Dediziertes GPU VPS Hosting

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GPU.T4

676.64 RON Save 13 %

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Dedizierte GPU
Tesla T4
16 GB GDDR6vRAM
2560CUDA CORES
Virtueller Server
8 vCPUAMD EPYC
32 GBECC-RAM
250 GB NVMeSPEICHER
Unbegrenzter Traffic
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GPU.PRO2000

GPU.ADA4000SFF

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953.07 _RON Monatlich

Dedizierte GPU
RTX 4000 SFF Ada
20 GB GDDR6 ECCvRAM
6144CUDA CORES
Virtueller Server
16 vCPUAMD EPYC
64 GBECC-RAM
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Dedizierte GPU
RTX PRO 4000 Blackwell
24 GB GDDR7 ECCvRAM
8960CUDA CORES
Virtueller Server
16 vCPUAMD EPYC
64 GBECC-RAM
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Dedicated GPU
RTX PRO 4500 Blackwell
32 GB GDDR7 ECCvRAM
10496CUDA CORES
Virtual Server
16 vCPUAMD EPYC
64 GBECC MEMORY
450 GB NVMeSTORAGE
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GPU.PRO5000

3187.54 RON Save 20 %

2549.12 _RON Monatlich

Dedicated GPU
RTX PRO 5000 Blackwell
48 GB GDDR7 ECCvRAM
14080CUDA CORES
Virtual Server
32 vCPUAMD EPYC
96 GBECC MEMORY
500 GB NVMeSTORAGE
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GPU.PRO6000

5467.61 RON Save 19 %

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Dedicated GPU
RTX PRO 6000 Blackwell
96 GB GDDR7 ECCvRAM
24064CUDA CORES
Virtual Server
32 vCPUAMD EPYC
128 GBECC MEMORY
650 GB NVMeSTORAGE
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Dediziertes GPU VPS Hosting in jeder Größenordnung

RTX PRO 2000 Blackwell

Der Einstieg in Blackwell und die naheliegende Wahl für ein erstes Produktionsdeployment. FP4 Präzision holt aus einer kompakten Karte bemerkenswerten Durchsatz, sodass Chatassistenten und RAG Dienste zügig antworten, ohne die Kosten für Hardware, die du noch nicht brauchst. Fang hier an und wachse in die Reihe hinein.

Interaktive Inference auf Modellen von 7B bis 14B
AV1 Encoding für Streaming Pipelines

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Dediziertes GPU VPS Hosting - Dediziertes GPU VPS Hosting in jeder Größenordnung

GPU Speicher	16 GB GDDR7 ECC
CUDA Kerne	4,352
Tensor Kerne	136 (5. Generation)

AI Leistung	545 TOPS
FP32 Leistung	17 TFLOPS
Speicherbandbreite	288 GB/s

Tesla T4

Ein bewährtes Arbeitspferd, das sich seit Jahren zuverlässig in Rechenzentren behauptet. Die T4 bleibt die effiziente Wahl für stetige, klar definierte Aufgaben: geplantes Transcoding, das Erzeugen von Embeddings und Klassifikationsmodelle, die in einem festen Budget laufen. Verlässliche Hardware für Arbeit, die Konstanz über Spitzengeschwindigkeit stellt.

INT8 und FP16 Inference auf kleineren Modellen
Hardware Videotranscoding über NVENC

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GPU Speicher	16 GB GDDR6
CUDA Kerne	2,560
Tensor Kerne	320 (2. Generation)

AI Leistung	130 TOPS
FP32 Leistung	8.1 TFLOPS
Speicherbandbreite	320 GB/s

RTX 4000 ADA SFF

Die Spezialistin für Bildgenerierung. Zwanzig Gigabyte vRAM bedeuten, dass Stable Diffusion und ComfyUI in voller Auflösung mit mehreren geladenen Checkpoints laufen, und Adas doppelte Encoder machen sie in der Video Pipeline genauso leistungsfähig. Creator und Rendering Dienste holen aus dieser Karte am meisten heraus.

Hochauflösende Diffusion mit Platz für LoRAs
AV1 Encoding auf doppelten NVENC Engines

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GPU Speicher	20 GB GDDR6 ECC
CUDA Kerne	6,144
Tensor Kerne	192 (4. Generation)

AI Leistung	306 TOPS
FP32 Leistung	19.2 TFLOPS
Speicherbandbreite	280 GB/s

RTX PRO 4000 Blackwell

Blackwell Durchsatz in einem kompakten, effizienten Paket. Das ist der Sweet Spot für Teams, die quantisierte Modelle der 30B Klasse betreiben, wo die GDDR7 Bandbreite die Tokengenerierung flott hält und 24 GB Arbeitsraum für Kontext lassen. Eine Menge Leistung pro Watt und pro Euro.

