-Support
Geo Redundantes Hosting
Managed WordPress Hosting
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
Storage erweiterbar / hinzufügbar
Privates / Internes Netzwerk optional
127,25 € Durchschnittspreis pro Monat 119,00 €/Monat zzgl. Setup 99,00 € Vertragslaufzeit: 1 Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 119,00 €
Einrichtungsgebühr 99,00 €
Vertragslaufzeit 1 Monat
Ø-Preis/Monat 127,25 €
Kosten 12 Monate 1.527,00 €
Kosten 24 Monate 2.955,00 €
Premium
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server
GPU
12 GB
(v)GPU-Speicher
12 GB
RAM
Virtueller GPU Server
Telefonsupport
DDoS Protection
1 GPU
12 GB (v)GPU-RAM
300 GB NVMe
AMD EPYC
Automatisches Backup
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
Virtueller GPU Server
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server (1x)
12 GB (v)GPU-RAM
AMD EPYC (12 Kerne)
2400 MHz
RAM: 12 GB
300 GB NVMe (12x)
RAID RAID 10
Automatisches Backup
Tarif-Features
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
Storage erweiterbar / hinzufügbar
Privates / Internes Netzwerk optional
Anbieter-Features
Telefonsupport
Mailsupport
Inhaber geführtes Unternehmen
Eigene Server
SSD-Festplatten im Einsatz
Tägliches Backup
Server in Deutschland
Server in Österreich
DDoS Protection
Nutzung von Ökostrom
24h Support
Livechat-Support
Geo Redundantes Hosting
Managed WordPress Hosting
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
Storage erweiterbar / hinzufügbar
Privates / Internes Netzwerk optional
187,25 € Durchschnittspreis pro Monat 179,00 €/Monat zzgl. Setup 99,00 € Vertragslaufzeit: 1 Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 179,00 €
Einrichtungsgebühr 99,00 €
Vertragslaufzeit 1 Monat
Ø-Preis/Monat 187,25 €
Kosten 12 Monate 2.247,00 €
Kosten 24 Monate 4.395,00 €
Nie wieder einen Website- oder Server-Ausfall verpassen.
Rund-um-die-Uhr-Überwachung mit Alarm per SMS, Anruf oder E‑Mail mit HOSTtest Plus.
SMS‑Alarm Anruf‑Alarm E‑Mail‑Alarm
Jetzt kostenlos überwachen
Premium
NVIDIA® RTX 2000 Ada
GPU
1x
Anzahl GPUs
32 GB
RAM
GPU Server
1 GPU
1 TB NVMe SSD
AMD Ryzen™ 5 8400F
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
GPU Server
NVIDIA® RTX 2000 Ada (1x)
AMD Ryzen™ 5 8400F (6 Kerne)
4700 MHz
RAM: 32 GB
1 TB NVMe SSD (2x)
RAID RAID 1
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Tarif-Features
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
IPv6 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
IPv6 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Online-Konsole
222,72 € Durchschnittspreis pro Monat 202,89 €/Monat zzgl. Setup 238,00 € Vertragslaufzeit: 6 Monate
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 202,89 €
Einrichtungsgebühr 238,00 €
Vertragslaufzeit 6 Monate
Ø-Preis/Monat 222,72 €
Kosten 12 Monate 2.672,68 €
Kosten 24 Monate 5.107,36 €
Diamant
NVIDIA® RTX PRO 4000 Blackwell
GPU
24 GB
(v)GPU-Speicher
36 GB
RAM
GPU Server
Telefonsupport
API Zugriff
KI Assistent
1 GPU
24 GB (v)GPU-RAM
600 GB NVMe SSD
AMD EPYC / Intel Xeon
Snapshots
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
GPU Server
NVIDIA® RTX PRO 4000 Blackwell (1x)
24 GB (v)GPU-RAM
AMD EPYC / Intel Xeon (6 Kerne)
RAM: 36 GB
600 GB NVMe SSD
RAID RAID 1
Snapshots
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Tarif-Features
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Anbieter-Features
Server in Deutschland
Zertifiziert nach ISO 27001
Nutzung von Ökostrom
24h Support
365 Tage Support
Livechat-Support
Telefonsupport
Inhaber geführtes Unternehmen
Eigene Server
SSD-Festplatten im Einsatz
API Zugriff
KI Assistent
Mailsupport
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Online-Konsole
Snapshots im laufenden Betrieb
249,73 €* Durchschnittspreis pro Monat 255,00 €/Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 255,00 €
Angebotspreis (1 Monat) 191,73 €
Einrichtungsgebühr Kostenlos
Vertragslaufzeit k.A.
Ø-Preis/Monat 249,73 €
Kosten 12 Monate 2.996,73 €
Kosten 24 Monate 6.056,73 €
Deals 1
  • 🔥 Summer Warm-Up! 🏖️ Zahlen Sie 150 €, erhalten Sie 200 € (+33 %) – bis zu 3990 €!

    Summer Warm-Up im Juni! Zahlen Sie 150 €, erhalten Sie 200 € Guthaben ...

Premium
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server
GPU
16 GB
(v)GPU-Speicher
16 GB
RAM
Virtueller GPU Server
Telefonsupport
DDoS Protection
1 GPU
16 GB (v)GPU-RAM
400 GB NVMe
AMD EPYC
Automatisches Backup
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
Virtueller GPU Server
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server (1x)
16 GB (v)GPU-RAM
AMD EPYC (16 Kerne)
2400 MHz
RAM: 16 GB
400 GB NVMe (12x)
RAID RAID 10
Automatisches Backup
Tarif-Features
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
Storage erweiterbar / hinzufügbar
Privates / Internes Netzwerk optional
Anbieter-Features
Telefonsupport
Mailsupport
Inhaber geführtes Unternehmen
Eigene Server
SSD-Festplatten im Einsatz
Tägliches Backup
Server in Deutschland
Server in Österreich
DDoS Protection
Nutzung von Ökostrom
24h Support
Livechat-Support
Geo Redundantes Hosting
Managed WordPress Hosting
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
Storage erweiterbar / hinzufügbar
Privates / Internes Netzwerk optional
257,25 € Durchschnittspreis pro Monat 249,00 €/Monat zzgl. Setup 99,00 € Vertragslaufzeit: 1 Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 249,00 €
Einrichtungsgebühr 99,00 €
Vertragslaufzeit 1 Monat
Ø-Preis/Monat 257,25 €
Kosten 12 Monate 3.087,00 €
Kosten 24 Monate 6.075,00 €
Diamant
NVIDIA® Geforce RTX 4080
GPU
32 GB
(v)GPU-Speicher
40 GB
RAM
GPU Server
Telefonsupport
API Zugriff
KI Assistent
1 GPU
32 GB (v)GPU-RAM
180 GB NVMe SSD
AMD EPYC / Intel Xeon
Snapshots
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
GPU Server
NVIDIA® Geforce RTX 4080 (1x)
32 GB (v)GPU-RAM
AMD EPYC / Intel Xeon (8 Kerne)
RAM: 40 GB
180 GB NVMe SSD
RAID RAID 1
Snapshots
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Tarif-Features
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Anbieter-Features
Server in Deutschland
Zertifiziert nach ISO 27001
Nutzung von Ökostrom
24h Support
365 Tage Support
Livechat-Support
Telefonsupport
Inhaber geführtes Unternehmen
Eigene Server
SSD-Festplatten im Einsatz
API Zugriff
KI Assistent
Mailsupport
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Online-Konsole
Snapshots im laufenden Betrieb
269,31 €* Durchschnittspreis pro Monat 275,00 €/Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 275,00 €
Angebotspreis (1 Monat) 206,77 €
Einrichtungsgebühr Kostenlos
Vertragslaufzeit k.A.
Ø-Preis/Monat 269,31 €
Kosten 12 Monate 3.231,77 €
Kosten 24 Monate 6.531,77 €
Deals 1
  • 🔥 Summer Warm-Up! 🏖️ Zahlen Sie 150 €, erhalten Sie 200 € (+33 %) – bis zu 3990 €!

