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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 12 Angeboten* Zuletzt aktualisiert: 06.10.2026

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    590,00 €/Monat zzgl. Setup 590,00 €

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    Vertragslaufzeit k.A.
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    Kosten 12 Monate 7.670,00 €
    Kosten 24 Monate 14.750,00 €
    Preis beinhaltet Mehrwertsteuer. Die angezeigten Preise gelten i.d.R. nur für Kunden aus Deutschland. Preise für Kunden aus dem europäischen Ausland können aber müssen nicht abweichen.
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    Preis beinhaltet Mehrwertsteuer. Die angezeigten Preise gelten i.d.R. nur für Kunden aus Deutschland. Preise für Kunden aus dem europäischen Ausland können aber müssen nicht abweichen.
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    NVIDIA vGPU Platin Server

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    NVIDIA vGPU Server Diamond Plus

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    1.500,00 €

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    Ø-Preis/Monat 1.500,00 €
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    Kosten 24 Monate 36.000,00 €
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    • 2x Anzahl GPUs
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    2 GPU
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    2.000,00 €

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    • 4x Anzahl GPUs
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    5.000,00 €

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    • NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server GPU
    • 4x Anzahl GPUs
    • 128 GB RAM
    GPU Server
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    6.000,00 €

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    • NVIDIA® RTX PRO 5000 Blackwell GPU
    • 6x Anzahl GPUs
    • 256 GB RAM
    GPU Server
    Telefonsupport
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    6 GPU
    8 TB NVMe
    AMD EPYC
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    7.000,00 €

    Durchschnittspreis pro Monat

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    Vertragslaufzeit: 12 Monate

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    Monatlicher Preis 7.000,00 €
    Einrichtungsgebühr Kostenlos
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    Ø-Preis/Monat 7.000,00 €
    Kosten 12 Monate 84.000,00 €
    Kosten 24 Monate 168.000,00 €
    Preis beinhaltet Mehrwertsteuer. Die angezeigten Preise gelten i.d.R. nur für Kunden aus Deutschland. Preise für Kunden aus dem europäischen Ausland können aber müssen nicht abweichen.
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    * 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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