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03.09.2026
KI Server mieten: Anbieter im Vergleich
Du möchtest einen KI Server mieten? Hier findest du spezielle KI Server Angebote, bei denen du einen Server mit leistungsstarker GPU für den Betrieb deiner Anwendungen im Bereich künstliche Intelligenz (KI) zur Verfügung gestellt bekommst.
KI Server mit leistungsstarker GPU mieten
Kleine Sprachmodelle lassen sich mittlerweile problemlos auf normalen Serverprozessoren ausführen. Soll dagegen ein größeres LLM mit mehreren zehn Milliarden Parametern betrieben werden, wird eine dedizierte GPU Server zunehmend interessant.
Moderne GPUs können die für Large Language Models benötigten Matrixberechnungen erheblich schneller durchführen als klassische CPUs. Entscheidend ist dabei vor allem der verfügbare GPU-Speicher beziehungsweise VRAM.
Je größer das Modell, desto mehr Speicher wird benötigt. Während kompakte Modelle bereits mit 12 oder 16 GB VRAM betrieben werden können, benötigen größere 30B-, 70B- oder MoE-Modelle häufig GPUs mit 48, 80 GB oder noch mehr Speicher.
Ein eigener GPU Server für KI eignet sich beispielsweise für:
- leistungsfähige eigene KI-Assistenten
- Chatbots mit höheren Anforderungen an die Modellqualität
- Reasoning- und Coding-Modelle
- RAG-Anwendungen mit eigenen Datenbeständen
- multimodale KI-Anwendungen mit Text und Bildern
- eigene OpenAI-kompatible KI-APIs
- interne Unternehmensanwendungen
- Batch-Verarbeitung größerer Datenmengen
- Entwicklungs- und Testumgebungen für LLMs
Welche LLMs lassen sich auf einem KI Server mit GPU betreiben?
Welche GPU du für dein eigenes LLM benötigst, hängt stark von Modellgröße und Quantisierung ab. Die folgende Tabelle zeigt einige interessante Open-Weight-Modelle vom kompakten 9B-Modell für kleinere GPU Server bis hin zu großen Modellen, für die Server-GPUs oder Multi-GPU-Systeme erforderlich werden.
Die VRAM-Angaben beziehen sich auf quantisierte Modelle mit etwa 4 Bit und einen moderaten Context. Werden Modelle dagegen in BF16 oder FP16 oder mit sehr großen Context Windows betrieben, kann der Speicherbedarf deutlich höher ausfallen.
| Modell | Parameter | VRAM Minimum | Empfohlener VRAM | System-RAM | Geeignete GPU-Klasse | Einordnung | Download |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.5 9B | ca. 9B | 8–10 GB | 12–16 GB | 16–32 GB | GPU ab 12–16 GB VRAM | Moderner Einstieg ins GPU Hosting. Multimodal und bereits deutlich leistungsfähiger als typische Small Language Models. | Download |
| Qwen3 14B | 14,8B | 12 GB | 16–24 GB | 32 GB | 16–24 GB GPU | Interessanter Mittelweg für Chat, Reasoning, Coding und mehrsprachige Anwendungen. | Download |
| Mistral Small 3.1 24B | 24B | 16 GB | 24 GB | 32–64 GB | NVIDIA L4 / RTX-Klasse mit 24 GB | Leistungsfähiges multimodales Modell für Text, Bilder und allgemeine KI-Anwendungen. Quantisiert auch auf einer einzelnen 24-GB-GPU nutzbar. | Download |
| Qwen3.5 27B | ca. 27B | 20–24 GB | 24–48 GB | 48–64 GB | NVIDIA L4 / L40S | Starkes Dense-Modell der aktuellen Qwen3.5-Generation mit multimodalen Fähigkeiten. Gute Wahl für anspruchsvollere eigene KI-Anwendungen. | Download |
| Gemma 3 27B IT | 27B | 20–24 GB | 24–48 GB | 48–64 GB | NVIDIA L4 / L40S | Großes multimodales Modell von Google mit starkem Fokus auf Textverständnis, Reasoning und Bildverarbeitung. | Download |