    Summer Warm-Up im Juni! Zahlen Sie 150 €, erhalten Sie 200 € Guthaben ...

Premium
NVIDIA® RTX 4000 Ada
GPU
1x
Anzahl GPUs
32 GB
RAM
GPU Server
1 GPU
1 TB NVMe SSD
AMD Ryzen™ 5 9600X
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
GPU Server
NVIDIA® RTX 4000 Ada (1x)
AMD Ryzen™ 5 9600X (6 Kerne)
5400 MHz
RAM: 32 GB
1 TB NVMe SSD (2x)
RAID RAID 1
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Tarif-Features
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
IPv6 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
IPv6 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Online-Konsole
269,42 € Durchschnittspreis pro Monat 240,59 €/Monat zzgl. Setup 345,93 € Vertragslaufzeit: 6 Monate
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 240,59 €
Einrichtungsgebühr 345,93 €
Vertragslaufzeit 6 Monate
Ø-Preis/Monat 269,42 €
Kosten 12 Monate 3.233,01 €
Kosten 24 Monate 6.120,09 €
Diamant
NVIDIA® Geforce RTX 4090
GPU
24 GB
(v)GPU-Speicher
36 GB
RAM
GPU Server
Telefonsupport
API Zugriff
KI Assistent
1 GPU
24 GB (v)GPU-RAM
600 GB NVMe SSD
AMD EPYC / Intel Xeon
Snapshots
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
GPU Server
NVIDIA® Geforce RTX 4090 (1x)
24 GB (v)GPU-RAM
AMD EPYC / Intel Xeon (6 Kerne)
RAM: 36 GB
600 GB NVMe SSD
RAID RAID 1
Snapshots
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Tarif-Features
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Anbieter-Features
Server in Deutschland
Zertifiziert nach ISO 27001
Nutzung von Ökostrom
24h Support
365 Tage Support
Livechat-Support
Telefonsupport
Inhaber geführtes Unternehmen
Eigene Server
SSD-Festplatten im Einsatz
API Zugriff
KI Assistent
Mailsupport
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Online-Konsole
Snapshots im laufenden Betrieb
313,38 €* Durchschnittspreis pro Monat 320,00 €/Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 320,00 €
Angebotspreis (1 Monat) 240,60 €
Einrichtungsgebühr Kostenlos
Vertragslaufzeit k.A.
Ø-Preis/Monat 313,38 €
Kosten 12 Monate 3.760,60 €
Kosten 24 Monate 7.600,60 €
Deals 1
  • 🔥 Summer Warm-Up! 🏖️ Zahlen Sie 150 €, erhalten Sie 200 € (+33 %) – bis zu 3990 €!

    Summer Warm-Up im Juni! Zahlen Sie 150 €, erhalten Sie 200 € Guthaben ...

Premium
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server
GPU
24 GB
(v)GPU-Speicher
24 GB
RAM
Virtueller GPU Server
Telefonsupport
DDoS Protection
1 GPU
24 GB (v)GPU-RAM
600 GB NVMe
AMD EPYC
Automatisches Backup
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
Virtueller GPU Server
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server (1x)
24 GB (v)GPU-RAM
AMD EPYC (24 Kerne)
2400 MHz
RAM: 24 GB
600 GB NVMe (12x)
RAID RAID 10
Automatisches Backup
Tarif-Features
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
Storage erweiterbar / hinzufügbar
Privates / Internes Netzwerk optional
Anbieter-Features
Telefonsupport
Mailsupport
Inhaber geführtes Unternehmen
Eigene Server
SSD-Festplatten im Einsatz
Tägliches Backup
Server in Deutschland
Server in Österreich
DDoS Protection
Nutzung von Ökostrom
24h Support
Livechat-Support
Geo Redundantes Hosting
Managed WordPress Hosting
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
Storage erweiterbar / hinzufügbar
Privates / Internes Netzwerk optional
357,25 € Durchschnittspreis pro Monat 349,00 €/Monat zzgl. Setup 99,00 € Vertragslaufzeit: 1 Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 349,00 €
Einrichtungsgebühr 99,00 €
Vertragslaufzeit 1 Monat
Ø-Preis/Monat 357,25 €
Kosten 12 Monate 4.287,00 €
Kosten 24 Monate 8.475,00 €
Diamant
NVIDIA® A100 GPU
GPU
40 GB
(v)GPU-Speicher
48 GB
RAM
GPU Server
Telefonsupport
API Zugriff
KI Assistent
1 GPU
40 GB (v)GPU-RAM
180 GB NVMe SSD
AMD EPYC / Intel Xeon
Snapshots
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
GPU Server
NVIDIA® A100 GPU (1x)
40 GB (v)GPU-RAM
AMD EPYC / Intel Xeon (8 Kerne)
RAM: 48 GB
180 GB NVMe SSD
RAID RAID 1
Snapshots
Automatisches Backup
DDoS-Schutz
Tarif-Features
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Anbieter-Features
Server in Deutschland
Zertifiziert nach ISO 27001
Nutzung von Ökostrom
24h Support
365 Tage Support
Livechat-Support
Telefonsupport
Inhaber geführtes Unternehmen
Eigene Server
SSD-Festplatten im Einsatz
API Zugriff
KI Assistent
Mailsupport
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Automatisches Backup
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Rettungskonsole
Online-Konsole
Snapshots im laufenden Betrieb
489,66 €* Durchschnittspreis pro Monat 500,00 €/Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 500,00 €
Angebotspreis (1 Monat) 375,94 €
Einrichtungsgebühr Kostenlos
Vertragslaufzeit k.A.
Ø-Preis/Monat 489,66 €
Kosten 12 Monate 5.875,94 €
Kosten 24 Monate 11.875,94 €
Deals 1
  • 🔥 Summer Warm-Up! 🏖️ Zahlen Sie 150 €, erhalten Sie 200 € (+33 %) – bis zu 3990 €!

    Summer Warm-Up im Juni! Zahlen Sie 150 €, erhalten Sie 200 € Guthaben ...

