GPU-1
RTX 4090 — Inferenz & LoRA
119 $/Monat
- 1× NVIDIA RTX 4090 (24 GB GDDR6X)
- 16 dedizierte AMD EPYC vCPUs
- 64 GB DDR4 RAM
- 1 TB NVMe Gen4
- 1 Gbps unbegrenzt
- CUDA 12 + vorinstallierte Treiber
GPU-Linie — Offshore-AI-Hosting
GPU-LINIE EST. 2023
Offshore-GPU für KI
Training, Fine-Tuning und Inferenz auf RTX 4090 und H100, in Jurisdiktionen, die weder Namen noch Ausweis verlangen. CUDA 12 vorinstalliert, PyTorch- und TensorFlow-Images einsatzbereit, nur Krypto-Abrechnung.
No KYC
Nur Krypto
CUDA 12 + NVIDIA-Treiber
NOC-Support 24/7
Katalog
Drei Konfigurationen, null Papierkram
Vom 4090 Solo für Inferenz bis zum H100 SXM5 für ernsthaftes Training. Jede Maschine ist dediziert: Die GPU, die Sie mieten, ist die GPU, die Sie haben, bei 3 % wie bei 97 % Auslastung.
GPU-2
2× RTX 4090 — Parallelisierung & 70B+
229 $/Monat
- 2× NVIDIA RTX 4090 (insgesamt 48 GB)
- 32 dedizierte AMD EPYC vCPUs
- 128 GB DDR4 RAM
- 2 TB NVMe Gen4
- 10 Gbps unbegrenzt
- PyTorch / TensorFlow / JAX Images
GPU-3
H100 SXM5 — Spitzentraining
Auf Anfrage
- 1× NVIDIA H100 SXM5 (80 GB HBM3)
- AMD EPYC vCPUs mit hoher Dichte
- Bis zu 512 GB RAM
- NVMe Gen4 bis zu 8 TB
- 10 Gbps+ unbegrenzt
- Priorisierte Bereitstellung innerhalb von 48 h
Bereitstellung innerhalb von 24 Werktagen nach erster Krypto-Bestätigung — dedizierte Maschinen, ohne laute Nachbarn, ohne KYC.
0
GPUs vermietet seit 2023
0
GPU-Leitungs-Uptime — Q2 2026
24/7
Menschlicher NOC-Support
0
GPU-Rechtsräume (NL · RO · CH)
Anwendungsfälle
Was unsere Kunden mit 100 % VRAM-Auslastung betreiben
Die GPU-Linie entstand 2023 aus einer einfachen Anforderung: ernsthafte KI betreiben, ohne eine Kreditkarte, ein namentliches Cloud-Konto oder eine Telefonnummer an einen Inferenzanbieter zu binden.
Self-hosted LLM-Inferenz
Servieren Sie Llama, Mistral, Qwen oder DeepSeek von Ihrer eigenen Hardware mit vLLM, TGI oder Ollama. Null Anfragen an Dritte, keine Abrechnung pro Token, lange Kontexte ohne Warteschlange.
Stable Diffusion & Bildgenerierung
ComfyUI oder AUTOMATIC1111 auf 24 GB VRAM: SDXL, Flux, ControlNet, Style-LoRA und permanente Render-Warteschlangen. Ihre Checkpoints und Grids bleiben bei Ihnen, auf Ihrer NVMe.
Fine-Tuning & LoRA
QLoRA auf RTX 4090 24 GB, vollständiges Fine-Tuning auf H100 80 GB. Persönliche Datensätze, lokal gespeicherte Checkpoints, nichts läuft über eine gemeinsam genutzte GPU, die pro Minute gemietet wird.
KI-Agenten 24/7
Autonome Worker, Aufgabenorchestrierung, Tool-Warteschlangen, LLM-gesteuerte Automatisierungen: eine dedizierte Maschine, die läuft, während Sie schlafen, überwacht und von unserem NOC neu gestartet.
Rendering & hybrides Computing
Blender Cycles, OctaneRender, CPU+GPU-Simulationen und schwere Batch-Jobs. Die 10 Gbps der GPU-2 schlucken Szenen und große Datensätze ohne mit der Wimper zu zucken.
