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    vLLM Hosting: GPU Server im Vergleich

    Du suchst vLLM Hosting auf einem leistungsstarken GPU Server? Hier findest du GPU-Server-Angebote für skalierbares LLM-Serving, performante Inferenz, OpenAI-kompatible APIs und den produktiven Betrieb großer Sprachmodelle.

    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
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    Kostenlose Testphase
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    1 GPU
    40 GB (v)GPU-RAM
    10 GB SSD
    AMD
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    CHF 638.52* *

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    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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    Kosten 12 Monate CHF 7’668.83
    Kosten 24 Monate CHF 15’337.65

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    • NVIDIA® A100 GPU GPU
    • 80 GB (v)GPU-Speicher
    • 1 GB RAM
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    Kostenlose Testphase
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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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    • 80 GB (v)GPU-Speicher
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    Kosten 12 Monate CHF 14’292.83
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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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    vLLM GPU Server für produktives Model-Serving

    vLLM ist auf die effiziente Bereitstellung von Large Language Models ausgerichtet. Ein GPU-Server stellt die Rechenleistung und den Grafikspeicher bereit, die für kurze Antwortzeiten, hohen Durchsatz und mehrere gleichzeitige Anfragen benötigt werden.

    Worauf kommt es bei einem vLLM Server an?

    Die passende Hardware hängt von Modellgröße, Quantisierung, Kontextlänge und Parallelität ab. Besonders wichtig sind ausreichend VRAM, eine hohe Speicherbandbreite, schneller NVMe-Speicher und eine stabile Netzwerkanbindung. Für Modelle, die nicht auf eine einzelne GPU passen, können Multi-GPU-Systeme und verteiltes Serving erforderlich sein.

    Typische Einsatzbereiche

    • OpenAI-kompatible Inferenz-APIs
    • RAG-Anwendungen und interne KI-Assistenten
    • skalierbares Serving für mehrere Nutzer
    • Batch-Inferenz und automatisierte Verarbeitung
    • Bereitstellung verschiedener Open-Source-LLMs

    vLLM und andere Serving-Frameworks vergleichen

    vLLM eignet sich besonders für produktive Inferenz und hohe Auslastung. Als Alternativen kommen unter anderem SGLang GPU Server oder ein allgemeiner LLM GPU Server infrage. Vergleiche GPU, VRAM, Abrechnung, Skalierung und Betriebssystemunterstützung passend zu deinem Modell.


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