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    SGLang Hosting: GPU Server im Vergleich

    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.

    4 von 4 Angeboten* Zuletzt aktualisiert: 04.11.2026

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    Worker Pool (2,7 - 3,4 GHz) + A100 40GB

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    • NVIDIA® A100 GPU GPU
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    • 1 GB RAM
    GPU Server
    Telefonsupport
    Kostenlose Testphase
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    1 GPU
    40 GB (v)GPU-RAM
    10 GB SSD
    AMD
    DDoS-Schutz

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    CHF 638.52* *

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    CHF 638.52/Monat

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    Einrichtungsgebühr Kostenlos
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    Ø-Preis/Monat CHF 638.52
    Kosten 12 Monate CHF 7’662.20
    Kosten 24 Monate CHF 15’324.40

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    Power Pool (>3,5 GHz) + A100 40GB

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    • NVIDIA® A100 GPU GPU
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    Kosten 12 Monate CHF 7’668.83
    Kosten 24 Monate CHF 15’337.65

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    Worker Pool (2,7 - 3,4 GHz) + A100 80GB

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    Serverstandort

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    • NVIDIA® A100 GPU GPU
    • 80 GB (v)GPU-Speicher
    • 1 GB RAM
    GPU Server
    Telefonsupport
    Kostenlose Testphase
    DDoS Protection
    1 GPU
    80 GB (v)GPU-RAM
    10 GB SSD
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    Ø-Preis/Monat CHF 1’190.52
    Kosten 12 Monate CHF 14’286.20
    Kosten 24 Monate CHF 28’572.40

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    Power Pool (>3,5 GHz) + A100 80GB

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    • NVIDIA® A100 GPU GPU
    • 80 GB (v)GPU-Speicher
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    80 GB (v)GPU-RAM
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    Ø-Preis/Monat CHF 1’191.07
    Kosten 12 Monate CHF 14’292.83
    Kosten 24 Monate CHF 28’585.65

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    * Bei hosttest ist lediglich eine Auswahl von Anbietern zu finden. Mit Sternchen gekennzeichnete Angebote weisen weitere Bedingungen auf der Angebotsdetailseite aus. Mehr Informationen zu unseren Ranking- und Sortierungsdetails

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    SGLang GPU Server für leistungsstarkes LLM-Serving

    SGLang 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.

    Welche Hardware passt zu SGLang?

    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.

    Typische Einsatzbereiche

    • produktive LLM- und multimodale APIs
    • Chatbots und KI-Assistenten mit hohem Durchsatz
    • lange oder wiederkehrende Prompt-Strukturen
    • Multi-GPU- und verteilte Inferenz
    • Serving von Llama, Qwen, DeepSeek und weiteren Modellen

    SGLang oder vLLM?

    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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