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    LLM GPU Server im Vergleich

    Du suchst einen GPU Server für Large Language Models (LLMs)? Hier findest du GPU-Server-Angebote für schnelle Inferenz, Fine-Tuning, Training und den produktiven Betrieb eigener Sprachmodelle.

    10 von 36 Angeboten* Zuletzt aktualisiert: 19.10.2026

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    AP1-10 GPU

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    • NVIDIA® T4 GPU GPU
    • 16 GB (v)GPU-Speicher
    • 128 GB RAM
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    1 GPU
    16 GB (v)GPU-RAM
    1 TB NVMe SSD
    AMD EPYC™ 7302P
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    590,00 €/Monat zzgl. Setup 590,00 €

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    Monatlicher Preis 590,00 €
    Einrichtungsgebühr 590,00 €
    Vertragslaufzeit k.A.
    Ø-Preis/Monat 639,17 €
    Kosten 12 Monate 7.670,00 €
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    GPU-Server PS 2000 vGPU 7

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    • NVIDIA® H200 GPU GPU
    • 8 GB (v)GPU-Speicher
    • 16 GB RAM
    Virtueller GPU Server
    1 GPU
    8 GB (v)GPU-RAM
    512 GB NVMe SSD
    AMD EPYC™ 9634
    DDoS-Schutz

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    129,99 €/Monat zzgl. Setup 19,90 €

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    explorer.m1 – RTX A4000 GPU Server

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    • NVIDIA® RTX A4000 GPU
    • 16 GB (v)GPU-Speicher
    • 28 GB RAM
    GPU Server
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    1 GPU
    16 GB (v)GPU-RAM
    600 GB NVMe SSD
    AMD EPYC / Intel Xeon
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    144,00 €*

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    Kosten 12 Monate 1.728,00 €
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    conqueror.m1 – RTX 4070 Ti Super GPU ...

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    • NVIDIA® Geforce RTX 4070 TI GPU
    • 16 GB (v)GPU-Speicher
    • 44 GB RAM
    GPU Server
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    1 GPU
    16 GB (v)GPU-RAM
    600 GB NVMe SSD
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    Snapshots
    Automatisches Backup
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    172,00 €*

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    172,00 €/Monat

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    Monatlicher Preis 172,00 €
    Einrichtungsgebühr Kostenlos
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    Tipp: Wähle bis zu 3 Angebote und vergleiche sie miteinander.

    sparbox.m1 – RTX 3090 GPU Server

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    • - GPU
    • 24 GB (v)GPU-Speicher
    • 36 GB RAM
    GPU Server
    Telefonsupport
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    1 GPU
    24 GB (v)GPU-RAM
    600 GB NVMe SSD
    AMD EPYC / Intel Xeon
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    235,00 €*

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    235,00 €/Monat

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    Einrichtungsgebühr Kostenlos
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    Ø-Preis/Monat 235,00 €
    Kosten 12 Monate 2.820,00 €
    Kosten 24 Monate 5.640,00 €
    GPU-Server PS 4000 vGPU 14

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    • NVIDIA® H200 GPU GPU
    • 16 GB (v)GPU-Speicher
    • 32 GB RAM
    Virtueller GPU Server
    1 GPU
    16 GB (v)GPU-RAM
    1 TB NVMe SSD
    AMD EPYC™ 9634
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    246,65 €*

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    244,99 €/Monat zzgl. Setup 19,90 €

    Vertragslaufzeit: 12 Monate

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    Vertragslaufzeit 12 Monate
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    Rund-um-die-Uhr-Überwachung mit Alarm per SMS, Anruf oder E‑Mail mit HOSTtest Plus.

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    NVIDIA vGPU Server Platin

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    • NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server GPU
    • 24 GB (v)GPU-Speicher
    • 24 GB RAM
    Virtueller GPU Server
    Telefonsupport
    1 GPU
    24 GB (v)GPU-RAM
    600 GB NVMe
    AMD EPYC
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    357,25 €

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    349,00 €/Monat zzgl. Setup 99,00 €

    Vertragslaufzeit: 1 Monat

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    Monatlicher Preis 349,00 €
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    Vertragslaufzeit 1 Monat
    Ø-Preis/Monat 357,25 €
    Kosten 12 Monate 4.287,00 €
    Kosten 24 Monate 8.475,00 €
    NVIDIA vGPU Platin Server

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    • NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server GPU
    • 24 GB (v)GPU-Speicher
    • 24 GB RAM
    Virtueller GPU Server
    Telefonsupport
    1 GPU
    24 GB (v)GPU-RAM
    600 GB NVMe
    AMD EPYC
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    357,25 €

    Durchschnittspreis pro Monat

    349,00 €/Monat zzgl. Setup 99,00 €

    Vertragslaufzeit: 1 Monat

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    Monatlicher Preis 349,00 €
    Einrichtungsgebühr 99,00 €
    Vertragslaufzeit 1 Monat
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    Kosten 24 Monate 8.475,00 €
    infinityai.m1 – NVIDIA A100 GPU Serve...

