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Managed GPU-Server mieten: dedizierte NVIDIA-GPUs für KI in Deutschland

Sie brauchen GPU-Leistung für ein eigenes Sprachmodell, aber keinen Server, um den sich Ihr Team nachts kümmern muss. Wir stellen dedizierte NVIDIA-GPU-Server in einem deutschen Rechenzentrum bereit, mit abgestimmtem Modell, vLLM, Open WebUI, 24/7-Monitoring und Updates.

  • Dedizierte GPU-Ressourcen
  • Managed durch WZ-IT
Bewertungen
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Konfigurationen und Preise

GPU-Server Preise: zwei feste Pakete mit Betrieb

Beide Konfigurationen enthalten den dedizierten GPU-Server, ein abgestimmtes Modell, vLLM, Open WebUI und den Managed-Betrieb durch WZ-IT.

Managed GPU Server 24

Kompakter Einstieg für eine dedizierte, vollständig betreute Modell- und Inferenzumgebung.

699 €netto / Monat, monatlich kündbar499 € netto Einrichtung einmalig
  • NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF Edition
  • 24 GB GDDR7 ECC GPU-Speicher
  • 432 GB/s Speicherbandbreite
  • 70 W maximale Leistungsaufnahme
96 GB VRAM

Managed GPU Server 96

Betreute Modell- und Inferenzumgebung für größere Modelle, längere Kontexte und höhere Parallelität.

1.799 €netto / Monat, monatlich kündbar999 € netto Einrichtung einmalig
  • NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
  • 96 GB GDDR7 ECC GPU-Speicher
  • 24.064 CUDA-Kerne
  • 1.792 GB/s Speicherbandbreite

Alle Pläne beinhalten

  • Dedizierter Server mit dedizierter GPU im deutschen Rechenzentrum
  • Ein abgestimmtes Modell mit gemanagter vLLM-Inferenzschicht
  • Open WebUI als gemanagte Benutzeroberfläche
  • Proaktives 24/7 Monitoring von Host, GPU, vLLM und Open WebUI
  • OS-, Treiber-, vLLM- und Open-WebUI-Pflege mit CVE-Einordnung
  • Incident-Bearbeitung, Dokumentation und persönlicher Ansprechpartner

Alle Preise verstehen sich netto zuzüglich gesetzlicher Umsatzsteuer. Die Angebote richten sich an Unternehmen.

Zahlung
  • SEPA-Lastschrift
  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • PayPal
  • Überweisung

Managed-Betrieb

GPU-Hardware und Betriebsverantwortung zusammen gedacht

WZ-IT stellt nicht nur Rechenleistung bereit. Wir halten den vereinbarten technischen Unterbau über den laufenden Betrieb nachvollziehbar und betreubar.

Inklusive Plattform

Beide Konfigurationen werden als nutzbare und gemanagte Modellumgebung bereitgestellt. Die Auswahl des Modells bleibt vom GPU-Speicher und tatsächlichen Workload abhängig.

  • Modell und vLLM

    Ein abgestimmtes Modell wird über eine gemanagte vLLM-Inferenzschicht bereitgestellt. API, Runtime, Updates und Monitoring gehören zum Paket.

    Managed vLLM ansehenKomplettes LLM-Hosting ansehen
  • Open WebUI

    Gemanagte Chat- und Benutzeroberfläche für den Zugriff auf das bereitgestellte Modell. Basiskonfiguration, Betrieb, Updates und Monitoring gehören zum Paket.

    Mehr zu Open WebUI
Bereitstellen
  • Bereitstellung und Härtung

    Linux, administrative Zugänge, Firewall-Grundschutz, NVIDIA-Treiber, vLLM, Open WebUI und ein abgestimmtes Modell werden eingerichtet.

  • Standort und Datenwege

    Der Server steht in Deutschland. Externe APIs, Telemetrie, Integrationen und Backupziele werden als eigene Datenwege betrachtet und abgestimmt.

Überwachen
  • 24/7 Monitoring

    Host, GPU-Zustand, Kapazität und vereinbarte Dienste werden proaktiv überwacht. Relevante Ereignisse fließen in den Betriebsprozess.

  • Incident und Service Level

    Störungen werden nach dem vereinbarten Service Level aufgenommen, technisch eingeordnet und dokumentiert bearbeitet.

Pflegen
  • Updates und CVE-Einordnung

    Betriebssystem, Treiber, vLLM und Open WebUI werden auf Security Advisories geprüft und kontrolliert aktualisiert. Kritische Anwendungslücken werden priorisiert behandelt.

  • Dokumentation und Ansprechpartner

    Konfiguration, Zuständigkeiten und relevante Änderungen bleiben nachvollziehbar. Ihr Ansprechpartner kennt die vereinbarte Umgebung.

