GPU-Server.
Sie wählen die Karte.
NVIDIA RTX PRO Blackwell Workstation-GPUs und die GeForce RTX 5090: bis zu 96 GB GDDR7 pro Karte für KI-Training, Inferenz, LLM-Finetuning und 3D-Rendering. Zertifizierte Treiber, voller Root-Zugriff und dedizierte Hardware nach Ihren Vorgaben. Feste Monatspreise, keine Abrechnung im Stundentakt.
AlphaVPS GPU-Server = dediziertes Bare Metal mit NVIDIA RTX PRO Blackwell Workstation-GPUs (16–96 GB GDDR7, ECC, zertifizierte Treiber) und der GeForce RTX 5090 (32 GB), einzeln oder als Multi-GPU mit bis zu 8× pro Server, für KI-Training, Inferenz, LLM-Finetuning und 3D-Rendering. Voller Root-Zugriff, 10-Gbit-Port, feste Monatspreise ohne Abrechnung im Stundentakt, in Sofia und Nürnberg. Individuelles Angebot innerhalb von 24 Stunden. Eigenes Netz AS203380, seit 2013.
QUELLE: ALPHAVPS.COM/GPU-SERVERS · GEPRÜFT 2026-07 · FREI ZITIERBAR · ALLES NACHPRÜFBARKonfigurieren Sie Ihren GPU-Server.
Stellen Sie die Konfiguration unten zusammen. Unsere Techniker antworten innerhalb von 24 Stunden mit einem detaillierten Angebot. Kostenlose Beratung, unverbindlich.
Vier Karten. Eine Entscheidung: VRAM.
Entscheidend ist, was Ihr Modell im Speicher halten muss. Alles Weitere folgt daraus. Die Pro-Karten bringen zertifizierte Treiber, ECC und Enterprise-Garantie, die RTX 5090 den besten Durchsatz pro Euro. Noch unschlüssig? Rechnen Sie den Bedarf unten aus.
Welche GPU brauchen Sie wirklich?
Modell, Präzision und Betriebsart wählen: Der Rechner schätzt den VRAM-Bedarf und nennt die passende Karte. Parameter × Bytes pro Parameter × Faktor der Betriebsart; Kontextlänge und Batch-Größe verschieben den realen Bedarf.
INFERENZ ×1,2 - GEWICHTE + RESERVE FÜR KV-CACHE
Warum GPU-Server den Unterschied machen.
CPUs arbeiten sequenziell, GPUs massiv parallel. Bei matrixlastigen Aufgaben wie Training, Inferenz und Rendering entscheidet das darüber, ob eine Berechnung Tage oder Minuten dauert.
Gebaut für rechenintensive Workloads.
Vom Training neuronaler Netze bis zu fotorealistischen Frames: Aufgaben, für die CPUs Wochen brauchen. Den vollen Überblick finden Sie bei den Lösungen für KI & GPU.
AM BELIEBTESTEN - RTX PRO 6000KI- & ML-Training Trainieren Sie LLMs, Vision-Netze und Empfehlungssysteme. 96 GB GDDR7 fassen Modelle, an denen Consumer-Karten scheitern. Llama, Mistral oder Ihre eigene Architektur lassen sich ohne Speichergrenzen feinabstimmen.
PYTORCH · TENSORFLOW · JAX · HUGGING FACE · CUDA
STARK NACHGEFRAGT - RTX 5090KI-Inferenz im großen Maßstab Betreiben Sie Produktionsmodelle mit tausenden Anfragen pro Sekunde. Die RTX 5090 bietet ein starkes Preis-Leistungs-Verhältnis für Chatbots, Bild-APIs und Echtzeit-KI-Dienste.
TENSORRT · TRITON · VLLM · OLLAMA · FASTAPI
3D-Rendering & CGI Blender Cycles, Octane, Redshift und V-Ray GPU: Ray-Tracing-Szenen in Minuten statt Stunden. BLENDER · OCTANE · V-RAY 
Video-Encoding NVENC-Hardware-Encoding für H.264, H.265 und AV1. 4K-Streams in Echtzeit transcodieren, mit GPU-Pipelines in FFmpeg. FFMPEG · NVENC · HANDBRAKE 
Wissenschaftliches Rechnen Molekulardynamik, Klimamodelle, Physiksimulationen: cuBLAS und cuFFT machen GPUs in der Forschung unverzichtbar. GROMACS · AMBER · NAMD 
Generative KI & Diffusion Stable Diffusion, Flux und Co. lokal betreiben: volle Datenhoheit, keine API-Kosten pro Bild. COMFYUI · A1111 · FLUX Server-Hardware unter jeder Karte.
