Häufige Fragen
28 Antworten zu GPU-Miete, fertigen Apps und Abrechnung. Ihre Frage ist nicht dabei? Schreiben Sie uns.
Allgemein
Was ist VRAMfarm?
Ein Dienst für die stundenweise GPU-Miete für Kunden in der EU. Entwickler, Studierende und Unternehmen mieten Grafikkarten für KI, Rendering und Berechnungen oder starten fertige Apps für Bilder, Video und Chat. Die Preise sind in Euro, abgerechnet wird minutengenau.
Wie funktioniert das?
Im Katalog finden Sie Maschinen mit Grafikkarten in Rechenzentren. Sie wählen, was laufen soll: eine fertige App für Bilder, Video oder Chat oder einen Entwickler-Server mit PyTorch und Jupyter. Alles läuft in einem isolierten Container mit Zugang per SSH und Jupyter und wird minutengenau abgerechnet. Die Festplatte des Servers wird beim Stoppen gelöscht, Ihren Arbeitsordner können Sie aber speichern und auf dem nächsten Server wiederverwenden.
Warum ist es günstiger als bei den großen Clouds?
Wir bauen keine eigenen Rechenzentren. Wir bündeln verfügbare Maschinen mehrerer Anbieter in einem Katalog. Deshalb kostet eine Stunde weniger als bei Clouds, die eigene Standorte betreiben.
Arbeiten Sie auch mit Unternehmen?
Ja: dedizierte Maschinen für lange Projekte und Konfigurationen mit mehreren GPUs. Schreiben Sie uns über das Kontaktformular, dann besprechen wir die Konditionen.
Welche GPUs gibt es?
20 Modelle, von der RTX 3060 bis zur H100, H200 und B200, darunter die RTX 3090, 4090 und 5090, die professionelle RTX-A-Serie sowie die Rechenzentrumskarten L4, L40, L40S und A100. Die aktuelle Liste mit Preisen finden Sie auf der Preisseite.
Wo stehen die Maschinen?
In Rechenzentren unserer Anbieter. Das Land jeder Maschine sehen Sie vor dem Start im Katalog. So entscheiden Sie selbst, wo Ihre Workload läuft.
Gibt es eine API?
Ja. Erstellen Sie im Dashboard unter Einstellungen → API-Tokens einen Token. Über die API können Sie eine verfügbare Maschine finden, einen Server mit Ihrem eigenen Docker-Image starten, Status und SSH-Zugangsdaten abfragen und den Server stoppen. API-Dokumentation →
GPU mieten
Wie miete ich eine GPU?
Registrieren Sie sich, bestätigen Sie Ihre E-Mail-Adresse und laden Sie Ihr Guthaben auf. Klicken Sie dann im Dashboard auf „GPU mieten“, wählen Sie, was laufen soll, dann Karte und Maschine, und klicken Sie auf „Starten“. Ihr Guthaben muss eine Stunde der gewählten Maschine abdecken. Die Zugangsdaten erscheinen im Dashboard und kommen per E-Mail.
Was kostet die GPU-Miete?
Ab 0,12 € pro Stunde für eine RTX 3060, 0,30 € für eine RTX 3090, 0,59 € für eine RTX 4090, 1,46 € für eine A100 und 3,90 € für eine H100. Die Preise gelten pro Stunde für eine Maschine mit einer Karte und werden minutengenau abgerechnet. Aktuelle Preise für jedes Modell finden Sie im Server-Katalog.
Wie wird abgerechnet?
Für jede Minute, die ein Server läuft, wird 1/60 seines Stundenpreises von Ihrem Guthaben abgebucht. Pro Start werden mindestens 15 Minuten berechnet. Zum Starten muss Ihr Guthaben mindestens eine Stunde des Servers abdecken; dieser Betrag wird nicht im Voraus abgebucht. Internet-Traffic wird separat nach Verbrauch abgerechnet. Ist Ihr Guthaben aufgebraucht, wird der Server gestoppt und wir informieren Sie per E-Mail.
Kostet Traffic extra?
Ja, pro Gigabyte Download und Upload. Der Preis hängt von der Maschine ab, liegt meist bei etwa einem Cent pro GB oder darunter (B200 und H200 können teurer sein) und wird vor dem Start angezeigt. Wir bevorzugen Maschinen mit günstigem Traffic.
Gibt es eine Mindestmietdauer?
Keine lange Bindung: Sie zahlen minutengenau, pro Start werden mindestens 15 Minuten berechnet. Maschine starten, Code testen, stoppen.
Wie lange dauert ein Start?
Meist 2–5 Minuten, manchmal bis zu 10, während die Maschine das Image herunterlädt und den Container startet. Mit eigenem Docker-Image 8–15 Minuten. Solange der Server vorbereitet wird, zahlen Sie nichts.
Wie verbinde ich mich mit der Maschine?
