GPU Server für KI
Dedizierte GPU-Power für Training und Inferenz von KI-Modellen. Höchste Performance aus Deutschland mit vollständigem Datenschutz.
Was sind GPU Server für KI?
GPU Server für KI sind spezialisierte Hochleistungsserver, die mit NVIDIA RTX Professional GPUs ausgestattet sind. Anders als herkömmliche Server nutzen sie die parallele Rechenarchitektur von Grafikprozessoren, um KI-Modelle bis zu 100x schneller zu trainieren und auszuführen. Besonders für Deep Learning, neuronale Netze und Large Language Models sind GPUs unverzichtbar, da sie Tausende von Berechnungen gleichzeitig durchführen können.
In Deutschland gehostet bedeutet vollständige DSGVO-Konformität, niedrige Latenz und maximale Datensouveränität. Ihre Trainingsdaten und Modelle verlassen nie den deutschen Rechtsraum – ein entscheidender Vorteil für Unternehmen mit sensiblen Daten.
Unsere GPU Server werden als Managed Service angeboten: Wir kümmern uns um Installation, GPU-Treiber-Optimierung, Monitoring und Wartung, während Sie sich auf Ihre KI-Projekte konzentrieren können.
Warum GPU statt CPU für KI?
Der entscheidende Performance-Vorteil
Parallele vs. Serielle Verarbeitung
CPUs sind für serielle Berechnungen optimiert und haben typischerweise 8-64 Kerne. GPUs hingegen verfügen über Tausende von Kernen (z.B. 18.176 CUDA Cores in der RTX 6000 Ada), die speziell für parallele Matrixoperationen entwickelt wurden – genau das, was Deep Learning benötigt.
Tensor Cores für KI-Workloads
Moderne NVIDIA RTX GPUs besitzen spezielle Tensor Cores, die für KI-Berechnungen optimiert sind. Diese erreichen bei FP16-Berechnungen (Mixed Precision Training) bis zu 1457 TFLOPS – eine Rechenleistung, die mit CPUs unmöglich wäre.
Training vs. Inferenz
Beim Training werden GPUs mit hohem VRAM-Speicher (48GB+) benötigt, um große Modelle und Batches zu verarbeiten. Bei der Inferenz (Produktivbetrieb) geht es um niedrige Latenz und hohen Durchsatz – hier glänzen GPUs mit Reaktionszeiten im Millisekunden-Bereich.
10- bis 100-fach schneller als CPU
Ein Llama 70B Modell, das auf einer CPU 30+ Sekunden für eine Antwort benötigt, liefert auf einer RTX 6000 Ada Ergebnisse in unter 2 Sekunden. Bei Trainings-Workloads kann der Unterschied noch dramatischer sein: Stunden statt Tage.
Unsere GPU-Hardwarelösungen
NVIDIA RTX Professional GPUs der neuesten Generation
NVIDIA RTX 4000 SFF Ada
Die perfekte Lösung für Inferenz und kleine bis mittlere Modelle
20 GB GDDR6 VRAM
Ausreichend für Modelle bis 13B Parameter (quantisiert) oder 7B Parameter (FP16)
306.8 TFLOPS (FP16)
Herausragende Leistung für schnelle Inferenz in Produktionsumgebungen
6.144 CUDA Cores
Ada Lovelace Architektur mit 3rd Gen RT Cores und 4th Gen Tensor Cores
Ideal für:
Ideal für: Chatbots, Code-Assistenten, RAG-Systeme, Real-time Inferenz
NVIDIA RTX 6000 Ada
High-End-Performance für Training und große Modelle
48 GB GDDR6 VRAM
Für Modelle bis 70B Parameter (quantisiert) oder 33B Parameter (FP16)
1457.0 TFLOPS (FP16)
Professionelle Rechenleistung für anspruchsvolle Trainings-Workloads
18.176 CUDA Cores
Flagship Ada Lovelace GPU mit maximaler Parallel-Processing-Power
Ideal für:
Ideal für: Fine-Tuning, Transfer Learning, Large Language Models, Multi-Modal AI
Deutschland-Vorteil
Alle Server sind in ISO 27001-zertifizierten Rechenzentren in Deutschland gehostet. Das garantiert DSGVO-Konformität, niedrige Latenz (<10ms zu deutschen Großstädten) und vollständige Datensouveränität. Ihre KI-Trainingsdaten bleiben in Deutschland.
Inference Frameworks: Ollama & vLLM
Wir bieten beide führenden Open-Source-Frameworks für LLM-Inferenz
Ollama
Die einsteigerfreundliche Lösung für lokales LLM-Hosting. Ollama macht es extrem einfach, Modelle wie Llama, Gemma oder Mistral mit einem einzigen Befehl zu deployen. Perfekt für Rapid Prototyping und kleinere Projekte.
Ideal für:
Prototyping, kleine bis mittlere Workloads, einfaches Setup, entwicklerfreundlich
vLLM
Die High-Performance-Lösung für produktive Inferenz-Workloads. vLLM nutzt PagedAttention und kontinuierliches Batching für bis zu 24-fach höheren Durchsatz als Ollama. Ideal für Anwendungen mit hohem Traffic und strengen Latenzanforderungen.
Ideal für:
Production-Ready Apps, High-Traffic-Systeme, API-Services, maximale Performance
Wann welches Framework?
Ollama eignet sich hervorragend für Entwicklung, Prototyping und kleinere Deployments (bis ca. 50 Anfragen/Min). vLLM ist die Wahl für produktive High-Performance-Szenarien mit hunderten gleichzeitigen Anfragen. Wir können beide Frameworks parallel auf einem Server betreiben oder je nach Use Case das passende empfehlen.
