GPU Server

Dedizierte GPU-Server mieten — RTX 4090 & 5090 in Frankfurt

Miete einen dedizierten RTX 4090 - oder RTX 5090 -Server in unserem Frankfurter Rechenzentrum — Single-Tenant, zu einem festen Monatspreis, ohne stündliche Abrechnung und ohne Preemption . DSGVO-konform, EU-gehostet, mit menschlichem Support.

GPU-Server anfragen

Die meisten GPU-Angebote am Markt rechnen pro Stunde oder pro Minute ab und laufen als preemptible Spot-Instanzen — günstig auf dem Papier, aber unvorhersehbar im Budget und riskant für lange Trainings-Jobs. Bthorio geht den umgekehrten Weg: Du bekommst eine ganze GPU dediziert, für einen festen Monatspreis, in Frankfurt. Kein Sharing, keine unterbrochenen Runs, keine Rechnung, die dich am Monatsende überrascht.

GPU-Server im Vergleich

Der ehrliche Vergleich: Wo Bthorio gewinnt — und wo stündliche Cloud-GPUs oder Hyperscaler ihre Berechtigung haben.

Bthorio Dedicated GPU vs. typische Alternativen
MerkmalBthorioStündliche Cloud-GPUHetzner GPUHyperscaler (AWS/GCP)
AbrechnungFester MonatspreisPro Stunde / MinuteMonatlichPro Stunde
PreemptionNieHäufig (Spot)NeinBei Spot-Instanzen
GPU-ZuweisungDediziert, Single-TenantOft geteilt / vGPUDediziertGeteilt oder dediziert
Aktuelle ModelleRTX 4090 & 5090VariiertÄltere Datacenter-GPUA100/H100 (teuer)
StandortFrankfurt, DEMeist USDeutschland/FinnlandGlobal
DatenschutzDSGVO, EU-DatenresidenzOft US-Cloud-ActDSGVOVariiert
Support24/7 EngineersTicket / CommunityTicketEnterprise-Support (kostenpflichtig)

Welcher GPU-Server passt zu deinem Workload?

Für die meisten LLM-Inferenz-, Fine-Tuning- und Rendering-Aufgaben reicht die RTX 4090 mit 24 GB VRAM (ab 399 €/Monat). Wer größere Modelle, mehr VRAM oder die Blackwell-Generation braucht, greift zur RTX 5090 mit 32 GB VRAM . Speziell für KI/LLM-Deployments haben wir die Nische GPU-Server für KI mit passender Beratung.

  • LLM-Inferenz & Self-Hosting (Ollama, vLLM, TGI): dedizierte GPU statt geteilter Cloud — kein Cold-Start, kein Preemption.
  • Fine-Tuning kleinerer Modelle & LoRA-Training: planbares Budget statt Stunden-Roulette.
  • Stable Diffusion / ComfyUI / Flux: volle GPU für Bild- und Video-Generierung.
  • Rendering, Video-Encoding, wissenschaftliches Rechnen: CUDA - und Tensor-Core -Beschleunigung ohne geteilte Ressourcen.

Was jeder GPU-Server enthält

  • Eine ganze RTX 4090 (24 GB) oder RTX 5090 (32 GB) — dediziert, nicht geteilt
  • 128 GB DDR4 (4090) bzw. 96 GB DDR5 (5090) Arbeitsspeicher
  • 4 TB lokales NVMe für Datasets und Checkpoints
  • 1 Gbit Uplink mit Fair-Use-Traffic
  • Frankfurt am Main, CO₂-neutrales Rechenzentrum
  • Root-Zugriff, freie Wahl von OS, Treibern & CUDA-Version

Häufig gestellte Fragen