Diamant
NVIDIA® T4 GPU
GPU
1x
Anzahl GPUs
128 GB
RAM
GPU Server
Telefonsupport
Geld-zurück-Garantie
DDoS Protection
1 GPU
1 TB NVMe SSD
AMD EPYC™ 7302P
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
GPU Server
NVIDIA® T4 GPU (1x)
AMD EPYC™ 7302P (16 Kerne)
3300 MHz
RAM: 128 GB
1 TB NVMe SSD
RAID RAID 1
Tarif-Features
0€ Setup
Anbieter-Features
DDoS Protection
Zertifiziert nach ISO 27001
365 Tage Support
Livechat-Support
Telefonsupport
Mailsupport
Geo Redundantes Hosting
Eigene Server
Eigenes Rechenzentrum
24h Support
SSD-Festplatten im Einsatz
Reaktion des Kundensupports unter 2h
30 Tage Geld-zurück-Garantie
Geld-zurück-Garantie
Server in Deutschland
Server in Europa
Nutzung von Ökostrom
0€ Setup
490,00 €* Durchschnittspreis pro Monat 490,00 €/Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 490,00 €
Einrichtungsgebühr Kostenlos
Vertragslaufzeit k.A.
Ø-Preis/Monat 490,00 €
Kosten 12 Monate 5.880,00 €
Kosten 24 Monate 11.760,00 €
Premium
NVIDIA® A100 GPU
GPU
40 GB
(v)GPU-Speicher
1 GB
RAM
GPU Server
Telefonsupport
Kostenlose Testphase
DDoS Protection
1 GPU
40 GB (v)GPU-RAM
10 GB SSD
AMD
DDoS-Schutz
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
GPU Server
NVIDIA® A100 GPU (1x)
40 GB (v)GPU-RAM
AMD (1 Kerne)
3400 MHz
RAM: 1 GB
10 GB SSD
DDoS-Schutz
Tarif-Features
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
DDOS Schutz
Anbieter-Features
Tägliches Backup
Server in Deutschland
DDoS Protection
Zertifiziert nach ISO 9001
Zertifiziert nach ISO 27001
Denic-Mitglied
Nutzung von Ökostrom
24h Support
365 Tage Support
Livechat-Support
Telefonsupport
Mailsupport
Inhaber geführtes Unternehmen
Geo Redundantes Hosting
Eigener Domainrobot
Eigene Server
Eigenes Rechenzentrum
SSD-Festplatten im Einsatz
Reaktion des Kundensupports unter 2h
Managed WordPress Hosting
Shopware zertifiziertes Hosting
Kostenlose Testphase
Server in der Schweiz
0€ Setup
Nutzung von Ökostrom
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
DDOS Schutz
492,13 €* Durchschnittspreis pro Monat 492,13 €/Monat Vertragslaufzeit: 1 Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis 492,13 €
Einrichtungsgebühr Kostenlos
Vertragslaufzeit 1 Monat
Ø-Preis/Monat 492,13 €
Kosten 12 Monate 5.905,56 €
Kosten 24 Monate 11.811,12 €
Nie wieder einen Website- oder Server-Ausfall verpassen.
Rund-um-die-Uhr-Überwachung mit Alarm per SMS, Anruf oder E‑Mail mit HOSTtest Plus.
SMS‑Alarm Anruf‑Alarm E‑Mail‑Alarm
Jetzt kostenlos überwachen
* Bei hosttest ist lediglich eine Auswahl von Anbietern zu finden. Mit Sternchen gekennzeichnete Angebote weisen weitere Bedingungen auf der Angebotsdetailseite aus. Mehr Informationen zu unseren Ranking- und Sortierungsdetails
* Klickst Du auf eine Empfehlung mit *, unterstützt das unsere Arbeit. hosttest bekommt dann ggf. eine Vergütung.

Nicht das Richtige gefunden?

Jetzt kostenlos & unverbindlich individuelle Ausschreibung aufgeben und Angebote innerhalb kürzester Zeit erhalten.

Ausschreibung starten

Christopher Prüfer
von Christopher Prüfer Webhosting-Experte
Warum du hosttest vertrauen kannst
Seit 2006
aktiv
6.181
Kundenbewertungen
13.179
Angebote im Vergleich
> 400
Anbieter

Die besten GPU Server Anbieter im Vergleich

Hier stellen wir die besten GPU Server Anbieter für Anwendungen wie KI Hosting vor:

 

GPU Server Anbieter im Vergleich

  verfügbare GPUs Abrechungsintervall zu den Angeboten
IONOS

NVIDIA Tesla T4
NVIDIA A10
INTEL Flex 170

minutengenau hier
OVH NVIDIA H100
NVIDIA L40s
NVIDIA L4
NVIDIA V100
NVIDIA V100s
stündlich hier
IP-Projects

NVIDIA RTX 2000 Ada
NVIDIA RTX 4000 SFF Ada
NVIDIA RTX 5000 Ada
NVIDIA RTX 6000 Ada

monatlich hier
menkiSys

NVIDIA RTX A4070
NVIDIA RTX A4070 Ti
NVIDIA RTX A4080
NVIDIA RTX A4090
NVIDIA RTX 6000 Ada
NVIDIA  A100

monatlich hier
hosttech NVIDIA RTX 4000 Ada
NVIDIA RTX 4090
NVIDIA RTX A4500
täglich hier
Centron NVIDIA RTX A4000
NVIDIA Quadro RTX 6000
NVIDIA A100
monatlich hier
WUKOTEC NVIDIA H200 monatlich hier
LeaseWeb

NVIDIA Tesla T4
NVIDIA A30
NVIDIA A40
NVIDIA A100

monatlich hier
Contabo

NVIDIA H100
NVIDIA L40s

monatlich

hier

Hetzner Online

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada

monatlich

hier

 

GPU Server bei IONOS

IONOS, früher als 1&1 bekannt, ist einer der führenden Webhosting Anbieter in Europa und bietet eine breite Palette von Webhosting-Diensten und Cloud-Lösungen. Das Unternehmen legt großen Wert auf Sicherheit, Performance und Kundenunterstützung, wodurch es sich einen soliden Ruf in der Branche erarbeitet hat. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und dem umfangreichen Service-Angebot ist IONOS eine beliebte Wahl sowohl für Einsteiger als auch für professionelle Entwickler.

Alle GPU Server Angebote unter: https://www.ionos.de/server/gpu-server

 

GPU Server bei IONOS

IONOS, früher als 1&1 bekannt, ist einer der führenden Webhosting Anbieter in Europa und bietet eine breite Palette von Webhosting-Diensten und Cloud-Lösungen. Das Unternehmen legt großen Wert auf Sicherheit, Performance und Kundenunterstützung, wodurch es sich einen soliden Ruf in der Branche erarbeitet hat. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und dem umfangreichen Service-Angebot ist IONOS eine beliebte Wahl sowohl für Einsteiger als auch für professionelle Entwickler.

Alle GPU Server Angebote unter: https://www.ionos.de/server/gpu-server

 

GPU Server bei OVH

OVH ist ein globaler Webhosting Anbieter mit einem breiten Angebot von Infrastruktur-Lösungen, einschließlich dedizierter Server, Public und Private Cloud sowie Webhosting. Das Unternehmen ist für seine innovativen Rechenzentren bekannt, die umweltfreundliche Kühltechniken nutzen und so den ökologischen Fußabdruck minimieren. Durch sein eigenes Glasfasernetzwerk und die kontinuierliche Weiterentwicklung seiner Dienstleistungen bietet OVH eine zuverlässige, skalierbare und wettbewerbsfähige Plattform für Geschäftskunden und Privatanwender gleichermaßen.