Betreibt quantisierte Modelle der 30B Klasse
LoRA Fine Tuning auf mittelgroßen Modellen

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GPU Speicher	24 GB GDDR7 ECC
CUDA Kerne	8,960
Tensor Kerne	280 (5. Generation)

AI Leistung	770 TOPS
FP32 Leistung	24 TFLOPS
Speicherbandbreite	432 GB/s

RTX PRO 4500 Blackwell

Gebaut für Inference, die den ganzen Tag echte Nutzer bedient. Unabhängige Benchmarks setzen 14B Modelle hier bei rund 75 Tokens pro Sekunde an, komfortabel über Lesegeschwindigkeit, und 32 GB fassen mittelgroße Modelle mit großzügigem Kontext. Die verlässliche Mitte der Reihe für Produktionschat und Vision AI.

Echtzeitchat unter Mehrbenutzerlast
Videoanalyse und Vision Pipelines

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GPU Speicher	32 GB GDDR7 ECC
CUDA Kerne	10,496
Tensor Kerne	328 (5. Generation)

AI Leistung	1,600 TOPS
FP32 Leistung	51 TFLOPS
Speicherbandbreite	800 GB/s

RTX PRO 5000 Blackwell

Die Karte für Teams, deren Modelle und Traffic zugleich wachsen. Mit 48 GB GDDR7 passen Modelle der 70B Klasse in 4-Bit Quantisierung, volles Fine Tuning wird auf mittelgroßen Modellen möglich und die Bandbreite hält die Warteschlangen über lange Kontexte in Bewegung. Produktionskapazität mit Reserve.

Modelle der 70B Klasse in 4-Bit Quantisierung
Anhaltender Durchsatz für ausgelastete Inference Warteschlangen

Mehr entdecken

GPU Speicher	48 GB GDDR7 ECC
CUDA Kerne	14,080
Tensor Kerne	440 (5. Generation)

AI Leistung	2,142 TOPS
FP32 Leistung	72 TFLOPS
Speicherbandbreite	1,344 GB/s

RTX PRO 6000 Blackwell

Das Flaggschiff, eine Klasse für sich. Sechsundneunzig Gigabyte auf einer einzigen Karte betreiben 70B Modelle ohne Sharding und mit höherer Präzision, als kleinere Karten erlauben, mit verbleibender Kapazität für lange Kontexte und gleichzeitige Sessions. Für die größten offenen Modelle ist das die komplette Antwort auf einem Slot.

70B Modelle ohne Sharding bereitstellen
Fine Tuning im großen Maßstab auf einer Karte

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GPU Speicher	96 GB GDDR7 ECC
CUDA Kerne	24,064
Tensor Kerne	752 (5. Generation)

AI Leistung	4,000 TOPS
FP32 Leistung	120 TFLOPS
Speicherbandbreite	1,597 GB/s

Keine Einrichtungsgebühren

Voller Root Zugriff

1 Gbps Netzwerk

Jederzeit skalierbar

Unbegrenzter Traffic

Bereit für das, was kommt

Hoste AI und Media Pipelines

Self-hosted LLM Inference

Serviere Llama oder DeepSeek über vLLM oder Ollama und halte jeden Prompt auf Hardware, die du kontrollierst. Quantisierte Modelle laufen flott auf Tensor Kernen mit FP4 Unterstützung.

Fine Tuning und Modelltraining

Feintune offene AI Modelle mit deinen eigenen Daten über PyTorch oder TensorFlow. Die Karte gehört dir für den gesamten Lauf, sodass lange Trainingsjobs nie mit dem Zeitplan eines anderen konkurrieren.

Stable Diffusion und Bildgenerierung

Generiere in voller Auflösung mit Stable Diffusion oder ComfyUI und lass große Batchjobs über Nacht laufen. Dedizierte vRAM bedeutet, dass die Ausgabequalität nie sinkt, um auf einen geteilten Anteil zu passen.

AI Agents mit lokalen Modellen

Kopple OpenClaw oder Hermes Agent über Ollama mit einem lokalen Modell, und dein Agent denkt privat, ohne Rechnung pro Token.

3D Rendering

Verlagere Arbeit aus Blender Cycles oder V-Ray auf RT Kerne, die dafür gebaut sind. Eine Renderfarm aus einer einzigen Karte ist völlig realistisch, wenn die Karte nicht geteilt wird.

