Dedizierte Server ohne GPU
Für CPU-lastige Anwendungen: individuell konfigurierbare Bare-Metal-Server mit AMD EPYC, DDR5 und NVMe, ebenfalls ohne Einrichtungsgebühr.
Dedicated Server ansehen →GPU Server mieten: Rechenpower für KI aus Deutschland
Dedizierte, GPU-beschleunigte Bare-Metal-Server für KI-Training, LLM-Inferenz und Machine Learning. Individuell konfiguriert, betrieben in unserem ISO 27001-zertifizierten Rechenzentrum in Bremen, mit persönlichem Support und deutschem Datenschutz.
Sitz in Deutschland
ISO 27001-zertifiziert
DDoS-Protection inklusive
Warum LWLcom
Ihr GPU-Server aus deutschem Rechenzentrum
KI-Workloads brauchen nicht nur Rechenleistung, sondern auch einen Ort, an dem sensible Trainingsdaten sicher liegen. Beides bekommen Sie bei uns aus einer Hand: leistungsstarke, dedizierte Hardware und ein Rechenzentrum in Deutschland.
Dediziert statt geteilt
Die volle GPU-Leistung gehört Ihrem Projekt allein. Bare Metal ohne Nachbarn auf der Karte, mit vollem Root-Zugriff auf Treiber, CUDA-Umgebung und Frameworks.
RZ in Deutschland
Ihre Trainingsdaten und Modelle liegen in unserem eigenen, ISO 27001-zertifizierten Rechenzentrum in Bremen.
Individuell konfiguriert
Wir stimmen den Server auf Ihren Workload ab: GPU samt GPU-Speicher (VRAM), CPU, Arbeitsspeicher (RAM) und Datenspeicher. Die passende Ausstattung legen wir gemeinsam in der Beratung fest.
DDoS-Schutz inklusive
Proaktive DDoS-Erkennung und -Abwehr hält Ihre KI-Anwendungen und APIs erreichbar, auch wenn es ungemütlich wird. Ohne Aufpreis.
Starke Netzanbindung
10G-Anbindung und Traffic-Flat über das eigene LWLcom-Backbone (AS50629) mit 6.185 Gbit/s Gesamtkapazität zu externen Netzen und Peering an Knoten wie AMS-IX, VIX und Megaport.
Support aus Bremen
Persönlicher, schneller und kompetenter Service direkt aus Bremen statt anonymem Ticket-System. Und ohne Einrichtungsgebühr beim Start.
Wofür sich ein GPU-Server lohnt
KI-Workloads, die nach GPU-Leistung verlangen
GPUs rechnen viele Aufgaben parallel, weshalb sie klassische CPUs bei KI- und Machine-Learning-Lasten um ein Vielfaches schlagen. Diese Einsatzszenarien profitieren am deutlichsten.
LLM-Training und Fine-Tuning
Trainieren Sie eigene große Sprachmodelle oder passen Sie bestehende LLMs mit Fine-Tuning an Ihre Daten an, ganz ohne dass Ihre Trainingsdaten Deutschland verlassen.
KI-Inferenz im laufenden Betrieb
Betreiben Sie Chatbots, KI-Assistenten oder Bildgenerierung mit planbarer Latenz. Auf einem dedizierten Server läuft Ihre Inferenz mit konstanter Leistung.
Machine Learning und Data Science
Beschleunigen Sie Deep-Learning-Training, Datenanalysen und Simulationen. Für datenintensive Firmen, die mit Big Data und KI-Modellen arbeiten, statt auf lange Rechenzeiten zu warten.
Rendering und Visualisierung
Nutzen Sie GPU-Leistung auch für 3D-Rendering, Video-Verarbeitung und wissenschaftliches Rechnen, wenn CPU-Leistung allein nicht mehr ausreicht.
Noch unsicher, ob GPU-Server, dedizierter CPU-Server oder eine Kombination am besten passt?
Sprechen Sie mit uns: Wir schauen uns Ihren Workload an und empfehlen die Konfiguration, die wirtschaftlich am meisten Sinn ergibt.
GPU-Server nach Maß
So kommen Sie zu Ihrem GPU-Server
Weil KI-Projekte sehr unterschiedliche Anforderungen an GPU-Speicher, Rechenkerne und Anbindung stellen, konfigurieren wir GPU-Server individuell und beraten Sie vor der Bereitstellung. So zahlen Sie für die Leistung, die Ihr Modell wirklich braucht, nicht für Standardpakete von der Stange.
Bedarf klären
Sie schildern Ihren Anwendungsfall: Training, Inferenz oder gemischt, Modellgröße, gewünschter GPU-Speicher und Zeithorizont.
Konfiguration vorschlagen
Wir stimmen GPU-Beschleunigung, CPU, RAM, Speicher und Anbindung ab und nennen Ihnen ein verbindliches, transparentes Angebot.
Bereitstellen und loslegen
Der Server geht aus unserem Rechenzentrum in Bremen in Betrieb. Unmanaged mit vollem Root-Zugriff, ohne Einrichtungsgebühr.
Bare Metal vs. GPU-Cloud
Dedizierter GPU-Server oder Cloud-Instanz?
Dedizierter GPU-Server
Die volle Karte
Planbare Leistung, volle Kontrolle.
GPU-Cloud
Geteilte Leistung
Flexibel, aber die Leistung kann schwanken.
Ein dedizierter GPU-Server lohnt sich, wenn Sie
- volle, planbare GPU-Leistung ohne geteilte Ressourcen brauchen,
- sensible Trainingsdaten bewusst in Deutschland halten wollen,
- eigene Treiber, CUDA-Versionen und Frameworks frei installieren,
- und dauerhaft oder über längere Projektphasen rechnen.
Eine Cloud-Instanz reicht, wenn Sie
- nur kurz und sporadisch GPU-Leistung für Experimente benötigen,
- sehr kurzfristig hoch- und wieder herunterskalieren möchten,
- und keine feste, dedizierte Maschine binden wollen.
Zahlen, Daten, Fakten
Infrastruktur, auf die Sie sich verlassen
10GAnbindung
Traffic-FlatBasic oder Premium
ISO 27001zertifizierte Rechenzentren
DDoSProtection inklusive
Häufige Fragen
Fragen und Antworten rund um GPU-Server
Was kostet es, einen GPU-Server zu mieten?
Der Preis richtet sich nach GPU-Leistung, CPU, Arbeitsspeicher und Speicher. Da wir GPU-Server individuell auf Ihren Workload konfigurieren, erhalten Sie ein verbindliches Angebot statt eines Pauschalpreises. Eine Einrichtungsgebühr fällt nicht an.
GPU-Server mieten oder lieber kaufen?
Für die meisten KI-Projekte ist Mieten der wirtschaftlichere Weg: Sie sparen die hohe Anschaffungsinvestition, binden kein Kapital und überlassen uns Betrieb, Kühlung, Strom und den Hardware-Tausch.
Sind die GPU-Server managed oder unmanaged?
Unmanaged. Sie behalten die volle Kontrolle über Betriebssystem, Treiber, CUDA-Umgebung und Frameworks. Auf Wunsch beraten wir Sie bei der Auslegung der Hardware.
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GPU-Server für Ihr KI-Projekt anfragen
Sagen Sie uns, was Ihr Workload braucht, ob LLM-Training, Inferenz oder Machine Learning. Wir schlagen Ihnen eine passende GPU-Konfiguration vor, unverbindlich und ohne Einrichtungsgebühr.