Alle GPU Server Angebote unter: https://www.ovhcloud.com/de/lp/gpu-portfolio/

 

GPU Server bei IP-Projects

IP-Projects ist ein deutscher Hostinganbieter mit über 18 Jahren Erfahrung und Fokus auf individuelle Lösungen. Neben klassischen Webhosting- und Serverangeboten stehen auch leistungsstarke GPU-Server zur Verfügung, die speziell für rechenintensive Aufgaben wie KI, Machine Learning oder Grafikberechnungen ausgelegt sind. Die Hardware basiert auf moderner NVIDIA-Grafiktechnologie in Kombination mit schnellen AMD-Prozessoren, viel Arbeitsspeicher und NVMe-Speicher. Alle Server stehen in zertifizierten deutschen Rechenzentren mit hoher Ausfallsicherheit und direkter Anbindung. Kunden profitieren zudem vom persönlichen Support ohne Callcenter und einer transparenten Preisgestaltung.

Alle GPU Server Angebote unter: https://ip-projects.de/de/dedicated-server/performance/gpu

 

GPU Server bei menkiSys Networks

menkiSys Networks e.U. ist ein in Österreich ansässiger Anbieter von Server- und Hosting-Dienstleistungen. Das Unternehmen bietet eine Vielzahl von Produkten an, darunter Root-Server, Cloud-Server, NVIDIA GPU-Server, und Webhosting-Pakete. Sie betreiben ein hochmodernes Rechenzentrum in Marchtrenk, Oberösterreich, das hohe Sicherheitsstandards wie 24/7 Videoüberwachung, Klimaanlagen und Notstromversorgung umfasst​. menkiSys Networks zeichnet sich durch seine Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit aus und hat eine starke Präsenz auf dem internationalen Markt.

Alle GPU Server Angebote unter: https://menkisys.at/store/nvidia-gpu-server

 

GPU Server bei hosttech GmbH

Die hosttech GmbH ist ein führender Internetdienstleister im DACH-Raum (Deutschland, Österreich, Schweiz) mit Hauptsitz in Richterswil, Schweiz. Seit ihrer Gründung im Jahr 2004 bietet sie umfassende Hosting-Lösungen an, darunter Webhosting, Domainregistrierung, Serverlösungen und weitere Internetdienstleistungen für Privatpersonen und Unternehmen. Mit eigenen Rechenzentren, wie dem unterirdischen Datacenter DATAROCK in Nottwil, gewährleistet hosttech höchste Sicherheitsstandards und Verfügbarkeit. Das Unternehmen betreut über 50.000 Kunden und legt großen Wert auf eine hochwertige Infrastruktur sowie einen erstklassigen Kundenservice.

Alle GPU Server Angebote unter: https://www.hosttech.de/gpu-server/

 

GPU Server bei Centron

Centron ist ein deutscher Hosting- und IT-Dienstleister, der sich durch hochwertige Serverprodukte, individuelle Kundenbetreuung und ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis auszeichnet. Mit einem starken Fokus auf Datenschutz und Sicherheit entspricht Centron den strengen deutschen Datenschutzgesetzen, was insbesondere für geschäftliche Kunden von Bedeutung ist. Die Kombination aus technischer Expertise und kundennahem Service macht Centron zu einer zuverlässigen Wahl für Unternehmen und Privatkunden, die Hosting- und IT-Lösungen suchen.

Alle GPU Server Angebote unter: https://www.centron.de/cloud-gpu/

 

GPU Server bei WUKOTEC

WUKOTEC ist ein österreichischer IT- und Hosting-Anbieter mit Sitz in Velden am Wörthersee, der leistungsstarke Lösungen in den Bereichen Webhosting, Domains, Root- und GPU-Server, IT-Security (in Partnerschaft mit ESET), E-Mail-Services und Netzwerktechnik anbietet. Der Fokus liegt auf individuellem Support, hoher Verfügbarkeit und moderner Infrastruktur für Privat- und Geschäftskunden. Zum Hostingbetrieb setzt WUKOTEC auf leistungsfähige Serverstandorte in Österreich (Wien), Deutschland (Nürnberg), den USA (Manassas) und den Niederlanden (Amsterdam) – ideal für internationale Projekte und anspruchsvolle Anwendungen wie KI-Workloads oder Videorendering mit dedizierten GPU-Servern.

Alle GPU Server Angebote unter: https://wukotec.com/gpu-server/

 

GPU Server bei LeaseWeb

LeaseWeb ist ein internationaler Anbieter von Cloud-Infrastrukturlösungen, der sich durch ein umfangreiches Portfolio von Produkten wie Dedizierte Server, Cloud Hosting und CDN auszeichnet. Mit einem globalen Netzwerk von Rechenzentren bietet LeaseWeb eine hochleistungsfähige und zuverlässige Infrastruktur für Unternehmen jeder Größe. Durch die Kombination von skalierbaren Lösungen, technischer Expertise und einem starken Fokus auf Kundenzufriedenheit hat sich LeaseWeb als vertrauenswürdiger Partner im Bereich IT-Infrastruktur etabliert.

Alle GPU Server Angebote unter: https://shop.leaseweb.com/de/products-services/dedicated-servers/gpu-server

 

GPU Server bei Contabo

Contabo ist ein international tätiger Anbieter von Webhosting- und Cloud-Services, der sich durch kosteneffiziente, hochleistungsfähige Lösungen für Privatpersonen und Geschäftskunden auszeichnet. Das Unternehmen bietet eine breite Palette an Dienstleistungen, darunter Shared Hosting, VPS (Virtual Private Server), dedizierte Server und Cloud-Infrastrukturlösungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen verschiedener Kunden zugeschnitten sind. Contabo legt einen starken Fokus auf Kundenzufriedenheit und technische Exzellenz, was durch seine benutzerfreundlichen Plattformen, umfangreichen Support-Optionen und das Engagement für eine hohe Verfügbarkeit und Sicherheit seiner Dienste unterstrichen wird.

Alle GPU Server Angebote unter: https://contabo.com/de/gpu-cloud/

 

GPU Server bei Hetzner

Hetzner Online ist ein deutscher Anbieter von Webhosting-Diensten und Rechenzentrumsinfrastrukturen, der seit 1997 besteht und seinen Sitz in Gunzenhausen hat. Das Unternehmen ist bekannt für seine leistungsstarken Serverlösungen, die sowohl für private als auch geschäftliche Anwendungen geeignet sind. Der Anbieter legt großen Wert auf Nachhaltigkeit und betreibt seine Rechenzentren mit erneuerbarer Energie, was zu einer umweltfreundlichen IT-Infrastruktur beiträgt. Hetzner Online bietet in hochmodernen Datacenter-Parks, die über mehrere Länder verteilt sind, eine ausgezeichnete Infrastruktur mit multiredundanten Netzanbindungen, die schnellen Webseitenzugriff und vielfältige Hosting-Lösungen wie Webspace, Cloud, Dedicated Root Server und Managed Server ermöglicht.

