GPU-Server, minutengenau abgerechnet
Bei VRAMfarm mieten Sie GPUs ab 0,12 € pro Stunde. Wählen Sie eine Karte, von der RTX 3060 für Experimente bis zur H100 oder B200 für das Training großer Modelle, laden Sie Ihr Guthaben in Euro auf, und meist können Sie sich innerhalb von 2–5 Minuten per SSH oder Jupyter verbinden.
Consumer-GPUs
Das beste Verhältnis von Preis zu Geschwindigkeit für Bildgenerierung und Modelle bis 32B.
| GPU | Typ | Speicher | TFLOPS FP32 | Standort | Preis pro Stunde | ≈ pro Monat | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 | Consumer | 32 GB | ≈104,8 | +15 | 0,76 €/Std. | 547 € pro Monat | Mieten |
| RTX 5080 | Consumer | 16 GB | ≈56,3 | +7 | 0,33 €/Std. | 238 € pro Monat | Mieten |
| RTX 5070 Ti | Consumer | 16 GB | ≈43,9 | +3 | 0,24 €/Std. | 173 € pro Monat | Mieten |
| RTX 4090 | Consumer | 24 GB | ≈82,6 | +16 | 0,59 €/Std. | 425 € pro Monat | Mieten |
| RTX 4080 | Consumer | 16 GB | ≈48,7 | +7 | 0,31 €/Std. | 223 € pro Monat | Mieten |
| RTX 4060 Ti | Consumer | 16 GB | ≈22,1 | +5 | 0,16 €/Std. | 115 € pro Monat | Mieten |
| RTX 3090 | Consumer | 24 GB | ≈35,6 | +15 | 0,30 €/Std. | 216 € pro Monat | Mieten |
| RTX 3080 | Consumer | 10 GB | ≈29,8 | +6 | 0,17 €/Std. | 122 € pro Monat | Mieten |
| RTX 3060 | Consumer | 12 GB | ≈12,7 | +10 | 0,12 €/Std. | 86 € pro Monat | Mieten |
Professionelle GPUs
Mehr Speicher pro Karte: 24–96 GB für den Betrieb großer Modelle und fürs Rendering.
| GPU | Typ | Speicher | TFLOPS FP32 | Standort | Preis pro Stunde | ≈ pro Monat | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 6000 | Workstation | 96 GB | ≈125 | +8 | 2,12 €/Std. | 1.526 € pro Monat | Mieten |
| RTX A6000 | Workstation | 48 GB | ≈38,7 | 0,72 €/Std. | 518 € pro Monat | Mieten | |
| RTX A5000 | Workstation | 24 GB | ≈27,8 | 0,33 €/Std. | 238 € pro Monat | Mieten | |
| RTX A4000 | Workstation | 16 GB | ≈19,2 | +1 | 0,18 €/Std. | 130 € pro Monat | Mieten |
Rechenzentrums-GPUs fürs Training
A100, H100, H200 und B200 mit HBM-Speicher für Training und schnelle LLM-Inferenz.
| GPU | Typ | Speicher | TFLOPS FP32 | Standort | Preis pro Stunde | ≈ pro Monat | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| B200 | Rechenzentrum | 192 GB | ≈80 | 16,12 €/Std. | 11.606 € pro Monat | Mieten | |
| H200 | Rechenzentrum | 141 GB | ≈67 | +2 | 5,43 €/Std. | 3.910 € pro Monat | Mieten |
| H100 | Rechenzentrum | 80 GB | ≈67 | +1 | 3,90 €/Std. | 2.808 € pro Monat | Mieten |
| A100 | Rechenzentrum | 80 GB | ≈19,5 | +2 | 1,46 €/Std. | 1.051 € pro Monat | Mieten |
| L40S | Rechenzentrum | 48 GB | ≈91,6 | +1 | 1,06 €/Std. | 763 € pro Monat | Mieten |
| L40 | Rechenzentrum | 48 GB | ≈90,5 | 0,46 €/Std. | 331 € pro Monat | Mieten | |
| L4 | Rechenzentrum | 24 GB | ≈30,3 | 1,37 €/Std. | 986 € pro Monat | Mieten |
Zum Starten muss Ihr Guthaben eine Stunde Laufzeit der Maschine abdecken. Abgerechnet wird minutengenau nach tatsächlicher Nutzung.