| Qwen3.5 35B-A3B | 35B / ca. 3B aktiv | 24 GB | 48 GB | 64 GB | NVIDIA L40S / RTX PRO 6000 | Effizientes Mixture-of-Experts-Modell. Trotz 35B Gesamtparametern wird pro Token nur ein kleiner Teil des Modells aktiviert. | Download |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 32B | 32B | 24 GB | 48 GB | 64 GB | NVIDIA L40S / 48-GB-GPU | Auf Reasoning spezialisierte DeepSeek-R1-Distillation. Besonders interessant für Mathematik, Logik und Programmierung. | Download |
| Llama 3.3 70B Instruct | 70B | 48 GB | 80–96 GB | 128 GB | L40S Multi-GPU / H100 / H200 | Großes klassisches Dense-LLM. Gute Modellqualität, benötigt aber selbst quantisiert bereits einen leistungsfähigen GPU Server. | Download |
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B | 70B | 48 GB | 80–96 GB | 128 GB | H100 / H200 / Multi-GPU | Großes Reasoning-Modell auf Basis von Llama 3.3. Interessant für komplexe mathematische, technische und logische Aufgaben. | Download |
| Llama 4 Scout | 109B gesamt / 17B aktiv | ca. 80 GB | 80–141 GB | 128–256 GB | NVIDIA H100 / H200 | Großes multimodales Mixture-of-Experts-Modell. Meta sieht für eine INT4-Quantisierung den Betrieb auf einer einzelnen H100 vor. | Download |
| Mistral Small 4 119B-A6B | 119B / 6,5B aktiv | ca. 72 GB | 96–160 GB | 128–256 GB | 2 × L40S / H100 / H200 | Aktuelles MoE-Modell von Mistral für Chat, Reasoning, Coding, Agents und Bildverarbeitung. Als NVFP4-Version deutlich speichereffizienter als die regulären Gewichte. | Download |
Hinweis: Die angegebenen Hardwareanforderungen sind praxisnahe Richtwerte für die Inferenz quantisierter Modelle. Der tatsächliche Speicherbedarf hängt von Modellformat, Quantisierung, Context Window, Batch Size, KV-Cache und eingesetzter Software ab. Sehr große Context Windows können den benötigten VRAM erheblich erhöhen.
Hier findest du GPU Server Angebote, die sich als KI Server für große LLM Modelle eignen:
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AMD Ryzen™ 5 8400F
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NVIDIA® RTX 2000 Ada
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AMD Ryzen™ 5 8400F
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RAID RAID 1
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Denic-Mitglied
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Rettungskonsole
Online-Konsole
222,72 €
Durchschnittspreis pro Monat
202,89 €/Monat
zzgl. Setup 238,00 €
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Monatlicher Preis
202,89 €
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238,00 €
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222,72 €
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24 GB
(v)GPU-Speicher
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36 GB
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1 GPU
24 GB (v)GPU-RAM
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Rettungskonsole
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Zertifiziert nach ISO 27001
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SSD-Festplatten im Einsatz
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🍂 Golden Fall Deal! 💼 Zahlen Sie 200 €, erhalten Sie 230 € (+15 %) – bis zu 6900 €!
🍂 Golden Fall Deal auf alle GPU-Server: Bei Prepay 200 € zahlen und 23...
Unsere vGPU-Server kombinieren High-End-Hardware mit modernster Virtualisierungstechnologie und sind die perfekte Alternative zu physischer GPU-Hardware. Alle Systeme sind mit garantierten vCPU- und VRAM-Ressourcen ausgestattet und in unserem Hochleistungs-Rechenzentrum in Nürnberg gehostet – DSGVO-konform und mit kurzen Latenzzeiten in ganz Europa. Egal ob Entwicklung, Produktion oder Forschung: Mit unseren dedizierten vGPU-Lösungen bleiben Sie technisch immer einen Schritt voraus.
