NVIDIA RTX 4000 Ada Generation. 20 GB Profi-GPU auf Abruf
RTX 4000 Ada mieten.20 GB GDDR6, 6.144 CUDA-Kerne, Tensor-Kerne der 4. Generation. Hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis für KI-Inferenz, Fine-Tuning kleinerer Modelle und Profi-Rendering. In Minuten einsatzbereit aus deutschen Rechenzentren.
Warum die RTX 4000 Ada
Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis
Einsteiger-Profi-GPU zu einem Bruchteil der RTX-6000-Ada-Kosten, gut geeignet für kostensensible Workloads.
20 GB GDDR6 ECC
Reichlich VRAM für 7B–13B LLMs in voller Präzision, Stable Diffusion XL, große Rendering-Szenen.
Bereit für KI-Inferenz
Tensor-Kerne der 4. Generation mit FP8, BF16 und Sparsity. vLLM, ComfyUI, alle KI-Frameworks.
Profi-Rendering
RT-Kerne der 3. Generation, voller OptiX-Support, mit solider Performance in Blender, Octane und V-Ray.
Multi-GPU verfügbar
1x, 2x, 4x oder mehr in einem Server, linear skalierbar für verteiltes Training.
Gehostet in Deutschland
DSGVO-konforme Rechenzentren, niedrige EU-Latenz, kein US-Cloud-Lock-in.
Was enthalten ist
- 1× NVIDIA RTX 4000 Ada Generation (20 GB GDDR6 ECC)
- AMD-EPYC-vCPU-Kerne und RAM
- Schneller NVMe-SSD-Speicher
- 1× IPv4 + /64 IPv6
- Großzügiger Traffic, keine Übernutzungsgebühren
- Voller Root-Zugriff, eigene KI-Stacks frei wählbar
- Multi-GPU-Konfigurationen und Snapshots verfügbar
RTX 4000 Ada Specs
RTX 4000 Ada mieten
RTX-4000-Ada-Tarife ab 119,99 € / Monat. Längere Laufzeiten bringen zusätzliche Rabatte.
Häufige Fragen
Wofür eignet sich die RTX 4000 Ada am besten?+
Sie ist der Sweet-Spot für kostenbewusste Workloads: Serving von 7B–13B LLMs, Stable Diffusion / SDXL Inferenz, Fine-Tuning kleinerer Modelle mit QLoRA, Computer Vision, professionelles Rendering, CAD und Visualisierung.
Wie schneidet sie im Vergleich zur RTX 6000 Ada ab?+
Gleiche Ada-Lovelace-Architektur und Feature-Set, aber kleinerer Chip: 6.144 vs. 18.176 CUDA-Kerne, 20 GB vs. 48 GB VRAM. Die Performance liegt bei etwa 1/3 der 6000 Ada, der Preis ist aber auch deutlich niedriger, was sie zur besseren Wahl macht, wenn 20 GB ausreichen.
Kann ich ein 13B-Parameter-LLM darauf betreiben?+
Ja.13B-LLMs in FP16 passen komfortabel in 20 GB VRAM. Mit 4-Bit-Quantisierung laufen sogar 30B-Modelle.
Unterstützt sie FP8?+
Ja. Tensor-Kerne der 4. Generation mit vollem FP8-Support. vLLM mit FP8 KV-Cache, NVIDIA Transformer Engine, alle Standard-Optimierungen funktionieren nativ.