Warum sich Mieten eines GPU-Servers mehr lohnt als Kaufen
Kaufen oder mieten
Eine RTX 4090 kostet etwa 1.800 €, ein Server mit H100-Karten Hunderttausende. Wenn Sie eine GPU für einige Dutzend oder Hundert Stunden im Monat brauchen, ist Mieten deutlich günstiger: Sie zahlen nicht für Leerlauf, Strom oder Wartung, und wenn neue Modelle erscheinen, wechseln Sie einfach die Karte.
Woher die Karten kommen
VRAMfarm bündelt verfügbare Maschinen mehrerer Rechenzentrumsanbieter in einem Katalog. So haben Sie mehr Auswahl als bei einer Cloud mit nur einem Rechenzentrum, zu niedrigeren Preisen: Wir zeigen die besten Angebote.
GPU-Server mieten
Was Sie bekommen
Eine Maschine mit einer oder mehreren Grafikkarten, CPU, RAM und NVMe-Festplatte, auf der Sie als root in einem isolierten Container arbeiten. Öffnen Sie eine fertige App für Bilder, Video oder Chat, nutzen Sie eine Entwicklungsumgebung (PyTorch mit Jupyter, vLLM, ein leeres ComfyUI) oder starten Sie Ihr eigenes Docker-Image. Ein Server ist meist in 2–5 Minuten bereit, mit eigenem Image in 8–15 Minuten.
Konfiguration
Wählen Sie nach Grafikspeicher, denn er entscheidet, welches Modell passt. Eine Karte mit 12–16 GB reicht für Stable Diffusion und LLMs bis 8B. Modelle mit 32B in 4 Bit passen in 24 GB, für 70B brauchen Sie eine Karte mit 80 GB oder mehrere Karten in einer Maschine. Große Modelle trainieren und feintunen Sie am schnellsten auf A100- und H100-Karten mit HBM-Speicher.
Abrechnung
Sie zahlen minutengenau: Lief ein Server 40 Minuten, werden 40/60 des Stundenpreises berechnet. Die Mindestabrechnung pro Start beträgt 15 Minuten. Zum Starten muss Ihr Guthaben eine Stunde Laufzeit der Maschine abdecken; der Rest bleibt auf Ihrem Guthaben. Die Abrechnung endet, wenn Sie den Server stoppen. Beim Stoppen wird die Festplatte gelöscht; um Ihre Modelle und Ergebnisse zu behalten, klicken Sie auf „Speichern und stoppen“, und wir bewahren /workspace für 0,03 € pro GB und Monat auf.
- Aufladen Per Karte oder SEPA in Euro. Ihr Guthaben muss eine Stunde Laufzeit der Maschine abdecken. ab 10 €
- Auswählen, was laufen soll Eine fertige App, PyTorch mit Jupyter, vLLM, ComfyUI oder Ihr eigenes Docker-Image.
- Karte nach Speicher wählen Von 12 GB für Tests bis 80 GB und mehr für 70B-Modelle. ab 0,12 €/Std.