* Vereint die Vorteile dedizierter und virtueller Server
* Dedizierte Ressourcen (CPU und RAM)
* 99,9% garantierte Mindestverfügbarkeit
* Schnelles und sicheres Hardware-RAID
* Enterprise Hardware von DELL und HPE
* Hosted in Europe / Serverstandort Nürnberg
* Netzwerkkarte mit 2,5 Gbit/s und vieles mehr...
* Leistungsstarke vGPU Power aus der Cloud - schnell und kostengünstig beziehbar
* High-End-Hardware (NVIDIA™ H200, AMD EPYC™ 9535)
* Garantierte vCPU und VRAM Ressourcen
Premium
NVIDIA® H200 GPU
GPU
GPU
16 GB
(v)GPU-Speicher
(v)GPU-Speicher
32 GB
RAM
RAM
Virtueller GPU Server
1 GPU
16 GB (v)GPU-RAM
1 TB
NVMe SSD
AMD EPYC™ 9634
DDoS-Schutz
Alle Funktionen
Funktionen
Server-Features
Virtueller GPU Server
NVIDIA® H200 GPU
(1x)
16 GB (v)GPU-RAM
AMD EPYC™ 9634
(12 Kerne)
4300 MHz
RAM: 32 GB
1 TB
NVMe SSD
DDoS-Schutz
Tarif-Features
Nutzung von Ökostrom
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
IPv6 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
Anbieter-Features
Tägliches Backup
Server in Deutschland
Server in Österreich
Server in Europa
Nutzung von Ökostrom
Mailsupport
Eigener Domainrobot
SSD-Festplatten im Einsatz
Reaktion des Kundensupports unter 2h
Managed WordPress Hosting
Nutzung von Ökostrom
Uneingeschränkter Root Zugang
Notstromversorgung
Brandschutz
Überwachung der Erreichbarkeit (NOC)
IPv4 Adresse inkludiert
IPv6 Adresse inkludiert
Resets durch Personal möglich
DDOS Schutz
246,65 €*
Durchschnittspreis pro Monat
244,99 €/Monat
zzgl. Setup 19,90 €
Vertragslaufzeit: 12 Monate
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis
244,99 €
Einrichtungsgebühr
19,90 €
Vertragslaufzeit
12 Monate
Ø-Preis/Monat
246,65 €
Kosten 12 Monate
2.959,78 €
Kosten 24 Monate
5.899,66 €
Premium NVIDIA vGPU-Server mit 16 GB vRAM - RTX 6000 PRO Blackwell Server
Premium
100% Weiterempfehlung
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server
GPU
GPU
16 GB
(v)GPU-Speicher
(v)GPU-Speicher
16 GB
RAM
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 €
Server mit High Performance NVIDIA® GPUs!
Premium
99% Weiterempfehlung
NVIDIA® RTX 4000 Ada
GPU
GPU
1x
Anzahl GPUs
Anzahl GPUs
32 GB
RAM
RAM
GPU Server
Kostenlose Testphase
DDoS Protection
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
Anbieter-Features
Kostenlose Testphase
Kostenloser Website-Umzugsservice
Server in Deutschland
Tägliches Backup
DDoS Protection
Server in Europa
Denic-Mitglied
Nutzung von Ökostrom
Inhaber geführtes Unternehmen
Eigener Domainrobot
Reaktion des Kundensupports unter 2h
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 €
GPU Server mit 1x NVIDIA RTX 4080 Super Pro 32GB VRAM, 4 CPU-Cores, 34 GB RAM, 180 GB NVMe SSD. Stundenweise Abrechnung ab 0,52 EUR/h. Standort Niederlande.
Diamant
NVIDIA® Geforce RTX 4080
GPU
GPU
32 GB
(v)GPU-Speicher
(v)GPU-Speicher
40 GB
RAM
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
276,96 €*
Durchschnittspreis pro Monat
280,00 €/Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis
280,00 €
Angebotspreis
(1 Monat)
243,48 €
Einrichtungsgebühr
Kostenlos
Vertragslaufzeit
k.A.
