GPU Server mieten: Rechenpower für KI aus Deutschland
Entdecken Sie 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.
- Anbindung
- 10G
- Rechenzentren in Bremen
- Deutschland
- Zertifizierte Rechenzentren
- ISO 27001
- Inklusive
- DDoS-Schutz
Ihr GPU-Server in unserem Rechenzentrum in Deutschland
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.
- ISO 27001-zertifizierte Rechenzentren in Bremen
- Ein Server, der individuell auf Ihren Anwendungsfall abgestimmt ist

Das bieten wie Ihnen
- ISO 27001-zertifiziertWir liefern Ihnen geprüfte Informationssicherheit. Unsere Rechenzentren erfüllen alle ISO 27001-Anforderungen und sind rundum sicher.
- DDoS-Schutz inklusiveUnser integrierter DDoS-Schutz erkennt gängige Angriffsmuster automatisiert und mindert sie in Echtzeit, ohne manuelles Eingreifen und ohne Zusatzkosten.
- Individuell konfiguriertWir stimmen den Server auf Ihren Workload ab: GPU samt GPU-Speicher (VRAM), CPU, Arbeitsspeicher (RAM) und Datenspeicher. Was Sie auch benötigen, wir legen die passende Ausstattung gemeinsam in der Beratung fest.
- RZ in DeutschlandIhre Trainingsdaten und Modelle liegen in unserem eigenen, ISO 27001-zertifizierten Rechenzentrum in Bremen.
- Starke NetzanbindungProfitieren Sie von 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.
- Dediziert statt geteiltDie volle GPU-Leistung gehört Ihrem Projekt allein. Sie erhalten Bare Metal ohne Nachbarn auf der Karte, mit vollem Root-Zugriff auf Treiber, CUDA-Umgebung und Frameworks.
- High-End-HardwareWir wählen unsere Lieferanten gewissenhaft aus und setzen nur auf hochwertige Rack Hardware für hohe Ansprüche.
- Persönlicher Support statt Call-CenterNutze Sie unseren persönlichen und kompetenter Service direkt aus Bremen statt ein anonymes Ticket-System.
KI-Workloads, die nach GPU-Leistung verlangen
Wofür sich ein GPU-Server lohnt.
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.
- LLM
- Training
- Fine-Tuning
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.
- Chatbots
- Bildgenerierung
- Analysen
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.
- Deep Learning
- Big Data
Rendering und Visualisierung
Nutzen Sie GPU-Leistung auch für 3D-Rendering, Video-Verarbeitung und wissenschaftliches Rechnen, wenn CPU-Leistung allein nicht mehr ausreicht.
- 3D-Rendering
- Video
- Gaming
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 gerne. So zahlen Sie für die Leistung, die Ihr Modell wirklich braucht, nicht für Standardpakete von der Stange.
- 1
Sie schildern Ihren Anwendungsfall
Training, Inferenz oder gemischt, Modellgröße, gewünschter GPU-Speicher und Zeithorizont.
- 2
Wir stimmen GPU-Beschleunigung, CPU, RAM, Speicher und Anbindung ab
und schicken Ihnen ein transparentes Angebot.
- 3
Der Server geht in unserem Rechenzentrum in Bremen in Betrieb.
Unmanaged mit vollem Root-Zugriff.
Dedizierter GPU-Server oder Cloud-Instanz?
Welche Variante zu Ihrem Projekt passt.
Dedizierter GPU-Server
Die volle Karte: Planbare Leistung, volle Kontrolle.
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.
GPU-Cloud
Geteilte Leistung: Flexibel, aber die Leistung kann schwanken.
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.

Sie haben Fragen?
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.
- Persönlicher, kompetenter Service direkt aus Bremen statt anonymem Ticket-System
- Konfiguration gemeinsam in der Beratung festgelegt: GPU, VRAM, CPU, RAM, Speicher
- Transparentes Angebot
Fakten, die zählen!
- 10 GAnbindung
- Rechenzentrenin Deutschland
- ISO 27001zertifizierte Rechenzentren
- DDoS-Schutzinklusive
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Der Preis richtet sich nach GPU-Leistung, CPU, Arbeitsspeicher und Speicher. Da wir GPU-Server individuell auf Ihren Workload konfigurieren, erhalten Sie ein individuelles Angebot statt eines Pauschalpreises.
Für die meisten KI-Projekte ist Mieten der wirtschaftlichere Weg: Sie sparen die hohe Anschaffungsinvestition in die Hardware, binden kein Kapital und überlassen uns den Betrieb des Rechenzentrums.
Unmanaged. Sie behalten die volle Kontrolle über Betriebssystem, Treiber, CUDA-Umgebung und Frameworks. Auf Wunsch beraten wir Sie bei der Auslegung der Hardware gerne.