- Verbinden SSH, Jupyter oder der App-Button im Dashboard. Minutengenau abgerechnet. 2–5 Minuten
| Konfiguration | VRAM gesamt | Geeignet für | Preis ab, pro Stunde |
|---|---|---|---|
| 1× RTX 3060Tests, Studienprojekte, SD 1.5 | 12 GB | Tests, Studienprojekte, SD 1.5 | 0,12 € |
| 1× RTX 4090Stable Diffusion, Flux, LLMs bis 32B in 4 Bit | 24 GB | Stable Diffusion, Flux, LLMs bis 32B in 4 Bit | 0,59 € |
| 2× RTX 4090LLM 32B mit langem Kontext, parallele Generierung | 48 GB | LLM 32B mit langem Kontext, parallele Generierung | 1,18 € |
| 1× RTX A6000LLMs bis 72B in 4 Bit, Video mit Wan 2.2 14B, Fine-Tuning von 13B | 48 GB | LLMs bis 72B in 4 Bit, Video mit Wan 2.2 14B, Fine-Tuning von 13B | 0,72 € |
| 1× A100LLM 70B in 4 Bit, Fine-Tuning und schnelle Inferenz | 80 GB | LLM 70B in 4 Bit, Fine-Tuning und schnelle Inferenz | 1,46 € |
| 4× A100Training von Modellen mit 30–70B | 320 GB | Training von Modellen mit 30–70B | 5,84 € |
| 1× H100Training und Inferenz mit voller Geschwindigkeit | 80 GB | Training und Inferenz mit voller Geschwindigkeit | 3,90 € |
| 8× H100LLM-Training, Full Fine-Tuning von 70B | 640 GB | LLM-Training, Full Fine-Tuning von 70B | 31,20 € |
Der Preis eines Multi-GPU-Servers ist ein Richtwert: Anzahl der Karten × Preis einer Karte. Die genauen Kosten einer bestimmten Maschine sehen Sie vor dem Start in der Liste der verfügbaren Server.
Einen Server mit Grafikkarte mieten
Wann Sie einen brauchen
Wenn Ihr eigener Rechner an Speicher- oder Zeitgrenzen stößt: Das Modell passt nicht in die 8–12 GB einer Heimkarte, das Training auf dem Laptop dauert einen ganzen Tag, oder das Rendern einer Animation blockiert Ihre Workstation. Ein gemieteter Server nimmt Ihnen diese Last ab.
Der Unterschied zu einem VPS
Anders als bei einem virtuellen Server eines normalen Hosters gehört die Grafikkarte allein Ihnen und wird nicht geteilt, und NVIDIA-Treiber und CUDA sind bereits installiert. Verbinden Sie sich per SSH oder über Jupyter Lab im Browser und übertragen Sie Dateien mit scp, rsync oder Git.
Ihr Guthaben
Ihr Guthaben wird in Euro geführt und lässt sich ab 10 € per Karte oder SEPA aufladen. Maschinen, die Sie sofort starten können, finden Sie auf der Seite Verfügbare Server.
- SSH
- Jupyter Lab
- scp und rsync
- Git
- Die Grafikkarte gehört allein Ihnen, nicht geteilt
- NVIDIA-Treiber und CUDA bereits installiert
- Root-Zugriff in einem isolierten Container
- CPU, RAM und NVMe-Festplatte
Fragen zur GPU-Miete
Was kostet ein GPU-Server?
Ab 0,12 € pro Stunde für Einsteigerkarten, ab 0,59 € für eine RTX 4090 und ab 3,90 € für eine H100. Sie zahlen nur für die Laufzeit, minutengenau.
Warum ist stundenweises Mieten einer GPU besser als der Kauf eines Servers?
Sie binden kein Geld in Hardware, die in zwei bis drei Jahren veraltet ist, und zahlen nur für die Stunden, die Sie tatsächlich nutzen. Bis zu einigen Hundert Stunden im Monat ist Mieten fast immer günstiger.
Welche GPU passt zu meinem Modell?
Am wichtigsten ist der Grafikspeicher. 12–16 GB reichen für Stable Diffusion und Modelle bis 8B, 32B in 4 Bit braucht 24 GB (RTX 3090, 4090), und 70B in 4 Bit braucht 80 GB (A100, H100) oder zwei Karten mit 48 GB.
Kann ich mehrere GPUs gleichzeitig mieten?
Ja, Sie können mehrere Maschinen parallel betreiben. Maschinen mit mehreren GPUs sind im Katalog separat aufgeführt.
Wie bezahle ich einen GPU-Server?
Ihr Guthaben wird in Euro geführt. Sie laden es ab 10 € per Karte oder SEPA-Überweisung auf, über einen Zahlungsdienstleister, den wir vor dem Start bekannt geben. Die Mehrwertsteuer wird, sofern sie anfällt, beim Bezahlen ausgewiesen.
Sie möchten eine KI-App ganz ohne Einrichtung?
Fertige Apps für Bilder, Video und Chat werden zusammen mit ihren Modellen installiert.