Alle GPU Server Angebote unter: https://www.hetzner.com/de/dedicated-rootserver/matrix-gpu/

 

GPU Server Vergleich

GPU Server mieten: Anbieter für KI Hosting im Vergleich

Du benötigst besonders hohe Rechenleistung für künstliche Intelligenz, Machine Learning, Large Language Models, Rendering, Simulationen oder datenintensive Anwendungen? Mit einem GPU Server nutzt du leistungsstarke Grafikprozessoren für parallelisierte Berechnungen und kannst Workloads ausführen, die klassische CPU-Server schnell an ihre Grenzen bringen. Vergleiche hier passende GPU Server Anbieter für KI Hosting, Forschung, Entwicklung und professionelle Rechenaufgaben.

Einfach erklärt

Was ist ein GPU Server?

Ein GPU Server ist ein Server, der zusätzlich zur klassischen CPU mit einer oder mehreren leistungsfähigen Grafikeinheiten ausgestattet ist. GPU steht für Graphics Processing Unit. Ursprünglich wurden GPUs vor allem für Grafikdarstellung und 3D-Berechnungen eingesetzt. Heute spielen sie eine zentrale Rolle bei künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, wissenschaftlichen Simulationen, Rendering, Videobearbeitung und datenintensiven Berechnungen.

Der entscheidende Vorteil einer GPU liegt in der massiv parallelen Verarbeitung. Während eine CPU besonders gut darin ist, viele unterschiedliche Aufgaben nacheinander oder mit wenigen starken Kernen zu bearbeiten, kann eine GPU sehr viele ähnliche Rechenoperationen gleichzeitig ausführen. Genau das ist bei neuronalen Netzen, Bildverarbeitung, Matrixberechnungen, Simulationen und KI-Modellen besonders wertvoll.

GPU Server werden daher immer häufiger für KI Hosting eingesetzt. Wer eigene Modelle trainieren, bestehende KI-Modelle ausführen, LLMs bereitstellen oder rechenintensive Workloads beschleunigen möchte, benötigt häufig deutlich mehr Leistung als ein normaler Webserver, vServer oder klassischer Root Server bereitstellen kann.

Tipp: Informiere dich speziell über NVIDIA GPU Server und Intel GPU Server

GPU Server sind Spezialisten für parallele Rechenleistung

GPU Server sind nicht einfach nur besonders schnelle Server. Sie sind für bestimmte Aufgaben optimiert, bei denen viele Berechnungen parallel verarbeitet werden können. Dadurch eignen sie sich besonders für KI, Machine Learning, LLMs, Rendering, Simulationen und komplexe Datenanalysen.

Einsatzbereiche

Wofür werden GPU Server genutzt?

GPU Server kommen überall dort zum Einsatz, wo klassische CPU-Leistung nicht ausreicht oder Berechnungen durch Parallelverarbeitung deutlich beschleunigt werden können.

KI Hosting

GPU Server eignen sich für das Training und den Betrieb von KI-Modellen. Dazu gehören Machine-Learning-Anwendungen, Deep Learning, Bildanalyse, Sprachmodelle, Chatbots und automatisierte Datenverarbeitung.

Large Language Models

LLMs wie Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek oder Gemma benötigen je nach Modellgröße viel VRAM und hohe Rechenleistung. GPU Server ermöglichen schnellere Antworten und stabileren Betrieb bei produktiven KI-Anwendungen.

Machine Learning

Beim Training neuronaler Netze werden sehr viele Matrixoperationen ausgeführt. GPUs können diese Berechnungen parallel verarbeiten und Trainingszeiten deutlich reduzieren.

3D-Rendering

Rendering von Animationen, Architekturvisualisierungen, Produktbildern oder visuellen Effekten kann auf GPU Servern stark beschleunigt werden.

Videoverarbeitung

GPU Server werden für Videobearbeitung, Encoding, Transcoding, Live-Streaming und die Verarbeitung großer Medienmengen eingesetzt.

Forschung & Simulation

Wissenschaftliche Berechnungen, medizinische Analysen, Simulationen, Bildgebung und datenintensive Modelle profitieren von GPU-beschleunigter Verarbeitung.

Data Science

Datenanalysen, Mustererkennung, Prognosemodelle und statistische Verfahren lassen sich mit GPU-Unterstützung schneller ausführen.

Gaming & Echtzeitsimulation

In der Spieleentwicklung, bei Echtzeitsimulationen oder interaktiven 3D-Anwendungen können GPU Server für Rendering, Tests und Berechnungen genutzt werden.

Krypto-Mining

Auch Krypto-Mining kann GPU-Leistung nutzen. Für viele Anwender stehen heute jedoch KI, Rendering und wissenschaftliche Anwendungen stärker im Vordergrund.

Vorteile & Grenzen

Welche Vorteile bieten GPU Server?

GPU Server sind besonders leistungsfähig, aber nicht für jeden Workload automatisch die beste Lösung. Der größte Vorteil entsteht dort, wo Software tatsächlich GPU-Beschleunigung unterstützt und viele Berechnungen parallelisiert werden können.

Vorteile von GPU Servern

  • massiv parallele Rechenleistung für KI, ML und Deep Learning
  • deutlich schnellere Trainings- und Inferenzzeiten bei passenden Workloads
  • ideal für LLMs, neuronale Netze, Bildverarbeitung und Simulationen
  • hoher VRAM für große Modelle und komplexe Datenmengen
  • Unterstützung gängiger KI-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
  • skalierbar von einzelnen GPUs bis zu Multi-GPU-Systemen
  • professionelle Infrastruktur ohne eigene Hardwareanschaffung
  • flexible Nutzung je nach Anbieter stündlich, täglich oder monatlich möglich

Worauf du achten solltest

  • GPU Server sind deutlich teurer als klassische CPU-Server
  • nicht jede Anwendung profitiert automatisch von GPU-Leistung
  • VRAM, GPU-Typ und Treiber müssen zum Workload passen
  • Software-Stacks wie CUDA, cuDNN oder Frameworks müssen korrekt eingerichtet sein
  • Strombedarf und Hitzeentwicklung sind deutlich höher
  • Verfügbarkeit bestimmter High-End-GPUs kann begrenzt sein
  • für einfache Websites, Shops oder Mailserver sind GPU Server meist überdimensioniert
Technik

Warum sind GPUs bei KI und Machine Learning so wichtig?

Viele moderne KI-Verfahren basieren auf sehr großen Mengen ähnlicher Rechenoperationen. Besonders beim Training neuronaler Netze müssen riesige Datenmengen verarbeitet und mathematische Operationen immer wieder ausgeführt werden.

01

Massive Parallelverarbeitung

GPUs besitzen viele Recheneinheiten, die gleichzeitig arbeiten können. Dadurch eignen sie sich besonders für Aufgaben, bei denen sehr viele ähnliche Berechnungen parallel ausgeführt werden.

02

Schnelleres Training

Beim Training von KI-Modellen werden große Datenmengen verarbeitet. GPU-Beschleunigung kann Trainingszeiten stark reduzieren und damit Experimente, Modellvergleiche und Entwicklungszyklen beschleunigen.

03

Effizientere Inferenz

Inferenz bezeichnet die Ausführung eines bereits trainierten Modells. Bei Chatbots, Bildgeneratoren, Sprachmodellen oder Klassifizierungsmodellen kann eine GPU für schnellere Antworten und höhere parallele Nutzerzahlen sorgen.