Ø-Preis/Monat
276,96 €
Kosten 12 Monate
3.323,48 €
Kosten 24 Monate
6.683,48 €
Deals
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🍂 Golden Fall Deal! 💼 Zahlen Sie 200 €, erhalten Sie 230 € (+15 %) – bis zu 6900 €!
🍂 Golden Fall Deal auf alle GPU-Server: Bei Prepay 200 € zahlen und 23...
GPU Server mit 1x NVIDIA A100 40GB VRAM, 8 CPU-Cores, 42 GB RAM, 180 GB NVMe SSD. Stundenweise Abrechnung ab 0,62 EUR/h. Standort Niederlande.
Diamant
NVIDIA® A100 GPU
GPU
GPU
40 GB
(v)GPU-Speicher
(v)GPU-Speicher
48 GB
RAM
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
326,41 €*
Durchschnittspreis pro Monat
330,00 €/Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis
330,00 €
Angebotspreis
(1 Monat)
286,96 €
Einrichtungsgebühr
Kostenlos
Vertragslaufzeit
k.A.
Ø-Preis/Monat
326,41 €
Kosten 12 Monate
3.916,96 €
Kosten 24 Monate
7.876,96 €
Deals
1
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🍂 Golden Fall Deal! 💼 Zahlen Sie 200 €, erhalten Sie 230 € (+15 %) – bis zu 6900 €!
🍂 Golden Fall Deal auf alle GPU-Server: Bei Prepay 200 € zahlen und 23...
GPU Server mit 1x NVIDIA RTX 4090 24GB VRAM, 6 CPU-Cores, 36 GB RAM, 600 GB NVMe SSD. Stundenweise Abrechnung ab 0,64 EUR/h. Standort Niederlande.
Diamant
NVIDIA® Geforce RTX 4090
GPU
GPU
24 GB
(v)GPU-Speicher
(v)GPU-Speicher
36 GB
RAM
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
341,25 €*
Durchschnittspreis pro Monat
345,00 €/Monat
Tarifdetails
Preisdetails
Monatlicher Preis
345,00 €
Angebotspreis
(1 Monat)
300,00 €
Einrichtungsgebühr
Kostenlos
Vertragslaufzeit
k.A.
Ø-Preis/Monat
341,25 €
Kosten 12 Monate
4.095,00 €
Kosten 24 Monate
8.235,00 €
Deals
1
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🍂 Golden Fall Deal! 💼 Zahlen Sie 200 €, erhalten Sie 230 € (+15 %) – bis zu 6900 €!
🍂 Golden Fall Deal auf alle GPU-Server: Bei Prepay 200 € zahlen und 23...
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Wie viel VRAM benötigt ein KI Server mit GPU für ein LLM?
Beim klassischen VPS ist vor allem der Arbeitsspeicher entscheidend. Beim LLM Hosting auf einem GPU Server rückt dagegen der VRAM der Grafikkarte in den Mittelpunkt.
Als grobe Orientierung können folgende Größenklassen dienen:
| GPU-Speicher | Geeignete Modellklasse | Beispiele | Einordnung |
|---|---|---|---|
| 12–16 GB VRAM | 8B–14B | Qwen3.5 9B / Qwen3 14B | Günstiger Einstieg ins GPU Hosting |
| 24 GB VRAM | 14B–30B | Mistral Small 3.1 24B / Qwen3.5 27B | Sehr interessanter Preis-Leistungs-Bereich |
| 48 GB VRAM | 30B–70B quantisiert | Qwen3.5 35B-A3B / DeepSeek R1 Distill 32B | Leistungsfähiges professionelles KI Hosting |
| 80–96 GB VRAM | 70B und große MoE-Modelle | Llama 3.3 70B / Llama 4 Scout | High-End LLM Inferenz |
| 140+ GB VRAM | Große MoE- und Multi-GPU-Modelle | Mistral Small 4 und größere Modelle | Enterprise- und Multi-GPU-Klasse |
Für viele eigene KI-Anwendungen stellt ein Server mit 24 bis 48 GB VRAM einen besonders interessanten Bereich dar. Hier lassen sich bereits Modelle mit rund 20 bis 35 Milliarden Parametern betreiben, ohne direkt auf sehr kostspielige H100- oder H200-Systeme ausweichen zu müssen.