Videoencoding und Streaming

Betreibe FFmpeg auf Hardware NVENC mit AV1 Unterstützung und halte die CPU frei für die Anwendung selbst. Transcoding Pipelines und Streaming Plattformen passen hier beide gut.

Starte deine GPU

Dediziertes GPU VPS Hosting - Self-hosted LLM Inference

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Bereitstellung von Servern in Europa, dem Vereinigten Königreich und den USA

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SOON

Warum Teams einen Cloud GPU Server wählen

Ungeteilte GPU Geschwindigkeit

Die Karte ist an einen Server gebunden, sodass der Durchsatz bei jedem Lauf dem Datenblatt entspricht.

Ein Server, keine Session

Modelle und Umgebungen bleiben zwischen Läufen auf der Festplatte, bereit in dem Moment, in dem du dich wieder verbindest.

Compute in GPU Größe

EPYC Kerne und NVMe Speicher halten Daten schnell genug in Bewegung, um die Karte auszulasten.

Deine Daten bleiben hier

Modellgewichte und Prompts bleiben auf dem Server, den du mietest, unter deinen eigenen Zugriffsregeln.

Betriebssysteme und Anwendungen

One-Click-Templates, sofort startklar

Dein Server geht bereits vorkonfiguriert online. Wähl aus unserer One-Click-Bibliothek, was du brauchst, und leg los, statt einen Nachmittag mit dem Setup zu verbringen.

NodeJS

Coolify

OpenClaw

n8n

Docker

listmonk

Hermes Agent

Wordpress

Portainer

Arcane

cPanel

Easypanel

ispmanager

Dokploy

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CyberPanel

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CentOS

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Debian

Ubuntu

Archlinux

openSUSE

Rocky Linux

Fedora

Alpine Linux

Windows

FreeBSD

Premium Features als Standard

In jedem GPU VPS enthalten

Alles, was ein Produktionsserver braucht, ist ab dem ersten Boot bereit.

Unbegrenzter Traffic

GPU Passthrough

100% NVMe Speicher

Volle Treiberkontrolle

Öffentliche IPv4 + IPv6

Webterminal

KVM + voller root

ECC Speicher

Firewallkontrolle

Rückerstattung innerhalb von 7 Tagen

DDoS Schutz

24/7 Support

Mehr als nur Rechenleistung

Die menschliche Seite von High Performance

Wenn deine Arbeit von der Hardware abhängt, zählen die Menschen dahinter. Unsere zertifizierten Spezialisten unterstützen dich 24/7 und in mehreren Sprachen, mit über 17 Jahren Erfahrung im Betrieb von Enterprise Infrastruktur im großen Maßstab.

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Dediziertes GPU VPS Hosting - Die menschliche Seite von High Performance

Gestützt auf Vertrauen. Gemessen an Ergebnissen.

Ihre Erfolgsgeschichte beginnt hier

Reviews rating

Guter Preis für das, was du bekommst

2025-12-29

"Ich nutze ihre Dienste schon eine Weile und es läuft super. Die Performance ist gut und zuverlässig, und der Preis macht das Ganze noch besser. Alles läuft einfach rund, und sie reagieren schnell, wenn man was braucht."

5 stars

”

Alejandro Morales
Hostadvice

Die Einrichtung war schnell und der...

2025-09-01

"Die Einrichtung war schnell und der VPS läuft seitdem reibungslos. Der Kundensupport hat meine Fragen beantwortet, ohne die Sache kompliziert zu machen, was mir ehrlich gesagt gut gefallen hat."

5 stars

”

Paul Eisenberg
Facebook

Klasse Team und Unternehmen

2025-03-01

"Klasse Team und Unternehmen. Während sie ihre Dienste in weitere Regionen der Welt ausweiten, bauen sie gleichzeitig ihre Qualität und Effizienz weiter aus."

5 stars

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Vicente Muñoz
Google

Gute Qualität

2025-03-09

"Schneller VPS, nichts zu meckern."

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Jona Kaiser
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Guter Service für Webhosting

2025-06-24

"Guter Service für Webhosting. Einfache Einrichtung und fairer Preis."

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Christine
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Erstklassiger Anbieter

2026-01-25

"Ich bin jetzt schon fast ein Jahr bei Lumadock und ihre Server sind top. Ich habe bei ihnen ein paar Forex VPS in London und New York und bis jetzt gab es keinerlei Probleme. Die Uptime ist super und der VPS bleibt nicht hängen, wie ich es bei anderen Anbietern erlebt habe. "

5 stars

”

Enzo Mancini
Hostadvice

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Was ist ein GPU VPS?