04

Mehr VRAM für große Modelle

Viele KI-Modelle benötigen nicht nur Rechenleistung, sondern auch ausreichend Grafikspeicher. Der verfügbare VRAM entscheidet häufig darüber, ob ein Modell überhaupt vollständig geladen werden kann.

Software-Stack

CUDA, OpenCL und cuDNN einfach erklärt

Damit GPU Server ihre Leistung ausspielen können, reicht die Hardware allein nicht aus. Anwendungen benötigen passende Treiber, Bibliotheken und Frameworks, um Berechnungen auf der GPU auszuführen.

CUDA

CUDA ist eine von NVIDIA entwickelte Plattform für parallele Berechnungen auf NVIDIA-GPUs. Viele KI-Frameworks und Deep-Learning-Anwendungen nutzen CUDA, um Rechenleistung der GPU effizient auszuschöpfen.

OpenCL

OpenCL ist ein offener Standard für parallele Berechnungen auf verschiedenen Hardwareplattformen. Im Unterschied zu CUDA ist OpenCL nicht auf NVIDIA-GPUs beschränkt, sondern kann je nach Implementierung auch andere Prozessoren und Beschleuniger nutzen.

cuDNN

cuDNN ist eine NVIDIA-Bibliothek für Deep Neural Networks. Sie optimiert typische Deep-Learning-Operationen und wird häufig gemeinsam mit CUDA von Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch genutzt.

Treiber

GPU-Treiber sorgen dafür, dass Betriebssystem und Software die Grafikkarte korrekt ansprechen können. Für KI-Workloads müssen Treiberversionen häufig exakt zum Framework passen.

Frameworks

Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Keras oder JAX stellen Werkzeuge bereit, um KI-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und auszuführen.

Container

Docker-Container oder vorgefertigte Images erleichtern die Bereitstellung kompletter GPU-Umgebungen mit Treibern, Frameworks und Abhängigkeiten.

KI Hosting

GPU Server für KI Hosting

KI Hosting mit GPU Servern stellt spezialisierte Infrastruktur für Anwendungen im Bereich künstlicher Intelligenz bereit. Statt KI-Modelle lokal auf einem Arbeitsplatzrechner auszuführen, werden Rechenleistung, Speicher und Netzwerk in einer professionellen Hosting-Umgebung bereitgestellt.

Training

Modelle trainieren

Beim Training werden KI-Modelle anhand großer Datenmengen angepasst. GPUs beschleunigen diesen Prozess deutlich und ermöglichen Experimente, die auf CPU-Servern zu lange dauern würden.

Inferenz

Modelle ausführen

Für produktive KI-Anwendungen ist schnelle Inferenz entscheidend. GPU Server können Anfragen an Sprachmodelle, Bildmodelle oder Klassifizierer schneller verarbeiten.

LLM

Sprachmodelle hosten

Large Language Models benötigen je nach Größe viel VRAM. Ein passender GPU Server sorgt dafür, dass Modelle flüssig laufen, Antworten schneller generiert werden und mehrere Nutzer bedient werden können.

Frameworks

KI-Frameworks nutzen

Viele GPU Server eignen sich für PyTorch, TensorFlow, Keras, JAX, Hugging Face, vLLM, Ollama oder andere KI-Tools. Wichtig ist, dass Treiber, CUDA-Version und Framework zueinander passen.

Data Science

Daten analysieren

Data-Science-Workloads profitieren von GPU-Beschleunigung, wenn große Datenmengen verarbeitet, Modelle verglichen oder komplexe Berechnungen ausgeführt werden.

Produktion

KI-Anwendungen betreiben

Für produktive KI-Anwendungen zählen neben GPU-Leistung auch Verfügbarkeit, Monitoring, Skalierung, Sicherheit, API-Anbindung und stabile Netzwerkanbindung.

LLM Hosting

GPU Server für bestimmte LLM Modelle

Nicht jedes Large Language Model stellt die gleichen Anforderungen an die Hardware. Entscheidend sind Modellgröße, Quantisierung, Kontextlänge, gewünschte Antwortgeschwindigkeit, Zahl gleichzeitiger Nutzer und verfügbarer VRAM.

Llama-Modelle werden häufig für eigene Chatbots, RAG-Systeme, interne Wissensassistenten oder experimentelle KI-Anwendungen genutzt. Je nach Modellgröße reicht ein kleinerer GPU Server oder es wird eine High-End-GPU mit viel VRAM benötigt.

Mistral-Modelle sind für viele KI-Projekte interessant, weil sie je nach Variante ein gutes Verhältnis aus Leistung und Ressourcenbedarf bieten. Für produktive Nutzung sind VRAM, Latenz und parallele Anfragen besonders wichtig.

Qwen-Modelle können für mehrsprachige Anwendungen, Coding-Aufgaben oder Unternehmens-Workflows eingesetzt werden. Die Anforderungen hängen stark von Modellgröße und gewünschter Antwortgeschwindigkeit ab.

DeepSeek-Modelle werden häufig für anspruchsvolle KI- und Coding-Anwendungen diskutiert. Für größere Modelle oder hohe Parallelität sollten GPU Server mit viel VRAM und schneller Speicheranbindung geprüft werden.

Gemma-Modelle können je nach Variante auch auf kleineren GPU-Setups interessant sein. Für produktive Nutzung sollten Modellgröße, Quantisierung, Kontextlänge und Nutzerzahl berücksichtigt werden.

Open-Source-Sprachmodelle benötigen je nach Architektur unterschiedliche Ressourcen. Wer eigene Modelle hosten möchte, sollte vorab prüfen, ob VRAM, Treiber, Framework und Inferenzserver zur geplanten Anwendung passen.

🧠

VRAM ist bei LLMs oft der entscheidende Faktor

Bei LLM Hosting reicht der Blick auf den GPU-Namen allein nicht aus. Wichtig sind vor allem verfügbarer VRAM, Speicherbandbreite, Quantisierung, Kontextlänge, Batch-Größe und die Zahl gleichzeitiger Nutzer. Ein kleineres quantisiertes Modell kann deutlich weniger Ressourcen benötigen als ein großes Modell in voller Präzision.

Auswahlkriterien

Worauf solltest du beim GPU Server Vergleich achten?

GPU Server unterscheiden sich deutlich stärker als klassische Webhosting- oder vServer-Angebote. Entscheidend sind nicht nur CPU, RAM und Speicher, sondern vor allem GPU-Typ, VRAM, Software-Stack, Abrechnung, Netzwerk und Skalierbarkeit.

01

GPU-Modell

Das GPU-Modell entscheidet über Rechenleistung, VRAM, Speicherbandbreite und Eignung für bestimmte Workloads. Für KI-Training, Inferenz, Rendering oder Videoverarbeitung können unterschiedliche GPUs sinnvoll sein.

02

VRAM

Der Grafikspeicher ist bei vielen KI- und LLM-Anwendungen entscheidend. Wenn ein Modell nicht in den VRAM passt, muss es stark optimiert, quantisiert oder auf andere Hardware verteilt werden.