Warum ist VRAM beim AI Hosting so wichtig?
Damit ein Sprachmodell schnell auf einer GPU ausgeführt werden kann, sollten die benötigten Modellgewichte möglichst vollständig im Speicher der Grafikkarte liegen.
Passt das Modell nicht in den verfügbaren VRAM, können Teile davon in den normalen Arbeitsspeicher des Servers ausgelagert werden. Dieses sogenannte CPU Offloading ermöglicht zwar den Betrieb größerer Modelle, reduziert die Geschwindigkeit jedoch teilweise erheblich.
Ein Server mit viel System-RAM ist deshalb kein vollständiger Ersatz für ausreichend GPU-Speicher.
Für eine schnelle und interaktive LLM-Inferenz sollte die GPU daher genügend Reserven für folgende Bereiche besitzen:
- Modellgewichte
- KV-Cache
- Context Window
- Batch-Verarbeitung
- Framework und zusätzliche Berechnungen
Warum Quantisierung bei großen LLMs wichtig ist
Auch auf einem GPU Server spielt die Quantisierung eine zentrale Rolle. Ein Modell mit 70 Milliarden Parametern benötigt beispielsweise in BF16 allein für seine Modellgewichte grob mehr als 140 GB Speicher.
Mit einer 4-Bit-Quantisierung kann der Speicherbedarf erheblich reduziert werden. Dadurch lassen sich Modelle betreiben, für die ansonsten mehrere große Server-GPUs benötigt würden.
Für GPU-Inferenz kommen unter anderem folgende Formate infrage:
- GPTQ
- AWQ
- INT4
- FP8
- NVFP4
Welche Variante sinnvoll ist, hängt sowohl vom Modell als auch von der verwendeten GPU und Inferenzsoftware ab. Für maximale Modellqualität können BF16 oder FP16 interessant sein, während quantisierte Varianten meist ein deutlich besseres Verhältnis aus Speicherbedarf, Geschwindigkeit und Kosten bieten.
Welche GPU eignet sich für einen KI Server?
Nicht nur die Rechenleistung, sondern insbesondere die Speichergröße unterscheidet verschiedene GPUs deutlich voneinander.
NVIDIA L4 mit 24 GB:
Die L4 ist eine energieeffiziente Rechenzentrums-GPU und eignet sich gut für kleinere und mittelgroße LLMs. Mit 24 GB VRAM ist sie besonders für quantisierte Modelle bis ungefähr zur 20B- bis 30B-Klasse interessant.
NVIDIA L40S mit 48 GB:
Mit 48 GB VRAM bietet die L40S erheblich mehr Spielraum. Damit lassen sich größere Modelle, längere Context Windows und höhere Batch Sizes realisieren.
NVIDIA H100 mit 80 GB:
Die H100 gehört zu den leistungsstarken Server-GPUs für professionelle KI-Workloads. Neben 80 GB VRAM bietet sie eine sehr hohe Speicherbandbreite und eignet sich für große LLMs sowie hohe Inferenzlasten.
NVIDIA H200 mit 141 GB:
Die H200 erweitert die Hopper-Plattform um deutlich mehr und schnelleren HBM3e-Speicher. Mit 141 GB VRAM ist sie besonders interessant für sehr große Modelle und Anwendungen mit hohem Speicherbedarf.
Neben NVIDIA GPU Servern stehen weitere GPUs mit unterschiedlichen Speichergrößen zur Verfügung. Für die Wahl eines passenden AI Servers sollte daher nicht nur die GPU-Bezeichnung, sondern insbesondere der tatsächlich verfügbare VRAM berücksichtigt werden.
Single-GPU oder Multi-GPU Server?