Einrichtung

Separat nach Scope

  • Weitere Modelle, RAG, SSO, eigene Integrationen und Datenpipelines, umfangreiche Datensicherung, Hochverfügbarkeit und Cluster werden passend zum Vorhaben ergänzt.

Einrichtung

Von der Workload-Annahme zum überwachten Server

Die einmalige Einrichtung schafft eine dokumentierte, überwachte Modellumgebung. Individuelle Integrationen werden davon getrennt abgegrenzt.

  1. 01

    Workload einordnen

    Modell, Quantisierung, Kontext, Parallelität und weitere Rechenlasten gegen 24 oder 96 GB GPU-Speicher prüfen.

  2. 02

    Server bereitstellen

    Hostsystem, Linux, Zugänge, Netzwerk, NVIDIA-Treiber, vLLM, Open WebUI und das abgestimmte Modell konfigurieren.

  3. 03

    Betrieb anbinden

    Monitoring, Alarmwege, Wartungsfenster, Service Level und Betriebsdokumentation einrichten.

  4. 04

    Technisch abnehmen

    GPU, Modell-Endpunkt, Open WebUI, Erreichbarkeit und Monitoring gemeinsam prüfen und den vereinbarten Zustand übergeben.

Einsatz und Sizing

Die passende GPU ergibt sich aus dem tatsächlichen Workload

Parameterzahl allein reicht für die Auswahl nicht. Quantisierung, Kontextlänge, gleichzeitige Nutzer, Batch-Größe, KV-Cache und Runtime bestimmen den Speicher- und Leistungsbedarf.

  • 24 GB für kontrollierte Einstiege

    Geeignet für kompakte Inferenzmodelle, Embeddings, Bild- und Videoverarbeitung, Entwicklungsumgebungen und klar begrenzte produktive APIs. Den konkreten Modell-Fit prüfen wir vor der Bereitstellung.
  • 96 GB für größere Arbeitslasten

    Mehr GPU-Speicher schafft Spielraum für größere Modelle, längere Kontexte, höhere Parallelität, multimodale Pipelines und ausgewählte Fine-Tuning-Verfahren.
  • Mehr als eine GPU oder HA

    Server mit zwei bis vier GPUs gibt es in festen Konfigurationen. Getrennte Inferenz- und Trainingssysteme, Hochverfügbarkeit und Cluster werden technisch geplant und individuell angeboten.

Modell, Quantisierung, Kontext und Parallelität im Detail:

VRAM-Sizing im Knowledge-Bereich vertiefen

Betriebsmodell

Dedizierter Server oder stundenweise GPU-Cloud?

Ein fester Managed GPU-Server ist nicht für jeden Workload die wirtschaftlichste Form. Die Nutzungsdauer und die gewünschte Betriebsverantwortung entscheiden.

Stundenweise GPU-Cloud

  • Für sporadische Experimente und kurze Batch-Jobs
  • Kapazität flexibel starten und wieder freigeben
  • Betrieb und Kosten hängen vom gewählten Cloud-Dienst ab

Managed dedizierter GPU-Server

  • Für kontinuierliche oder regelmäßig hohe GPU-Auslastung
  • Dedizierte Ressourcen und planbarer Monatspreis
  • Monitoring, Wartung und technischer Betrieb durch WZ-IT

Was neben der Servermiete anfällt

Ein gemieteter GPU-Server ist nur ein Teil der Kosten. Beim Eigenbetrieb kommen Arbeitszeit und Bereitschaft dazu, die in keiner Preisliste stehen.

Server mieten und selbst betreibenManaged GPU Server
Monatliche Servermiete beim HosterEin Monatspreis für Server und Betrieb, dazu einmalige Einrichtung
Einrichtung von Betriebssystem, Treibern, CUDA, vLLM, Open WebUI, TLS und Zugängen durch Ihr TeamModell, vLLM und Open WebUI eingerichtet und abgestimmt
Laufende Treiber-, vLLM- und Sicherheitsupdates mit eigener CVE-BewertungUpdates von Betriebssystem, Treibern, vLLM und Open WebUI mit CVE-Einordnung
Monitoring und Bereitschaft, auch nachts und am WochenendeProaktives 24/7-Monitoring und Incident-Bearbeitung
Modellwechsel, Tests und Dokumentation, oft abhängig von einer PersonDokumentation und persönlicher Ansprechpartner

Häufige Fragen zum Managed GPU-Server

Preise, Leistungsumfang, GPU-Auswahl, Zugriff und Erweiterungen

Wissensdatenbank

Vertiefende Guides zu diesem Thema

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Bewertungen & Projekte

Was Kunden über die Zusammenarbeit sagen

Von der Wissensdatenbank mit KI-Assistent über die lokale KI-Integration bis zu Datenhoheit und laufendem Betrieb.

