Generalüberholte GPU-Server und Workstations für lokale LLM-Inferenz, Fine-Tuning und Training. Ihre Daten bleiben in Ihrem Rack, nicht bei einer Dritt-API.
GPU-Hardware ansehen Custom-Konfiguration anfragenBezahlbare Workstations für alle, die kleinere Modelle lokal ausprobieren wollen, ohne gleich in Rack-Hardware zu investieren.
Mehr VRAM und mehr Rechenleistung, ausgelegt auf Modelle bis etwa 50 Milliarden Parameter. Als Workstation oder im Rack.
Systeme mit aktuellen NVIDIA-GPUs für große Modelle, Fine-Tuning und Training. Mehrere Beschleuniger in einem Gehäuse.
Passt keine der Klassen, bauen wir das System nach Ihren Vorgaben. Nennen Sie uns Modell, gleichzeitige Nutzer und Budget, wir schlagen eine Konfiguration vor.
Prompts, Dokumente und Ausgaben verlassen Ihr Netzwerk nie, relevant für DSGVO und Mandantenvertraulichkeit.
Nutzen Sie Open-Weight-Modelle so viel Sie wollen. Keine API-Abrechnung, keine Rate-Limits.
keine Abo-Modelle oder Abhängigkeit von externen Firmen
Kein Umweg über eine Cloud-Region, die Inferenz läuft im selben LAN wie Ihre Anwendung.
Jede GPU wird vor dem Versand professionell getestet (Temperatur, Speicher, Rechenleistung).
Nennen Sie uns Modellgröße und gleichzeitige Nutzer, wir empfehlen die passende GPU- und VRAM-Konfiguration.
Eine einzige High-End-GPU-Instanz in der Cloud kostet bei dauerhafter Inferenz oder Training schnell mehrere tausend Euro im Monat. Ein generalüberholter GPU-Server ist ein einmaliger Kauf, den Sie jahrelang nutzen.
Kostenvergleich anfordern2x NVIDIA Tesla T4 16 GB · 2x Xeon E5-2680 v4 · 128 GB RAM
Ab 1.199 €
Angebot anfragen2x NVIDIA Tesla V100 32 GB · 2x Xeon Gold 6138 · 256 GB RAM
Ab 2.499 €
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Ab 6.200 €
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Ab 12.500 €
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Ab 7.800 €
Angebot anfragenAlle Preise sind unverbindliche Richtwerte je System in Euro. Das verbindliche Angebot erhalten Sie nach Ihrer Anfrage per E-Mail. Gemäß § 19 UStG wird keine Umsatzsteuer berechnet.
Alle Modelle mit offenen Gewichten, über Runtimes wie Ollama, vLLM oder llama.cpp. Die gängigsten Familien und was sie ungefähr an VRAM brauchen:
| Modell | Größen | VRAM (4-Bit) |
|---|---|---|
| Llama | 8B, 70B | ca. 6 GB / 45 GB |
| Mistral | 7B, 24B | ca. 6 GB / 16 GB |
| Qwen | 7B, 32B, 72B | ca. 6 GB / 20 GB / 46 GB |
| DeepSeek | 8B, 32B, 70B | ca. 6 GB / 20 GB / 45 GB |
| Gemma | 4B, 12B, 27B | ca. 4 GB / 9 GB / 18 GB |
Richtwerte für 4-Bit-Quantisierung, die in der Praxis übliche Variante. Unquantisiert (FP16) liegt der Bedarf rund dreimal so hoch. Dazu kommt Spielraum für den Kontext, je nach Länge einige GB. Nennen Sie uns Ihr Zielmodell und die erwartete Zahl gleichzeitiger Nutzer, dann dimensionieren wir es konkret.
Ja. Multi-GPU-Systeme unterstützen Fine-Tuning für die gängigen Open-Weight-Modellgrößen. Welche Klasse dafür nötig ist, hängt vom Modell ab, sprechen Sie uns an.
Ja. Wenn keine der Leistungsklassen passt, konfigurieren wir das System nach Ihren Vorgaben. Nennen Sie uns Modell, gleichzeitige Nutzer und Budget, dann schlagen wir eine Konfiguration vor.
Bei dauerhaften Workloads meist ja, ein einmaliger Hardwarekauf hat keinen laufenden Stundenzähler. Wir rechnen es gern für Ihren konkreten Workload durch.
Für Verbraucher gelten die gesetzlichen Gewährleistungsrechte. Mit Geschäftskunden vereinbaren wir die Bedingungen im jeweiligen Angebot. Melden Sie sich bei einem Problem bei uns, wir klären den Fall gemeinsam. Jede GPU wird vor dem Listing professionell getestet: Temperatur, Speicher und Rechenleistung.
Schicken Sie uns das Modell (oder die Modellgröße), das Sie betreiben wollen, die erwarteten gleichzeitigen Nutzer und ob Sie Training oder nur Inferenz brauchen. Wir empfehlen eine Konfiguration und machen ein Angebot.
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