Eine GPU ist nur so schnell wie die Plattform, die sie versorgt. Jeder GPU-Server läuft auf Enterprise-Hardware in unseren ISO-zertifizierten Rechenzentren, ausgelegt auf Dauerlast rund um die Uhr.
Intel Xeon / AMD EPYC ECHTE SERVER-CPUS - KEINE DESKTOP-TEILE 
Bis zu 1 TB DDR5 ECC FEHLERKORREKTUR - BITFEHLER IN HARDWARE ABGEFANGEN 
NVMe-SSD-Speicher HOHE IOPS - DATENSÄTZE STREAMEN STATT ZU STOCKEN 
Voller IPMI-/BMC-Zugriff REMOTE-KVM · POWER · ISO-MOUNT - INKLUSIVE 
BLACKWELL-ARCHITEKTUR BIS ZU 96 GB VRAM / KARTE 
10 GBIT - REDUNDANTE ANBINDUNG 
DDOS-SCHUTZ VERFÜGBAR Nah an Ihren Nutzern.
Unsere GPU-Server stehen in europäischen Rechenzentren: EU-Rechtsraum, DSGVO-konform, in unserem eigenen Netz.
Häufige Fragen.
Alles Wichtige zu dedizierten GPU-Servern für KI, ML und Rendering. Noch Fragen offen? Sprechen Sie mit einem Menschen.
VERTRIEB KONTAKTIERENFür LLM-Training und große Modelle die RTX PRO 6000: 96 GB GDDR7 fassen Modelle, an denen Consumer-Karten scheitern. Für Inferenz und mittelgroßes Training liefern die RTX PRO 4000 (24 GB) oder die RTX 5090 (32 GB) sehr gute Leistung. Die RTX PRO 2000 (16 GB) ist das Arbeitstier für Entwicklung und Test.
Karten der RTX-PRO-Serie kommen mit NVIDIA-zertifizierten Treibern (ISV-Zertifizierungen), ECC-Speicherunterstützung und Enterprise-Garantie und sind für den Dauerbetrieb rund um die Uhr freigegeben. Die RTX 5090 bietet mehr Rohleistung pro Euro, mit den üblichen GeForce-Treibern und der üblichen Garantie.
Ja, je nach Gehäuse und Mainboard 2, 4 oder 8 GPUs pro Server. Für größere Aufbauten bauen wir Bare-Metal-Cluster mit privatem Interconnect von 10–100 Gbit. Beschreiben Sie uns die Anwendung, wir empfehlen die passende Konfiguration.
Auf Wunsch: Wir installieren NVIDIA-Treiber, das CUDA-Toolkit und cuDNN vor oder richten den kompletten ML-Stack über Managed Services ein. Standardmäßig erhalten Sie ein sauberes Betriebssystem mit Root-Zugriff. Für die Treiberkompatibilität ist Ubuntu die beliebteste Wahl.
Konfigurationen ab Lager liefern wir in der Regel innerhalb von 24–72 Stunden. Individuelle Aufbauten oder bestimmte GPU-Modelle brauchen 1–2 Wochen. Gängige Konfigurationen halten wir vorrätig: Fragen Sie den Vertrieb nach aktueller Verfügbarkeit und Lieferzeit.
Alle gängigen: Ubuntu (im ML-Umfeld am weitesten verbreitet), Debian, Rocky Linux, CentOS Stream und Windows Server. Für KI- und ML-Workloads empfehlen wir Ubuntu 22.04 oder 24.04 LTS, dort ist die Framework-Kompatibilität am besten.
GPU-Rechenleistung ohne Cloud-Aufschlag.
Dedizierte GPU-Server zu einem Bruchteil der Hyperscaler-Preise. Keine Überraschungen durch stundenweise Abrechnung, sondern feste Monatspreise für planbare KI-Infrastruktur.