- NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell Server GPU
- 24 GB (v)GPU-Speicher
- 24 GB RAM
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CHF 328.67 *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 321.08/Monat zzgl. Setup CHF 91.08
Vertragslaufzeit: 1 Monat
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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.
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CHF 696.67 *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 689.08/Monat zzgl. Setup CHF 91.08
Vertragslaufzeit: 1 Monat
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CHF 920.00 *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 920.00/Monat
Vertragslaufzeit: 12 Monate
Die Originalwährung ist EUR
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CHF 1’380.00 *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 1’380.00/Monat
Vertragslaufzeit: 12 Monate
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CHF 1’840.00 *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 1’840.00/Monat
Vertragslaufzeit: 12 Monate
Die Originalwährung ist EUR
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CHF 2’760.00 *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 2’760.00/Monat
Vertragslaufzeit: 12 Monate
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CHF 4’600.00 *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 4’600.00/Monat
Vertragslaufzeit: 12 Monate
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CHF 5’520.00 *
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CHF 5’520.00/Monat
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CHF 6’440.00 *
Durchschnittspreis pro Monat
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Ausschreibung startenLarge 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.
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.
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.
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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