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    Diamant
    • NVIDIA® A100 GPU GPU
    • 40 GB (v)GPU-Speicher
    • 44 GB RAM
    GPU Server
    Telefonsupport
    KI Assistent
    1 GPU
    40 GB (v)GPU-RAM
    600 GB NVMe SSD
    AMD EPYC / Intel Xeon
    Snapshots
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    360,00 €*

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    360,00 €/Monat

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    Ø-Preis/Monat 360,00 €
    Kosten 12 Monate 4.320,00 €
    Kosten 24 Monate 8.640,00 €
    powerai.m1 – RTX 4090 GPU Server

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    Diamant
    • NVIDIA® Geforce RTX 4090 GPU
    • 24 GB (v)GPU-Speicher
    • 44 GB RAM
    GPU Server
    Telefonsupport
    KI Assistent
    1 GPU
    24 GB (v)GPU-RAM
    600 GB NVMe SSD
    AMD EPYC / Intel Xeon
    Snapshots
    Automatisches Backup
    DDoS-Schutz

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    372,00 €*

    Durchschnittspreis pro Monat

    372,00 €/Monat

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    Monatlicher Preis 372,00 €
    Einrichtungsgebühr Kostenlos
    Vertragslaufzeit k.A.
    Ø-Preis/Monat 372,00 €
    Kosten 12 Monate 4.464,00 €
    Kosten 24 Monate 8.928,00 €
    novatesla.l2.nvlink – V100 NVLink GPU...

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    Diamant
    • NVIDIA® V100 GPU GPU
    • 32 GB (v)GPU-Speicher
    • 88 GB RAM
    GPU Server
    Telefonsupport
    KI Assistent
    2 GPU
    32 GB (v)GPU-RAM
    900 GB NVMe SSD
    AMD EPYC / Intel Xeon
    Snapshots
    DDoS-Schutz

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    385,00 €*

    Durchschnittspreis pro Monat

    385,00 €/Monat

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    Monatlicher Preis 385,00 €
    Einrichtungsgebühr Kostenlos
    Vertragslaufzeit k.A.
    Ø-Preis/Monat 385,00 €
    Kosten 12 Monate 4.620,00 €
    Kosten 24 Monate 9.240,00 €

    * 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

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    LLM GPU Server für Inferenz, Fine-Tuning und Training

    Large Language Models benötigen je nach Modellgröße, Quantisierung und Nutzung erhebliche Rechen- und Speicherressourcen. Kleine Modelle können auf einer CPU laufen, für kurze Antwortzeiten und produktive Anwendungen ist ein GPU-Server jedoch häufig die bessere Wahl.

    Worauf kommt es bei einem LLM GPU Server an?

    Der wichtigste Faktor ist der verfügbare VRAM. Modellgewichte, Kontext und parallele Anfragen müssen in die Speicherplanung einbezogen werden. Reicht der Grafikspeicher nicht aus, sind Quantisierung, CPU-Offloading oder mehrere GPUs erforderlich. Zusätzlich beeinflussen GPU-Generation, Speicherbandbreite, RAM, NVMe-Speicher und Netzwerk die tatsächliche Leistung.

    Inferenz, Fine-Tuning oder Training?

    • Inferenz: Entscheidend sind passende VRAM-Kapazität, niedrige Latenz und ausreichender Durchsatz.
    • Fine-Tuning: Benötigt mehr Speicher und Rechenleistung; effiziente Verfahren können den Bedarf reduzieren.
    • Training: Erfordert besonders leistungsstarke GPUs, oft Multi-GPU-Systeme und eine schnelle Datenanbindung.

    Welcher Server passt zum Modell?

    Die passende Konfiguration hängt nicht allein von der Parameterzahl ab. Quantisierung, Kontextlänge, Batch-Größe und gleichzeitige Nutzer beeinflussen den Bedarf ebenfalls. Für Tests oder kleine quantisierte Modelle kann ein CPU-basierter LLM vServer genügen. Für produktive Assistenten, RAG, APIs und hohe Anfragezahlen sollte die GPU-Ausstattung dagegen mit ausreichender Reserve geplant werden.

    Frameworks für Training und Modell-Serving

    Für die praktische Bereitstellung und Anpassung von LLMs findest du außerdem Vergleiche für vLLM GPU Server, Unsloth GPU Server, SGLang GPU Server und LM Studio GPU Server.


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