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NG-Serie · stundenweise abgerechnet, auf den Monat gedeckelt
6 Kartentypen in 8 Konfigurationen: von der 72-Watt-Inferenzkarte, die ein fertig trainiertes Modell antworten lässt, bis zum 8-GPU-Knoten mit 1.128 GB Grafikspeicher. Stundenweise abgerechnet und auf den Monatspreis gedeckelt: Ein dreitägiger Trainingslauf kostet drei Tage.
Treiber, CUDA-Werkzeugkette (NVIDIAs Programmierplattform für die GPU) und Container-Laufzeit sind vorinstalliert. Die lokale NVMe, der schnelle Flash-Speicher der Instanz, steckt im selben Gehäuse wie die Karte — Datensätze werden nicht über das Netz gelesen.
Vor der Auswahl
Passt das Modell in den Speicher, müssen mehrere Karten miteinander reden, und was kostet die Stunde? Mehr braucht die Entscheidung nicht. Alles Weitere auf dieser Seite ist Nachweis.
Frage 1
24 – 141 GB
VRAM — der Speicher auf der Karte selbst — ist die erste Grenze. Was nicht hineinpasst, läuft nicht. Im größten Knoten summieren sich 8 Karten auf 1.128 GB.
Frage 2
900 GB/s
So viel trägt NVLink — die direkte Leitung zwischen zwei GPUs im selben Gehäuse — je Karte im NG-H200×8-Knoten. Alle übrigen Zeilen verständigen sich über PCIe, den Steckplatzbus des Mainboards, und liegen damit rund eine Größenordnung darunter.
Frage 3
ab 0,2932 €
Die Spanne endet bei 42,00 € je Stunde für den größten Knoten. Auf eine einzelne Karte umgelegt beginnt es bei 0,2932 € je GPU-Stunde; ein Lauf über 72 Stunden startet damit bei 21,11 € netto.
Zwei weitere Wörter fallen auf dieser Seite immer wieder. Durchsatz meint, wie viele Rechenschritte je Sekunde durchlaufen — gemessen in TFLOPS, hier zwischen 24 und 989 je Karte. Die TDP ist die Abwärme, die eine Karte im Dauerbetrieb abgibt; sie entscheidet, an welchem Standort ein Knoten stehen darf. Die kleinste Karte im Programm bleibt bei 72 Watt und kommt ohne zusätzlichen Stromanschluss aus.
ENTRONYX CLOUD führt jede Karte in mehreren Ausbaustufen. Die Wahl fällt deshalb zweimal: erst auf den Kartentyp, dann auf die Anzahl im Knoten.
Datenblatt
Die GPU steht nie allein. Jede Zeile bringt dedizierte EPYC-Kerne, Hauptspeicher und lokale NVMe im festen Verhältnis mit — sonst wird der Datenpfad zum Engpass, bevor die Karte ausgelastet ist. 6 Kartentypen ergeben so 8 Konfigurationen.
| Instanz | GPU | VRAM | TFLOPS | vCPU | CPU-Typ | RAM | NVMe lokal | Traffic | Preis / Std. | Preis / Monat |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NG-RTX4000Einstieg | 1 × NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF | 24 GB | 24 | 20 | Intel Core i5-13500 (dediziert) | 64 GB | 1 TB | unlimitiert | 0,2932 € | 214,00 € |
| NG-L4Inferenz | 1 × NVIDIA L4 | 24 GB | 121 | 8 | AMD EPYC (dediziert) | 48 GB | 400 GB | 40 TB | 0,7397 € | 540,00 € |
| NG-L40S | 1 × NVIDIA L40S | 48 GB | 362 | 16 | AMD EPYC (dediziert) | 96 GB | 800 GB | 50 TB | 1,3808 € | 1.008,00 € |
| NG-RTX6000 | 1 × NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q | 96 GB | 110 | 48 | Intel Xeon Gold 5412U (dediziert) | 256 GB | 1,9 TB | unlimitiert | 1,6425 € | 1.199,00 € |
| NG-H100Training | 1 × NVIDIA H100 SXM | 80 GB | 989 | 32 | AMD EPYC (dediziert) | 256 GB | 3,1 TB | 80 TB | 2,6575 € | 1.940,00 € |
| NG-H100×2 | 2 × NVIDIA H100 SXM | 160 GB | 1.978 | 64 | 2× AMD EPYC (dediziert) | 512 GB | 6,3 TB | 100 TB | 5,3151 € | 3.880,00 € |
| NG-H100×4 | 4 × NVIDIA H100 SXM | 320 GB | 3.956 | 128 | 2× AMD EPYC (dediziert) | 1 TB | 12,5 TB | 140 TB | 10,6438 € | 7.770,00 € |
| NG-H200×8Cluster | 8 × NVIDIA H200 SXM | 1,1 TB | 7.912 | 128 | 2× AMD EPYC (dediziert) | 2 TB | 30 TB | 200 TB | 42,0000 € | 30.660,00 € |
Innerhalb eines Knotens verbindet NVLink die 8 Karten mit 900 GB/s je GPU. Zwischen zwei Knoten trägt nur das Netz. ENTRONYX CLOUD legt dafür eine eigene RDMA-Fabric im vRack — ein privates Netz, in dem eine Karte direkt in den Speicher der Gegenseite schreibt. Gradienten laufen so nicht über gewöhnliches TCP.