Bereitstellung
Von der Lieferung bis zum ersten Token in vier Zeilen
Jede GPU wird mit Ubuntu 22.04/24.04, CUDA 12, NVIDIA-Treibern und NVIDIA Container Toolkit geliefert. Echtes Beispiel auf einer frisch bereitgestellten GPU-1 in Rotterdam:
bash — GPU-1 · Ollama
# SSH-Verbindung — Zugangsdaten werden nur einmal nach der Zahlung angezeigt
$ ssh [email protected]
$ nvidia-smi -L
# GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 4090 (24 Go) — pilote 560.35, CUDA 12.6
$ docker run -d --gpus all -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
$ docker exec ollama ollama run llama3.1:8b-instruct-q8_0
$ curl -s http://localhost:11434/api/generate \
-d '{"model":"llama3.1:8b-instruct-q8_0","prompt":"Pourquoi héberger offshore ?","stream":false}'
Der gleiche Ablauf funktioniert mit vLLM, TGI oder einem eigenen PyTorch-Container. Werksreset (Ubuntu + CUDA) mit einem Klick über das Dashboard, ohne Ticket, ohne Begründung.
Technische Daten
Detaillierte Spezifikationen
Werte gemessen auf Kartenebene (Board Power), keine Marketing-Aggregate. Was hier steht, ist das, was nvidia-smi
| Merkmal | GPU-1 | GPU-2 | GPU-3 |
|---|---|---|---|
| Beschleuniger | 1× NVIDIA RTX 4090 | 2× NVIDIA RTX 4090 | 1× NVIDIA H100 SXM5 |
| GPU-Speicher | 24 GB GDDR6X | 2× 24 GB GDDR6X | 80 GB HBM3 |
| Speicherbandbreite | 1.008 GB/s | 2× 1.008 GB/s | 3,35 TB/s |
| CUDA-Kerne | 16 384 | 32 768 | 16 896 |
| TDP (Board Power) | 450 W | 2× 450 W | 700 W |
| Host-Prozessor | 16 vCPU AMD EPYC | 32 vCPU AMD EPYC | Bis zu 64 vCPU AMD EPYC |
| Host-RAM | 64 GB DDR4 | 128 GB DDR4 | Bis zu 512 GB |
| Speicher | 1 TB NVMe Gen4 | 2 TB NVMe Gen4 | 4–8 TB NVMe Gen4 |
| Netzwerk | 1 Gbit/s unbegrenzt | 10 Gbit/s unbegrenzt | 10 Gbit/s+ unbegrenzt |
| Anti-DDoS | Inklusive (L3–L7) | Inklusive (L3–L7) | Inklusive (L3–L7) |
| Standorte | NL · RO · CH | NL · RO · CH | NL · RO · CH (Priorität NL) |
| Preis | 119 $/Monat | 229 $/Monat | Auf Anfrage |
Kurze Antworten
Fragen vor jeder GPU-Bestellung
Bieten Sie stündliche Abrechnung an?
Noch nicht. Die GPU-Linie wird monatlich abgerechnet, ohne Bindung, jederzeit über das Dashboard kündbar. Die Stundenabrechnung ist für das zweite Halbjahr 2026 geplant — aktuelle GPU-Kunden erhalten vorrangig und zum Vorzugspreis Zugang.
Bieten Sie Spot-Instanzen oder Preemptible-Kapazitäten an?
Nein, und das ist beabsichtigt. Unsere GPUs sind dediziert: Niemand kann Ihre Karte mitten in einem Training beanspruchen, und Ihre Leistung hängt nicht vom jeweiligen Nachbarn ab. Der angezeigte Preis ist der bezahlte Preis, vom ersten bis zum letzten Tag des Monats.
Welche Frameworks und Umgebungen werden unterstützt?
PyTorch 2.x, TensorFlow 2.x, JAX, ONNX Runtime, vLLM, TGI, Ollama, ComfyUI – mit CUDA 12 und bereits installierten NVIDIA-Treibern. Die Basis-Images sind Ubuntu 22.04 und 24.04; Sie können jede Distribution oder jedes Docker-Image über das NVIDIA Container Toolkit installieren.
Ist der Standort Russland für GPU verfügbar?
Nein. Die GPU-Linie wird nur in den Niederlanden, Rumänien und der Schweiz angeboten – nur diese drei Standorte verfügen über die für Hochleistungskarten geeignete Stromversorgung und Kühlung. Die sechs Jurisdiktionen bleiben für CPU-VPS und RDP verfügbar.
Verwandte Seiten
Ihr nächster Run kann diese Woche starten.
Dedizierte GPU, nur Krypto, null KYC. Wählen Sie eine Konfiguration, zahlen Sie, erhalten Sie Ihre Zugangsdaten – und lassen Sie die 24 GB heiß werden.
GPU auswählen