- 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
Die Originalwährung ist EUR
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Du suchst SGLang Hosting auf einem GPU Server für schnelle Inferenz und produktives LLM-Serving? Hier findest du Angebote für niedrige Latenzen, hohen Durchsatz und den Betrieb von Sprach- und multimodalen Modellen.
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CHF 321.08/Monat zzgl. Setup CHF 91.08
Vertragslaufzeit: 1 Monat
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CHF 321.08/Monat zzgl. Setup CHF 91.08
Vertragslaufzeit: 1 Monat
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CHF 588.03 *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 542.80/Monat zzgl. Setup CHF 542.80
Die Originalwährung ist EUR
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CHF 638.52* *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 638.52/Monat
Vertragslaufzeit: 1 Monat
Die Originalwährung ist EUR
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CHF 639.07* *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 639.07/Monat
Vertragslaufzeit: 1 Monat
Die Originalwährung ist EUR
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CHF 696.67 *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 689.08/Monat zzgl. Setup CHF 91.08
Vertragslaufzeit: 1 Monat
Die Originalwährung ist EUR
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CHF 747.50 *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 690.00/Monat zzgl. Setup CHF 690.00
Die Originalwährung ist EUR
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CHF 787.37 *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 726.80/Monat zzgl. Setup CHF 726.80
Die Originalwährung ist EUR
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CHF 920.00 *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 920.00/Monat
Vertragslaufzeit: 12 Monate
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CHF 1’190.52* *
Durchschnittspreis pro Monat
CHF 1’190.52/Monat
Vertragslaufzeit: 1 Monat
Die Originalwährung ist EUR
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Ausschreibung startenSGLang ist ein Serving-Framework für Sprachmodelle und multimodale Modelle. Es ist auf niedrige Latenzen, hohen Durchsatz und effiziente Wiederverwendung bereits berechneter Prompt-Bestandteile ausgelegt. Die passende GPU-Server-Hardware bildet die Grundlage für einen stabilen produktiven Betrieb.
GPU und VRAM müssen zur Modellgröße, Quantisierung, Kontextlänge und Anzahl gleichzeitiger Anfragen passen. Bei großen Modellen oder hoher Last können mehrere GPUs beziehungsweise mehrere Server erforderlich sein. Netzwerk, NVMe-Speicher und Arbeitsspeicher beeinflussen Modellstart, Datenübertragung und Skalierung ebenfalls.
Beide Frameworks richten sich an performantes Modell-Serving. Welche Lösung besser passt, hängt von Modellunterstützung, Workload, Caching, Parallelisierung und Betriebsumgebung ab. Vergleiche deshalb auch passende vLLM GPU Server und den allgemeinen LLM GPU Server Vergleich.
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