- NVIDIA® H200 GPU GPU
- 8 GB (v)GPU-Speicher
- 16 GB RAM
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€ 131,65*
Durchschnittspreis pro Monat
€ 129,99/Monat zzgl. Setup € 19,90
Vertragslaufzeit: 12 Monate
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Du suchst einen Stable Diffusion GPU Server für schnelle Bildgenerierung auf eigener Infrastruktur? Hier findest du GPU-Server-Angebote für Inferenz, individuelle Workflows und das Training beziehungsweise Fine-Tuning von Bildmodellen.
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€ 131,65*
Durchschnittspreis pro Monat
€ 129,99/Monat zzgl. Setup € 19,90
Vertragslaufzeit: 12 Monate
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€ 246,65*
Durchschnittspreis pro Monat
€ 244,99/Monat zzgl. Setup € 19,90
Vertragslaufzeit: 12 Monate
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€ 357,25
Durchschnittspreis pro Monat
€ 349,00/Monat zzgl. Setup € 99,00
Vertragslaufzeit: 1 Monat
Tipp: Wähle bis zu 3 Angebote und vergleiche sie miteinander.
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€ 357,25
Durchschnittspreis pro Monat
€ 349,00/Monat zzgl. Setup € 99,00
Vertragslaufzeit: 1 Monat
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€ 644,54
Durchschnittspreis pro Monat
€ 594,96/Monat zzgl. Setup € 594,96
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€ 694,04*
Durchschnittspreis pro Monat
€ 694,04/Monat
Vertragslaufzeit: 1 Monat
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€ 694,64*
Durchschnittspreis pro Monat
€ 694,64/Monat
Vertragslaufzeit: 1 Monat
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€ 757,25
Durchschnittspreis pro Monat
€ 749,00/Monat zzgl. Setup € 99,00
Vertragslaufzeit: 1 Monat
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€ 819,32
Durchschnittspreis pro Monat
€ 756,30/Monat zzgl. Setup € 756,30
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€ 863,03
Durchschnittspreis pro Monat
€ 796,64/Monat zzgl. Setup € 796,64
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Ausschreibung startenStable Diffusion kann grundsätzlich auch auf einer CPU ausgeführt werden, profitiert bei der Bilderzeugung aber besonders stark von paralleler GPU-Rechenleistung. Ein GPU-Server verkürzt die Generierungszeit und schafft Reserven für höhere Auflösungen, mehrere Nutzer und umfangreiche Workflows.
Bei der Auswahl sind neben der GPU-Leistung vor allem der verfügbare Grafikspeicher, Arbeitsspeicher, NVMe-Speicher und die Abrechnung wichtig. Mehr VRAM erleichtert den Einsatz größerer Modelle, hochauflösender Bilder, mehrerer ControlNet-Komponenten und paralleler Jobs. Für produktive Anwendungen sollte außerdem genügend Speicherplatz für Modelle, LoRAs und erzeugte Bilder eingeplant werden.
Ein klassischer Stable Diffusion vServer kann für Tests und wenig zeitkritische CPU-Workloads ausreichen. Wenn Bilder schnell erzeugt, mehrere Anfragen parallel verarbeitet oder Modelle angepasst werden sollen, ist ein GPU-Server meist die geeignetere Grundlage. Vergleiche nicht nur den Einstiegspreis, sondern auch GPU-Modell, VRAM, Laufzeit, Traffic und enthaltenen Speicher.
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