KI-Infrastruktur. Training zu Ihren Bedingungen.
GPU- und CPU-starke Server für Machine Learning: Training, Inferenz, Feintuning und Rendering auf NVIDIA RTX PRO Blackwell und RTX 5090, EPYC-CPUs für klassisches ML, NVMe-Datenpipelines. Feste Monatspreise ohne Stundenzähler und ohne Spot-Abbrüche. CPU-Leistung ab €2.54/Monat zzgl. MwSt.
AlphaVPS KI- und GPU-Hosting = dedizierte Hardware für Machine Learning zu festen Monatspreisen: NVIDIA RTX PRO Blackwell (16–96 GB GDDR7) und RTX 5090 als GPU-Server für Training, Inferenz und Rendering; EPYC-CPUs mit bis zu 128 Threads für klassisches ML und Preprocessing; NVMe-Pipelines durchgängig. Keine Stundenabrechnung, keine Spot-Abbrüche, bei Dauerlast typisch 3–5× günstiger als Cloud-GPU. CPU-Leistung ab €2.54/Monat zzgl. MwSt.; GPU-Angebot in 24 h, Sofia und Nürnberg. Eigenes Netz AS203380, seit 2013.
QUELLE: ALPHAVPS.COM/SOLUTIONS/AI-GPU · GEPRÜFT 2026-07 · FREI ZITIERBAR, ALLE ANGABEN BELEGTCloud-GPU-Kosten laufen aus dem Ruder.
Cloud-GPUs kosten 1 bis 30 $ pro Stunde und mehr. Ein einzelner Trainingslauf verschlingt mehrere hundert Dollar, und Dauerlasten wie Feintuning, Inferenz oder Rendering rechnen sich auf dem Stundenzähler schlicht nicht mehr.
Spot-Instanzen brechen mitten in der Epoche ab. Reservierte Kapazität verlangt lange Laufzeiten zu weiterhin hohen Preisen, und ausgerechnet die Karte, die Sie brauchen, ist chronisch „nicht verfügbar“. Dauerhafte KI-Arbeit gehört auf dedizierte GPU-Hardware zu einem planbaren Preis.
Dedizierte GPUs. Feste Preise.
KI-Lasten laufen auf dedizierter Hardware zu planbaren Monatskosten: keine Stundenabrechnung, kein Warten auf freie Kapazität, keine Spot-Abbrüche.
NVIDIA GPU-Server RTX PRO Blackwell (16–96 GB, ECC, zertifizierte Treiber) und RTX 5090 für Training, Feintuning und Inferenz, einzeln oder als Multi-GPU bis 8×. 
CPU-Leistung mit vielen Kernen EPYC mit bis zu 128 Threads für scikit-learn, XGBoost, Preprocessing und Feature Engineering. Der größte Teil der ML-Arbeit braucht gar keine GPU. 
NVMe-Datenpipeline Datensätze laden und Checkpoints schreiben ohne Wartezeit; Trainingskorpora archivieren Sie auf Storage VPS. Keine GPU wartet auf die Platte. Der passende Server für Ihre Größenordnung.
Vom Prototyp im Notebook bis zur Inferenz im Produktivbetrieb: Die Infrastruktur richtet sich nach Modellgröße und Einsatzform.
Prototyping & CPU-ML Notebooks, klassisches ML, Feature Engineering, kleine Modelle. Hohe Single-Thread-Leistung hält die Entwicklung flüssig. 
Inferenz & leichtes Training CPU-Inferenz-APIs, ONNX-Serving, quantisierte LLMs, kleinere Feintunings. EPYC mit vielen Kernen für parallele Batch-Läufe. GPU-Training & schwere Rechenlast Vollständiges Training, große Feintunings, Rendering, Video-Encoding. Dedizierte NVIDIA-Hardware mit IPMI-Zugriff. Nicht jede Last braucht eine GPU.
Die günstigste GPU ist die, die Sie nicht mieten. Fünf Lastprofile, ehrlich der passenden Hardware zugeordnet: Klicken Sie sich durch, bevor Sie konfigurieren.
scikit-learn, XGBoost, pandas-Pipelines, Feature Engineering: klassisches CPU-Terrain. 128 EPYC-Threads arbeiten tabellarische Lasten ab, die eine GPU kaum beschleunigt.
