Der Betrieb großer Sprachmodelle (LLMs) erfordert leistungsstarke GPUs. Ob Llama 4, Mistral Large oder DeepSeek R1 — Sie brauchen Zugang zu GPUs mit ausreichend VRAM. Es gibt viele Cloud-Anbieter mit GPU-Servern auf Abruf zu vernünftigen Preisen — von $0,10/Std für eine RTX 3090 bis $2+/Std für die neueste H100.
Für Einsteiger empfehlen wir RunPod oder Vast.ai. RunPod bietet eine einfache Oberfläche, Docker-Container und serverlose GPU. Vast.ai ist ein Marktplatz mit den niedrigsten Preisen dank Peer-to-Peer-Modell. Beide unterstützen Frameworks wie vLLM, text-generation-inference oder Ollama.
Für den Produktionseinsatz von KI-Agenten eignen sich Lambda Cloud oder CoreWeave. Lambda bietet dedizierte A100- und H100-Instanzen für Deep Learning. CoreWeave richtet sich an Enterprise-Kunden mit garantierter Verfügbarkeit und SLA.
Für das beste Preis-Leistungs-Verhältnis sollten Sie Tensordock oder Salad Cloud in Betracht ziehen. Tensordock bietet GPU-Server ab $0,10/Std, Salad Cloud nutzt ein verteiltes Netzwerk für noch niedrigere Preise.
Die Wahl der richtigen GPU ist entscheidend. Für Modelle bis 13B Parameter reicht eine RTX 4090 (24GB VRAM). Für 70B-Modelle benötigen Sie eine A100 (80GB) oder mehrere GPUs. Den vollständigen Überblick finden Sie auf unserer Seite GPU-Server für KI.