KI-Plattform

Wir waren auf der Suche nach einer sicheren, aber trotzdem einfach nutzbaren Alternative zu den großen amerikanischen Anbietern und sind auf WZ-IT gestoßen. WZ-IT hat uns bei der Auswahl der passenden Modelle beraten und die Anbindung für uns umgesetzt. Vorab konnten wir alles in Ruhe auf einer Testinstanz ausprobieren. Heute betreibt WZ-IT Open WebUI für uns auf unserer eigenen Domain, mit komfortablem Microsoft-Login und Open-Source-Modellen, die bei einem deutschen Anbieter gehostet sind. Unser Team kann damit produktiv mit KI arbeiten, ohne auf externe Tools oder Schatten-KI auszuweichen. Die Zusammenarbeit ist unkompliziert, Rückfragen werden schnell und verständlich beantwortet. Mit WZ-IT haben wir außerdem einen Partner an der Seite, mit dem wir weitere KI-Projekte angehen können.
Carl-Frederic KornHead of E-Commerce & Online Marketing, Krüger Dirndl GmbH
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Wissensmanagement & KI

Das Wissen aus vielen Jahren Solarbranche steckte im Kopf unseres früheren Geschäftsführers und steckt bis heute in den Köpfen unserer Mitarbeitenden. Wir wollten es sichern, nicht als Ordner voller Notizen, sondern so, dass wir im Alltag Fragen stellen und belastbare Antworten bekommen. WZ-IT hat uns dabei von Anfang an beraten und verschiedene Ansätze und Wissensmanagementsysteme mit uns gegeneinander abgewogen, bevor wir uns entschieden haben. Umgesetzt wurde eine individuelle Wissensdatenbank mit KI-Assistent, die Gespräche, Notizen, Dokumentationen und Handbücher zusammenführt: von der Plattform über das Onboarding unseres Teams bis zur Begleitung im Betrieb. Gespräche werden transkribiert und Fakten extrahiert, wir prüfen und korrigieren alles selbst, bevor es gespeichert wird, denn wir wollen einer KI nicht blind vertrauen. Das System läuft in unserer eigenen Umgebung, die Daten bleiben bei uns. Überrascht hat uns, wie effizient das ging: WZ-IT hat bestehende Open-Source-Software genutzt und gezielt auf unsere Anforderungen erweitert, statt eine teure Eigenentwicklung von Grund auf zu verkaufen, wie es bei IT-Dienstleistern sonst oft üblich ist. Timo und Robin haben unser eigentliches Problem verstanden, die Wissenssicherung beim Generationswechsel, und es Schritt für Schritt umgesetzt: vom Proof of Concept über Aufbau und Validierung mit unseren eigenen Daten bis in den produktiven Betrieb, und dabei alles verständlich erklärt. Als Nächstes wollen wir das auf das Wissen unserer Mitarbeitenden ausweiten, damit auch das nicht an einzelnen Personen hängt.
Joshua von AmelnGeschäftsführer, solarwerkstatt berlin GmbH
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International

Ausgewählte Projekte

WZ-IT plant, entwickelt und betreibt Infrastruktur und Software für Kunden in Deutschland und international. Projekte setzen wir remote um und begleiten sie auch nach dem Go-live im laufenden Betrieb.

Unverbindliche Anfrage

GPU-Konfiguration technisch einordnen lassen

Nennen Sie Modell, Quantisierung, Kontext, gleichzeitige Nutzung und gewünschte Anwendungsschicht. Wir prüfen, ob 24 GB, 96 GB oder eine individuelle Architektur passt.

  • Direkt mit Timo und Robin - kein Vertrieb, kein Sales-Pitch
  • Fachliche Einschätzung Ihrer Situation
  • Konkrete nächste Schritte für Infrastruktur, Software oder KI

Das Gespräch ist unverbindlich und kostenlos.

Die Beratung von WZ-IT zu unserer Azure-Migration war schon im Erstgespräch fachlich sehr fundiert und völlig unverbindlich - wir haben eine Menge mitgenommen.
Jakob ÖschlbergerInno7 GmbH
Timo und Robin, Gründer von WZ-IT

Welche Konfiguration soll geprüft werden?

Die Auswahl ist unverbindlich. Modell-Fit, Hostsystem, Laufzeit und Bereitstellung werden vor einem Angebot bestätigt.

Antwort in der Regel innerhalb eines Werktags. Bitte senden Sie noch keine Zugangsdaten.

Die Beratung von WZ-IT zu unserer Azure-Migration war schon im Erstgespräch fachlich sehr fundiert und völlig unverbindlich - wir haben eine Menge mitgenommen.
Jakob ÖschlbergerInno7 GmbH