NG-H200×8 · NVLink im Gehäuse, RDMA dazwischen
Einordnung
Die teuerste Karte ist selten die richtige. Entscheidend ist, ob Ihr Modell in den Speicher passt, ob Sie trainieren oder antworten, und ob mehrere GPUs miteinander reden müssen.
Die L4 ist eine Single-Slot-Karte mit 72 Watt und einem Encoder der siebten Generation. Ihr Zuhause sind ständig laufende Dienste: Antworten aus quantisierten Sprachmodellen bis etwa 13 Milliarden Parameter, Bildgenerierung, Embedding-Berechnung und Video-Transcodierung inklusive AV1.
Nicht für Training. Wer hier fine-tunt, wartet an der Speicherbandbreite.
48 GB Grafikspeicher reichen für LoRA- und QLoRA-Anpassungen an Modellen bis rund 30 Milliarden Parameter, ohne den Umweg über Auslagerung in den Hauptspeicher. Die RT-Kerne machen dieselbe Karte zur besten Wahl für Rendering-Farmen und Simulationsvorschauen.
Keine NVLink-Brücke: Mehrere L40S kommunizieren über PCIe. Für kommunikationslastiges Multi-GPU-Training ist das der Flaschenhals.
96 GB GDDR7 mit ECC — der größte Grafikspeicher unter den Einzelkarten im Katalog. Die RTX PRO 6000 Blackwell hält 8-Bit-quantisierte Modelle bis in den mittleren zweistelligen Milliardenbereich samt KV-Cache auf einer Karte und nimmt LoRA- wie QLoRA-Anpassungen ohne Auslagerung. Für bandbreitengebundenes Training bleibt die H100-Klasse mit HBM zuständig.
Hopper mit 80 GB HBM3, 3,35 TB/s Bandbreite und Transformer Engine. Der FP8-Pfad verdoppelt den Durchsatz gegenüber BF16, sofern das Trainingsskript ihn nutzt. Für Modelle, die in eine GPU passen, aber Wochen statt Tage bräuchten, ist das die wirtschaftlichste Einzelkarte im Katalog.
Acht H200 in einem Knoten, verbunden über NVLink mit 900 GB/s je GPU — nicht über Ethernet. Zusammen 1.128 GB Grafikspeicher, genug für Modelle, die auf einer einzelnen Karte nicht einmal geladen werden könnten. Tensor- und Pipeline-Parallelismus laufen innerhalb des Chassis, ohne Netzwerk-Sprung.
Nur nach Kapazitätsprüfung buchbar. Mehrere Knoten koppeln wir über eine dedizierte RDMA-Fabric im vRack.
Kostenrechnung
Drei Tage sind ein realistisches Fenster für ein Fine-Tuning mit anschließender Auswertung. Die Beträge sind netto, gelten für Frankfurt und enthalten Instanz, Speicher und Traffic.
| Konfiguration | GPUs | VRAM gesamt | Preis / Stunde | je GPU-Stunde | je 100 TFLOPS/h | 72 Stunden |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NG-RTX4000NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF | 1 | 24 GB | 0,2932 € | 0,2932 € | 1,22 € | 21,11 € |
| NG-L4NVIDIA L4 | 1 | 24 GB | 0,7397 € | 0,7397 € | 0,61 € | 53,26 € |
| NG-L40SNVIDIA L40S | 1 | 48 GB | 1,3808 € | 1,3808 € | 0,38 € | 99,42 € |
| NG-RTX6000NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q | 1 | 96 GB | 1,6425 € | 1,6425 € | 1,49 € | 118,26 € |
| NG-H100NVIDIA H100 SXM | 1 | 80 GB | 2,6575 € | 2,6575 € | 0,27 € | 191,34 € |
| NG-H100×2NVIDIA H100 SXM | 2 | 160 GB | 5,3151 € | 2,6576 € | 0,27 € | 382,69 € |
| NG-H100×4NVIDIA H100 SXM | 4 | 320 GB | 10,6438 € | 2,6610 € | 0,27 € | 766,35 € |
| NG-H200×8NVIDIA H200 SXM | 8 | 1.128 GB | 42,0000 € | 5,2500 € | 0,53 € | 3.024,00 € |
Zwei Spalten verdienen einen zweiten Blick. Die erste ist je GPU-Stunde. Der Acht-GPU-Knoten kostet dort 5,2500 € je Karte und liegt damit nur wenig über einer einzelnen H100 mit 2,6575 €. Er bringt dabei 76 % mehr Grafikspeicher je Karte und NVLink zwischen allen acht.