Mit dem SSH-Befehl aus dem Dashboard oder über Jupyter Lab im Browser. Hinterlegen Sie dafür am besten Ihren SSH-Schlüssel in den Einstellungen.
Welche fertigen Apps gibt es?
Fertige Apps werden zusammen mit ihren Modellen installiert und öffnen sich im Browser: Bilder (Flux, Qwen-Image, HiDream-O1, SDXL), Fotoeditor (Qwen Edit), Video (Wan 2.2 14B und 5B), Private ChatGPT (Qwen3 32B und 8B, MiMo 9B) und Text zu Sprache (Qwen3-TTS, VoxCPM2, Chatterbox). Für Entwickler gibt es PyTorch mit Jupyter, vLLM mit OpenAI-kompatibler API, ein leeres ComfyUI und Ihr eigenes öffentliches Docker-Image: Geben Sie es beim Start an, SSH richten wir selbst ein.
Kann ich mein eigenes Docker-Image nutzen?
Ja. Nutzen Sie ein beliebiges öffentliches Image von Docker Hub oder aus der GitHub Container Registry.
Kann ich mehrere GPUs in einer Maschine mieten?
Ja, für verteiltes Training und große Modelle gibt es Konfigurationen mit 2, 4 und 8 GPUs.
Bleiben meine Daten nach dem Stoppen erhalten?
Die Festplatte des Servers wird beim Stoppen gelöscht. Wenn Sie Ihre Modelle und Ergebnisse brauchen, klicken Sie auf „Speichern und stoppen“: Wir behalten den Ordner /workspace für 0,03 € pro GB und Monat, und Ihr nächster Server bekommt ihn automatisch. Bei eigenen Docker-Images funktioniert das Speichern noch nicht.
Was, wenn ich vergesse, einen Server zu stoppen?
Ist ein Server etwa zwei Stunden im Leerlauf, schicken wir Ihnen eine E-Mail. Ist er eine Stunde später immer noch im Leerlauf, speichern wir seinen Ordner und stoppen ihn, damit Sie nicht umsonst zahlen. Für lange Jobs können Sie das in den Einstellungen abschalten.
Was, wenn eine Maschine ausfällt?
Für die Ausfallzeit zahlen Sie nichts, und wir helfen Ihnen, den Job auf einer anderen Maschine neu zu starten. Deshalb lohnt es sich, Zwischenergebnisse regelmäßig zu speichern.
Welche GPU passt zu meinem Modell?
Achten Sie auf den Grafikspeicher. Modelle mit 7–8B in 4 Bit laufen auf Karten ab 12 GB. Auf eine 24-GB-Karte (RTX 3090, 4090) passen Modelle bis 36B in 4 Bit, also auch 32B. 70B in 4 Bit passt bei normalem Kontext auf eine 48-GB-Karte (RTX A6000, L40S); für langen Kontext oder viele Nutzer nehmen Sie 80 GB (A100, H100).
Kann ich Modelle von Grund auf trainieren?
Ja. Genau dafür gibt es die A100, H100, H200 und B200 mit HBM-Speicher sowie Konfigurationen mit mehreren GPUs.
Kann ich auf gemieteten GPUs rendern?
Ja: Blender Cycles, Octane, Redshift und Unreal laufen über die Kommandozeile. Für Animationen lohnt es sich, mehrere Maschinen parallel laufen zu lassen.
Zahlung und Rechnungen
Wie lade ich mein Guthaben auf?
Im Bereich „Guthaben“ des Dashboards, per Karte oder SEPA-Überweisung in Euro, ab 10 €. Zahlungen laufen über einen Zahlungsdienstleister, den wir vor dem Start bekannt geben. Bis dahin ist das Aufladen eventuell nicht möglich.
Wie ist es mit der Mehrwertsteuer?
Die Preise auf der Website sind in Euro angegeben. Wie die Mehrwertsteuer für Ihr Konto und Ihr Land gilt, sehen Sie beim Bezahlen, bevor Sie zahlen.
Bekomme ich eine Rechnung?
Für jede Aufladung erhalten Sie eine E-Mail, und den vollständigen Verlauf aller Aufladungen und Abbuchungen finden Sie im Dashboard. Ordentliche Rechnungen stellen wir aus, sobald unser Unternehmen in der EU eingetragen ist.
Erstatten Sie nicht genutztes Guthaben?
Ja. Die Erstattung Ihres nicht verbrauchten eingezahlten Guthabens können Sie im Dashboard beantragen; das Geld geht über die ursprüngliche Zahlungsart zurück.
Kann ich einen Server pausieren?
Eine Pause gibt es nicht: Sobald Sie stoppen, wird die Maschine freigegeben und die Abrechnung endet. Um Ihre Arbeit zu behalten, klicken Sie auf „Speichern und stoppen“: Wir behalten /workspace für 0,03 € pro GB und Monat (tägliche Abrechnung), und Ihr nächster Server bekommt den Ordner automatisch. Bei eigenen Docker-Images funktioniert das Speichern noch nicht.