03

CPU und RAM

Auch bei GPU Servern bleiben CPU und Arbeitsspeicher wichtig. Datenvorbereitung, API-Betrieb, Datenbanken, Frameworks und Hilfsprozesse benötigen ausreichende Systemressourcen.

04

NVMe-Speicher

Große Trainingsdaten, Modelle, Checkpoints und Medienprojekte benötigen schnellen Speicher. NVMe-SSDs können Ladezeiten reduzieren und datenintensive Workloads beschleunigen.

05

Netzwerkanbindung

Für große Datenmengen, Modell-Downloads, APIs, verteilte Systeme oder produktive KI-Dienste sind Bandbreite, Traffic-Regeln und Latenz wichtig.

06

Software-Stack

Prüfe, ob Treiber, CUDA, cuDNN, Docker, PyTorch, TensorFlow oder andere Frameworks bereits vorbereitet sind oder selbst installiert werden müssen.

07

Abrechnungsmodell

GPU Server können minutengenau, stündlich, täglich oder monatlich abgerechnet werden. Für Tests und kurze Experimente sind flexible Modelle attraktiv, für dauerhafte Workloads können monatliche Tarife planbarer sein.

08

Skalierbarkeit

Manche Projekte benötigen nur eine einzelne GPU, andere mehrere GPUs oder GPU-Cluster. Achte darauf, ob der Anbieter spätere Upgrades oder zusätzliche Instanzen ermöglicht.

09

Serverstandort

Der Standort beeinflusst Datenschutz, Latenz und Datentransfer. Für europäische Unternehmen können Rechenzentren in Deutschland, Österreich, der Schweiz oder der EU besonders relevant sein.

10

Support

GPU-Workloads sind technisch anspruchsvoll. Guter Support kann bei Treibern, Hardwarefragen, Netzwerkproblemen, Reboots, Images oder grundlegender Infrastruktur besonders wertvoll sein.

Begriffe erklärt

Wichtige GPU-Server-Begriffe einfach erklärt

Beim Vergleich von GPU Servern tauchen viele technische Begriffe auf. Die wichtigsten helfen dabei, Angebote besser einzuordnen.

GPU

Eine Graphics Processing Unit ist ein Prozessor für parallelisierte Berechnungen. Sie wird für Grafik, KI, Rendering, Simulationen und Datenverarbeitung eingesetzt.

VRAM

VRAM ist der Speicher der Grafikkarte. Bei KI-Modellen entscheidet er oft darüber, wie groß ein Modell sein darf.

CUDA

CUDA ist eine NVIDIA-Technologie, mit der Software Berechnungen auf NVIDIA-GPUs ausführen kann.

cuDNN

cuDNN ist eine Bibliothek für Deep-Learning-Operationen auf NVIDIA-GPUs. Sie wird häufig von KI-Frameworks genutzt.

Inferenz

Inferenz bezeichnet das Ausführen eines trainierten KI-Modells, zum Beispiel zur Textgenerierung, Bildanalyse oder Klassifikation.

Training

Beim Training lernt ein Modell anhand von Daten. Dieser Prozess ist rechenintensiv und profitiert stark von GPUs.

Quantisierung

Quantisierung reduziert den Speicherbedarf eines Modells. Dadurch können manche LLMs auf kleineren GPUs laufen.

Multi-GPU

Multi-GPU-Systeme nutzen mehrere GPUs gleichzeitig. Das kann für große Modelle, Training oder sehr hohe Parallelität notwendig sein.

Auswahlhilfe

GPU Server, GPU Cloud oder klassischer Server?

Nicht jedes Projekt benötigt einen dedizierten GPU Server. Je nach Workload, Laufzeit und Budget kann auch eine GPU Cloud Instanz, ein vServer mit GPU-Unterstützung oder ein klassischer CPU-Server ausreichen.

Ein GPU Server passt besser, wenn …

  • du dauerhaft hohe GPU-Leistung benötigst
  • du eigene KI-Modelle produktiv betreiben möchtest
  • du dedizierte Ressourcen bevorzugst
  • du große Modelle, Rendering oder Simulationen ausführst
  • du planbare Infrastruktur für professionelle Workloads brauchst

GPU Cloud passt besser, wenn …

  • du nur zeitweise GPU-Leistung benötigst
  • du Experimente, Tests oder Trainingsläufe flexibel starten willst
  • du Ressourcen schnell hoch- und herunterfahren möchtest
  • du verschiedene GPU-Typen ausprobieren willst
  • du variable Abrechnung akzeptierst und Kosten aktiv überwachst

Ein vServer mit GPU passt besser, wenn …

  • du kleinere GPU-Workloads ausführen möchtest
  • du keine komplette dedizierte GPU-Umgebung brauchst
  • du Kosten reduzieren möchtest
  • du einfache Inferenz- oder Entwicklungsumgebungen betreibst
  • du mit geteilten Ressourcen leben kannst

Ein CPU-Server reicht aus, wenn …

  • du klassische Websites, Shops oder APIs betreibst
  • deine Anwendung keine GPU-Beschleunigung unterstützt
  • du nur kleine Modelle oder einfache Skripte testest
  • du keine großen Datenmengen parallel verarbeitest
  • du möglichst günstige Serverressourcen benötigst
Hosting-Anforderungen

Was zeichnet einen guten GPU-Server-Hoster aus?

GPU Server stellen Hosting-Anbieter vor andere Anforderungen als klassische Server. Die Hardware ist teurer, benötigt mehr Strom, erzeugt mehr Wärme und erfordert spezielles Know-how für Treiber, Images, Kühlung und stabile Infrastruktur.

Hardware

Leistungsfähige GPUs

Ein guter Anbieter stellt passende GPU-Modelle für unterschiedliche Workloads bereit, von effizienter Inferenz bis zu High-End-Training und großen LLMs.

Kühlung

Professionelle Rechenzentrumstechnik

GPUs erzeugen viel Abwärme. Stabile Kühlung, geeignete Rack-Infrastruktur und ausreichende Stromversorgung sind daher besonders wichtig.

Software

Vorbereitete Images

Vorgefertigte Images mit NVIDIA-Treibern, CUDA, Docker oder KI-Frameworks können die Einrichtung erheblich vereinfachen.

Netzwerk

Hohe Bandbreite

KI-Daten, Modelle, Checkpoints und Medienprojekte können sehr groß sein. Deshalb sind gute Bandbreite, klare Traffic-Regeln und stabile Anbindung wichtig.

Betrieb

Monitoring & Verfügbarkeit

Produktive KI-Workloads benötigen zuverlässigen Betrieb, Monitoring, schnelle Wiederherstellung und transparente Informationen zur Verfügbarkeit.

Support

Technisches Know-how

GPU-Hosting ist komplexer als klassisches Webhosting. Anbieter mit Erfahrung bei GPU-Systemen, Treibern und KI-Workloads können bei Problemen wertvolle Unterstützung leisten.

Kosten

Was kostet ein GPU Server?

GPU Server sind im Vergleich zu klassischen Servern deutlich teurer. Das liegt an den hohen Hardwarekosten, dem hohen Stromverbrauch, der aufwendigen Kühlung, dem spezialisierten Betrieb und der starken Nachfrage nach GPU-Ressourcen für KI-Anwendungen.