Ein GPU VPS ist ein virtueller Server mit einer physischen Grafikkarte, die an ihn angebunden ist. CPU und Speicher kommen von einem geteilten Host über KVM Virtualisierung, während die GPU per Passthrough durchgereicht wird, sodass die Karte nur einem Server antwortet. Er passt zu jedem, der CUDA Beschleunigung für ein Projekt braucht, das den Kauf kompletter Hardware nicht rechtfertigt, vom Modell Serving bis zum Rendering.

Ist die GPU dediziert oder mit anderen Kunden geteilt?

Jeder GPU VPS Plan nutzt vollen Passthrough, sodass die Karte allein deinem Server gehört. Die gesamte vRAM und jeder CUDA Kern gehören dir, ohne Virtualisierungsschicht zwischen deinem Code und der Hardware. Genau das lässt vLLM und das breitere CUDA Ökosystem sich exakt so verhalten, als liefen sie auf einer lokalen Maschine. Führe nvidia-smi nach dem Deployment aus und der Virtualisierungsmodus zeigt Passthrough.

Welche GPU sollte ich für das Modell wählen, das ich betreiben will?

vRAM ist das Erste, was du dimensionierst. In 4-Bit Quantisierung sitzen Modelle im Bereich 7B bis 14B bequem auf 16 GB. Steig auf Modelle der 30B Klasse um und du brauchst 24 GB bis 32 GB. Alles, was sich 70B nähert, braucht 48 GB oder mehr. Und sobald das Modell passt, entscheidet die Speicherbandbreite, wie schnell die Tokens herauskommen. Bild und Videoarbeit folgt derselben Logik, wobei 20 GB aufwärts Raum für Ausgabe in hoher Auflösung geben.

Kann ich meine eigenen CUDA Toolkit Versionen und Treiber installieren?

Ja. Du hast vollen root Zugriff und die Karte wird direkt durchgereicht, sodass der Treiberstack dir gehört. Pinne eine ältere CUDA Toolkit Version für ein Framework, das sie braucht, oder betreibe einen Nightly Build gegen die neueste. Die Templates geben dir einen Startpunkt, und von dort gehört der Server dir, um ihn nach Belieben zu konfigurieren.

Was ist der Unterschied zwischen einem GPU VPS und einem dedizierten GPU Server?

Bei einem GPU VPS wird die Karte allein an deinen Server durchgereicht, während CPU Kerne und Speicher von einem geteilten Host über KVM Virtualisierung kommen. Ein dedizierter GPU Server übergibt die ganze Maschine. Für die meiste AI Arbeit zählt dieser Unterschied weniger, als Leute erwarten, da Inference und Fine Tuning durch die GPU begrenzt sind, nicht durch die CPU daneben. Ein GPU VPS gibt dir dieselbe Karte mit weit weniger Bindung.

Kann ich Stable Diffusion und ComfyUI betreiben?

Ja, und Bildgenerierung ist eines der Dinge, denen dedizierte vRAM am meisten hilft. Ab 20 GB kannst du in hoher Auflösung mit mehreren gleichzeitig geladenen Checkpoints und LoRAs arbeiten, was die Iteration flott hält. Die größeren Blackwell Karten fügen Reserve für Videogenerierung und für unbeaufsichtigt laufende Batchjobs hinzu. Alles installiert sich wie auf jeder Linux Maschine mit einer NVIDIA Karte.

Kann ich später auf eine größere GPU wechseln?

Ja. Die Pläne reichen von Einstiegskarten bis zum Flaggschiff, und du kannst aufsteigen, während deine Modelle wachsen. Jeder Plan ist an eine physische Karte gebunden, sodass ein Wechsel bedeutet, auf dem neuen Plan bereitzustellen und deine Daten mitzunehmen, statt an Ort und Stelle die Größe zu ändern. Der Support ist rund um die Uhr verfügbar, falls du Fragen zum Wechsel hast.

Können Docker Container die GPU nutzen?

Ja. Installiere das NVIDIA Container Toolkit und Container erhalten direkten Zugriff auf die Karte, genau so werden die meisten Produktions Inference Stacks ausgeliefert. Die Images, die NVIDIA für PyTorch und TensorFlow veröffentlicht, laufen ohne Änderung. Und da du root hast, gehört die Container Runtime dir, um sie so zu konfigurieren, wie es deine Pipeline erwartet.

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