Kleinere und mittelgroße LLMs lassen sich normalerweise auf einer einzelnen Grafikkarte betreiben. Bei größeren Modellen reicht der Speicher einer einzelnen GPU dagegen teilweise nicht mehr aus.
Dann kann das Modell auf mehrere Grafikkarten verteilt werden. Serving-Frameworks wie vLLM und SGLang unterstützen hierfür unter anderem Tensor Parallelism.
Typische Konfigurationen können beispielsweise sein:
- 1 × 24 GB GPU für kleinere und mittelgroße Modelle
- 1 × 48 GB GPU für Modelle um 30B und größere Context Windows
- 1 × 80 GB GPU für quantisierte 70B-Modelle
- 2 × 48 GB GPU für größere Modelle und mehr Reserven
- 2 × 80 GB oder mehr für große MoE-Modelle
- 4 oder 8 GPUs für sehr große Enterprise-Modelle
Bei Multi-GPU-Systemen spielt außerdem die Verbindung zwischen den einzelnen GPUs eine wichtige Rolle. Schnelle Interconnects wie NVLink können den Datenaustausch zwischen den Grafikkarten deutlich beschleunigen.
Welche Software eignet sich für LLM Hosting auf GPU Servern?
Während llama.cpp besonders für kleinere Modelle und CPU-basierte Systeme interessant ist, kommen bei größeren GPU-Servern häufig spezialisierte Serving-Lösungen zum Einsatz.
Zu den verbreiteten Möglichkeiten gehören:
- vLLM für schnelle und skalierbare LLM-Inferenz
- SGLang für leistungsfähiges Serving und komplexe LLM-Anwendungen
- Hugging Face Transformers für Entwicklung und flexible Modellintegration
- Ollama für einen besonders einfachen Einstieg
- llama.cpp für GGUF-Modelle und CPU-/GPU-Hybridbetrieb
Für produktive APIs mit mehreren gleichzeitigen Nutzern sind vLLM und SGLang besonders interessant. Beide können Modelle als OpenAI-kompatible API bereitstellen, sodass bestehende Anwendungen relativ einfach mit dem eigenen LLM verbunden werden können.
KI Server mit GPU oder normaler VPS für KI Hosting?
Ob ein klassischer VPS oder ein GPU Server die bessere Wahl ist, hängt hauptsächlich von der gewünschten Modellgröße und Geschwindigkeit ab.
Für sehr kleine Modelle bis etwa 4B oder 8B kann ein günstiges KI Hosting mit der CPU eines VPS vollkommen ausreichend sein. Die Kosten bleiben niedrig und für einfache Automatisierungen oder private Projekte genügt die Performance häufig.
Wer dagegen größere Modelle interaktiv einsetzen möchte, profitiert deutlich von einer GPU.
| Servertyp | Typische Modelle | Vorteil |
|---|---|---|
| CPU VPS | 0,5B–8B | Besonders günstig |
| Kleiner GPU Server | 8B–30B | Hohe Geschwindigkeit bei moderaten Kosten |
| GPU Server mit 48 GB | 30B–70B quantisiert | Professionelle LLM-Anwendungen |
| H100 / H200 Server | 70B+ und große MoE-Modelle | High-End Inferenz und hoher Durchsatz |
| Multi-GPU Server | 100B+ | Sehr große Modelle und hohe Parallelität |
KI Server mit GPU vergleichen
Welcher GPU Server für dein KI Projekt geeignet ist, hängt vor allem vom gewünschten Sprachmodell, dem benötigten VRAM und der erwarteten Nutzung ab. Für ein quantisiertes Modell mit rund 20 bis 30 Milliarden Parametern kann bereits eine GPU mit 24 GB Speicher ausreichen, während große 70B- oder MoE-Modelle deutlich mehr GPU-Ressourcen benötigen.
In unserem KI Server Vergleich kannst du passende Serverangebote anhand von GPU, VRAM, Arbeitsspeicher, Prozessor, Speicherplatz, Standort und Preis vergleichen. So findest du eine passende Infrastruktur für dein eigenes LLM, ohne auf externe KI-APIs angewiesen zu sein.
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