GPU-Modelle im Vergleich
| GPU-Modell | VRAM | TFLOPS (FP16) | CUDA Cores | Haupteinsatzzweck | Ab Preis/Monat |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4000 SFF Ada | 20 GB | 306.8 | 6.144 | Inferenz, Modelle bis 13B | 499€ |
| RTX 6000 Ada | 48 GB | 1457.0 | 18.176 | Training, Modelle bis 70B | 1.399€ |
Transparente Preise & Managed Service
Alle Preise verstehen sich monatlich, ohne versteckte Kosten
GPU Server Basic
RTX 4000 SFF Ada für Inferenz-Workloads
GPU Server Pro
RTX 6000 Ada für Training & große Modelle
Im Managed Service enthalten
Keine Setup-Gebühren
Skalierung jederzeit möglich
ISO 27001 zertifiziert
Serverstandort Deutschland
Praxis-Anwendungsfälle
Wie unsere Kunden GPU Server einsetzen
Agenturen: LLM-Hosting für Kundenprojekte
Eine Digitalagentur hostet Llama 70B und Gemma 27B für mehrere Enterprise-Kunden. Die Modelle werden für kundenspezifische Chatbots und Content-Generierung genutzt. Ergebnis: 90% Kosteneinsparung gegenüber OpenAI API bei voller Datenkontrolle. Response-Zeit unter 2 Sekunden.
Forschung: Modell-Training & Experimente
Ein Forschungsinstitut nutzt RTX 6000 Ada für das Fine-Tuning von Llama-Modellen auf deutschen medizinischen Datensätzen. Das Training, das auf CPUs Wochen dauern würde, ist in 2-3 Tagen abgeschlossen. DSGVO-Compliance ist bei sensiblen Gesundheitsdaten garantiert.
Mittelstand: KI-gestützte Anwendungen
Ein mittelständisches Softwareunternehmen integriert ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) in seine ERP-Software. Mit DeepSeek R1 auf RTX 4000 Ada werden Kundenanfragen intelligent beantwortet – vollständig on-premise und DSGVO-konform. ROI nach 4 Monaten erreicht.
Startups: MVP-Entwicklung
Ein KI-Startup entwickelt einen Code-Review-Assistenten. Der Prototyp läuft auf GPU Server Basic mit Gemma 27B. Kosten: 499€/Monat statt 5.000€+ bei Cloud-Providern. Nach Product-Market-Fit Upgrade auf Pro-Modell für Multi-Modell-Deployment.
ROI-Betrachtung
Bei durchschnittlich 1 Million Tokens pro Tag kostet OpenAI GPT-4 ca. 15.000€/Monat. Mit eigenem GPU-Server: 1.399€/Monat + einmalige Implementierung. Break-Even nach 2-3 Monaten, danach reine Kostenersparnis bei voller Datenkontrolle.
Häufig gestellte Fragen
Starten Sie Ihr KI-Projekt auf eigener Hardware
Kostenlose Beratung und technische Machbarkeitsanalyse
Branchenführende Unternehmen vertrauen auf uns
Was sagen Kunden über uns?
Sonja Aßer
Data Manager, ARGE
"Mit Timo und Robin ist man nicht nur technisch auf der sicheren Seite – sondern auch menschlich bestens betreut! Ob es um schnelle Hilfe im Alltag oder komplexe IT-Lösungen geht: Die Jungs von WZ-IT denken mit, handeln schnell und sprechen eine Sprache, die man versteht. Die Zusammenarbeit ist unkompliziert, zuverlässig und immer auf Augenhöhe. So macht IT richtig Spaß – und vor allem: Sie funktioniert! Großes Dankeschön an das Team! "
Timo und Robin von WZ-IT haben für uns einen RocketChat-Server aufgesetzt – und ich könnte nicht zufriedener sein! Von der ersten Beratung bis zur finalen Implementierung lief alles absolut professionell, effizient und zu meiner vollsten Zufriedenheit. Besonders schätze ich die klare Kommunikation, die transparente Preisgestaltung und das umfassende Fachwissen, das die beiden mitbringen. Auch nach der Einrichtung übernehmen sie die Wartung, was mir enorm den Rücken freihält und mir ermöglicht, mich auf andere wichtige Bereiche meines Business zu konzentrieren – mit dem guten Gefühl, dass unsere IT in den besten Händen ist. Ich kann WZ-IT uneingeschränkt weiterempfehlen und freue mich auf die weitere Zusammenarbeit!
Wir haben sehr gute Erfahrungen mit Herrn Wevelsiep und WZ-IT gemacht. Die Beratung war professionell, klar verständlich und zu fairen Preisen. Das Team hat nicht nur unsere Anforderungen umgesetzt, sondern mit- und proaktiv weitergedacht. Statt nur einzelne Aufträge abzuarbeiten, wurden uns fundierte Erklärungen geliefert, die unser eigenes Verständnis gestärkt haben. WZ-IT uns mit ihrer strukturierten Herangehensweise viel Druck abgenommen - das war genau das, was wir brauchten und ist der Grund, warum wir immer wieder gerne zurück kommen.
WZ-IT hat unseren Jitsi Meet Server neu aufgesetzt - professionell, schnell und zuverlässig.
Über 50+ zufriedene Kunden vertrauen bereits auf unsere IT-Lösungen
Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen
Ob konkrete IT-Herausforderung oder einfach eine Idee – wir freuen uns auf den Austausch. In einem kurzen Gespräch prüfen wir gemeinsam, ob und wie Ihr Projekt zu WZ-IT passt.
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