Die Kosten hängen vor allem vom GPU-Modell, der Anzahl der GPUs, dem VRAM, CPU und RAM, Speicher, Traffic, Abrechnungsintervall, Serverstandort und Supportumfang ab. Besonders High-End-GPUs für LLMs oder KI-Training können deutlich höhere Kosten verursachen als kleinere GPU-Setups für einfache Inferenz oder Rendering.

GPU-Leistung gezielt nach Bedarf auswählen

Der teuerste GPU Server ist nicht automatisch die beste Wahl. Entscheidend ist, welche GPU-Leistung dein Workload wirklich benötigt. Für Tests, kleinere Modelle oder zeitlich begrenzte Aufgaben kann eine flexible GPU Cloud günstiger sein. Für dauerhaft hohe Last kann ein dedizierter GPU Server wirtschaftlicher und planbarer sein.

Alternativen

Welche Alternativen gibt es zu GPU Servern?

Nicht immer ist ein kompletter GPU Server notwendig. Je nach Anwendung, Budget und Laufzeit können andere Infrastrukturmodelle sinnvoller sein.

Flexibel

GPU Cloud Instanzen

GPU Cloud Instanzen lassen sich häufig kurzfristig starten und wieder beenden. Sie eignen sich für Tests, Experimente, Trainingsläufe oder Workloads mit wechselndem Ressourcenbedarf.

Günstiger Einstieg

vServer mit GPU-Unterstützung

Einige Anbieter stellen virtuelle Server mit GPU-Ressourcen bereit. Diese Lösung kann für kleinere KI-Workloads, Entwicklung oder einfache Inferenz interessant sein.

Maximale Leistung

GPU Cluster

Für sehr große Modelle oder wissenschaftliche Berechnungen können mehrere GPU Server zu einem Cluster kombiniert werden. Solche Setups sind leistungsfähig, aber technisch und wirtschaftlich deutlich anspruchsvoller.

Einfach

Managed KI Plattformen

Managed KI Plattformen abstrahieren die Infrastruktur stärker. Nutzer kümmern sich weniger um Serverdetails, zahlen aber häufig für Plattformkomfort und integrierte Dienste.

Empfehlung

So findest du den passenden GPU Server

Der passende GPU Server hängt stark vom geplanten Workload ab. Für LLM Hosting ist vor allem der VRAM entscheidend. Für Training zählen GPU-Leistung, Speicherbandbreite und Skalierbarkeit. Für Rendering und Videoverarbeitung sind GPU-Modell, Storage und Durchsatz wichtig. Für produktive KI-Anwendungen solltest du außerdem Support, Sicherheit, Monitoring, Backup, Standort und Abrechnungsmodell berücksichtigen.

Für KI-Tests:

achte auf flexible Abrechnung, einfache Images, schnellen Start und ausreichenden VRAM.

Für LLM Hosting:

vergleiche VRAM, GPU-Modell, Kontextlänge, Inferenzleistung, Netzwerk und Skalierbarkeit.

Für produktive Workloads:

prüfe Verfügbarkeit, Support, Datenschutz, Monitoring, Backups, Standort und langfristige Kosten.

FAQ

Häufige Fragen zu GPU Servern

Was ist ein GPU Server?

Ein GPU Server ist ein Server mit einer oder mehreren Grafikeinheiten, die für parallele Berechnungen genutzt werden. Er eignet sich besonders für KI, Machine Learning, Rendering, Simulationen und datenintensive Workloads.

Wofür brauche ich einen GPU Server?

GPU Server werden für KI Hosting, Machine Learning, Deep Learning, Large Language Models, 3D-Rendering, Videobearbeitung, Simulationen, Data Science und andere rechenintensive Aufgaben eingesetzt.

Warum sind GPUs schneller als CPUs?

GPUs können sehr viele ähnliche Rechenoperationen gleichzeitig ausführen. Dadurch sind sie bei parallelisierbaren Aufgaben wie KI-Training, Bildverarbeitung oder Matrixberechnungen oft deutlich schneller als CPUs.

Was ist beim GPU Server für LLMs wichtig?

Für LLMs sind vor allem VRAM, GPU-Modell, Speicherbandbreite, Modellgröße, Quantisierung, Kontextlänge und Anzahl gleichzeitiger Nutzer wichtig.

Was bedeutet VRAM?

VRAM ist der Grafikspeicher einer GPU. Er ist besonders wichtig, weil große KI-Modelle vollständig oder teilweise in diesen Speicher geladen werden müssen.

Was ist CUDA?

CUDA ist eine NVIDIA-Plattform, mit der Software Berechnungen auf NVIDIA-GPUs ausführen kann. Viele KI-Frameworks nutzen CUDA für GPU-Beschleunigung.

Was ist der Unterschied zwischen GPU Server und GPU Cloud?

Ein GPU Server bietet häufig dedizierte oder langfristig planbare Ressourcen. GPU Cloud Instanzen sind oft flexibler und lassen sich kurzfristig starten und stoppen. Welche Lösung besser passt, hängt von Laufzeit und Workload ab.

Kann ich einen GPU Server für normales Webhosting nutzen?

Technisch ist das möglich, aber meist nicht sinnvoll. Für klassische Websites, Shops oder E-Mail-Dienste ist ein normaler Webserver, vServer oder Root Server in der Regel deutlich günstiger und besser geeignet.

Was kostet ein GPU Server?

Die Kosten hängen von GPU-Modell, VRAM, Anzahl der GPUs, CPU, RAM, Speicher, Traffic, Standort, Support und Abrechnungsmodell ab. High-End-GPUs für KI und LLMs sind deutlich teurer als klassische Serverressourcen.

Worauf sollte ich beim GPU Server Vergleich achten?

Wichtig sind GPU-Modell, VRAM, CPU, RAM, NVMe-Speicher, Netzwerk, Software-Stack, CUDA-Unterstützung, Frameworks, Abrechnung, Skalierbarkeit, Standort, Support und langfristige Kosten.

Webhoster im Fokus Anzeige
Aktuelle Ausschreibungen
Full Rack Colocat...
Vor kurzem Beendet
vServer unmanaged...
Vor kurzem Beendet
Webhosting & Doma...
Vor kurzem Beendet
E-Mail Hosting mi...
Vor kurzem Beendet
Neueste Bewertungen
Gerhard S. hat Trooper.AI bewertet
Thomas H. hat LA Webhosting bewertet
Andrea H. hat Alfahosting GmbH bewertet
Matthias P. hat Cloud86 bewertet
Reinhard P. hat lima-city bewertet
Roger M. hat hosttech Schweiz bewertet
Miguel C. hat DreamHost bewertet
Vanessa hat ServMedia.de bewertet
Thomas K. hat Cloud86 bewertet
WebDesigned hat LA Webhosting bewertet
Nina G. hat Fast4.IT bewertet
Heiko S. hat Fast4.IT bewertet
Eva I. hat Host Europe bewertet
Lucas S. hat Galaxyweb bewertet
Susanne K. hat hosttech Österreich bewertet
Kevin D. hat Fast4.IT bewertet
Marco S. hat LA Webhosting bewertet
Klaus W. hat Fast4.IT bewertet
Stephan T. hat Fast4.IT bewertet