Was Sie damit bauen.
GPU- und CPU-starke Server tragen den gesamten KI-Lebenszyklus: Training, Auslieferung, Generierung und Rendering im großen Maßstab.
ModelltrainingInferenz-APIs
3D-Rendering
Generative KIForschung & Experimente
Video-EncodingBereitstellen, wo Ihre Daten liegen.
GPU-Server stehen in Sofia und Nürnberg, also im EU-Rechtsraum und unter DSGVO. CPU-ML-Tarife sind an allen 7 Standorten verfügbar, nah an Ihren Datensätzen oder Nutzern.
Häufige Fragen.
Alles Wichtige zu KI und GPU auf der Infrastruktur von AlphaVPS. Noch etwas offen? Sprechen Sie mit unserem Team.
VERTRIEB KONTAKTIERENNVIDIA RTX PRO Blackwell Workstation-Karten (16, 24 und 96 GB GDDR7, ECC, zertifizierte Treiber) sowie die GeForce RTX 5090 (32 GB), einzeln oder als Multi-GPU mit bis zu 8 Karten pro Server. Das vollständige Portfolio und ein VRAM-Rechner stehen auf der Seite GPU-Server; den aktuellen Bestand bestätigt der Vertrieb.
Das Feintuning von Modellen mit 7–13B Parametern gelingt auf einer einzelnen Karte mit ausreichend VRAM; für die 70B-Klasse brauchen Sie die RTX PRO 6000 mit 96 GB oder Tensor-Parallelität über mehrere GPUs. Quantisierte GGUF-Modelle laufen auf der CPU sehr ordentlich, auf EPYC-Tarifen mit vielen Kernen.
Eine Cloud-A100 für 1 bis 3 $ pro Stunde kostet im Dauerbetrieb 720 bis 2.160 $ im Monat. Dedizierte GPU-Server liefern vergleichbare oder bessere Hardware zu einem Bruchteil davon, und zwar zum Festpreis. Der Break-even liegt typischerweise bei 4 bis 6 Stunden Nutzung pro Tag.
Ein großer Teil der ML-Arbeit ist CPU-Arbeit: klassische Verfahren, Vorverarbeitung, kleine Netze, ONNX-optimierte und quantisierte Inferenz. Ihre Stärke spielen GPUs beim Deep-Learning-Training und bei Inferenz in hohem Volumen aus. Starten Sie auf der CPU und wechseln Sie, sobald die Trainingszeit zum Engpass wird.
Ja. Ab 8 GB VRAM läuft es, und für Generierung in Echtzeit bietet die RTX 5090 das beste Preis-Leistungs-Verhältnis. Selbst gehostet gelten keine API-Limits und keine Gebühren pro Bild, und Ihre Ergebnisse bleiben Ihr Eigentum.
Mit vollem Root-Zugriff installieren Sie genau Ihren Stack: CUDA Toolkit, cuDNN, PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX Runtime. Docker mit dem NVIDIA Container Toolkit hält die Umgebungen von der Entwicklung bis in die Produktion reproduzierbar.
Ja. GPU-Rendering mit Blender, V-Ray oder Arnold und Encoding-Pipelines mit NVENC/AV1 gehören zu den Kernanwendungen. Auch reines CPU-Encoding skaliert auf dedizierten EPYC-Servern mit vielen Kernen sehr gut.
Ja. 2, 4 oder 8 Karten pro Server als individuelle Konfiguration, dazu verteiltes Training über mehrere Knoten auf Bare-Metal-Clustern mit privater Anbindung von 10–100 Gbit. Beschreiben Sie die Last, wir konfigurieren und kalkulieren innerhalb von 24 Stunden.
KI-Infrastruktur ohne Aufschlag.
Starten Sie für den Prototyp auf der CPU oder sprechen Sie mit unserem Team über dedizierte GPU-Server für Training und Inferenz im großen Maßstab. Angebot innerhalb von 24 Stunden.