Die zweite ist je 100 TFLOPS. Gemessen an reiner Rechenleistung ist die H100 mit 0,27 € die günstigste Zeile der Tabelle. Die L40S ist mit 0,38 € der beste Kompromiss ohne HBM — den gestapelten Hochleistungsspeicher, den nur die H100-Klasse trägt. Die RTX PRO 6000 kauft mit 1,49 € dagegen Grafikspeicher, nicht Durchsatz: 96 GB für Modelle, die sonst auf zwei Karten müssten. Wer Rechenleistung statt Speicher braucht, sollte diese Reihenfolge kennen, bevor er nach der größten Zahl greift.
Der Weg bleibt in beiden Fällen derselbe. Erst prüfen, ob das Modell in den Speicher passt. Dann den Preis je Rechenleistung vergleichen. Und erst danach die Karte nach Namen auswählen.
Für durchlaufende Knoten greift die Deckelung. Der Stundensatz wird auf 730 Stunden gerechnet, den Durchschnittsmonat. Ein Monat mit 31 Tagen hat 744 — die zusätzlichen Stunden berechnen wir nicht.
Monatspreis ist zugleich die Obergrenze der stundenweisen Abrechnung
| Konfiguration | GPUs | VRAM gesamt | TFLOPS gesamt | 72 h | Preis / Monat |
|---|---|---|---|---|---|
| NG-RTX4000NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF | 1 | 24 GB | 24 | 21,11 € | 214,00 € |
| NG-L4NVIDIA L4 | 1 | 24 GB | 121 | 53,26 € | 540,00 € |
| NG-L40SNVIDIA L40S | 1 | 48 GB | 362 | 99,42 € | 1.008,00 € |
| NG-RTX6000NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q | 1 | 96 GB | 110 | 118,26 € | 1.199,00 € |
| NG-H100NVIDIA H100 SXM | 1 | 80 GB | 989 | 191,34 € | 1.940,00 € |
| NG-H100×2NVIDIA H100 SXM | 2 | 160 GB | 1.978 | 382,69 € | 3.880,00 € |
| NG-H100×4NVIDIA H100 SXM | 4 | 320 GB | 3.956 | 766,35 € | 7.770,00 € |
| NG-H200×8NVIDIA H200 SXM | 8 | 1.128 GB | 7.912 | 3.024,00 € | 30.660,00 € |
Die Spalte für 72 Stunden bleibt unverändert — sie zeigt immer den Betrag, der bei einem dreitägigen Lauf tatsächlich anfällt.
Abrechnungsmodell
Drei Wege zur selben Karte. Welcher der günstigste ist, hängt allein an der Auslastung — nicht am Modell und nicht am Standort.
| Konfiguration | monatlich | 12 Mon. −8 % | 24 Mon. −14 % | Ersparnis / Jahr |
|---|---|---|---|---|
| NG-RTX4000 | 214,00 € | 196,88 € | 184,04 € | 359,52 € |
| NG-L4 | 540,00 € | 496,80 € | 464,40 € | 907,20 € |
| NG-L40S | 1.008,00 € | 927,36 € | 866,88 € | 1.693,44 € |
| NG-RTX6000 | 1.199,00 € | 1.103,08 € | 1.031,14 € | 2.014,32 € |
| NG-H100 | 1.940,00 € | 1.784,80 € | 1.668,40 € | 3.259,20 € |
| NG-H100×2 | 3.880,00 € | 3.569,60 € | 3.336,80 € | 6.518,40 € |
| NG-H100×4 | 7.770,00 € | 7.148,40 € | 6.682,20 € | 13.053,60 € |
| NG-H200×8 | 30.660,00 € | 28.207,20 € | 26.367,60 € | 51.508,80 € |
Kapazität
GPUs sind das einzige Produkt in diesem Katalog, für das wir keine sofortige Verfügbarkeit zusagen. Wir nennen die Lage deshalb vorher, statt Sie in eine Warteschleife zu schicken.
| Karte | On-Demand | Reservierung | Kontingent |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFFBasiszeile NG-RTX4000 | durchgehend verfügbar | nicht nötig | 8 GPUs |
| NVIDIA L4Basiszeile NG-L4 | durchgehend verfügbar | nicht nötig | 8 GPUs |
| NVIDIA L40SBasiszeile NG-L40S | durchgehend verfügbar | ab 30 Tagen möglich | 4 GPUs |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-QBasiszeile NG-RTX6000 | meist verfügbar | ab 30 Tagen, 2 Werktage Vorlauf | 2 GPUs |
| NVIDIA H100 SXMBasiszeile NG-H100 | nach Kapazität | ab 30 Tagen, 5 Werktage Vorlauf | 2 GPUs |
| NVIDIA H200 SXMBasiszeile NG-H200×8 | nur nach Prüfung | ab 30 Tagen, 10 Werktage Vorlauf | auf Anfrage |
# Freie Kapazität je Modell und Standort abfragen
entronyx gpu availability --model h100 --region fra1
# MODELL STANDORT FREI RESERVIERBAR NÄCHSTER SLOT
# h100 fra1 3 12 sofort
# h200x8 fra1 0 2 in 6 Werktagen
# Kapazität für 30 Tage verbindlich reservieren
entronyx gpu reservation create \
--flavor ng-h100 --region fra1 --count 4 --term 30d
# Benachrichtigung, sobald ein H200-Knoten frei wird
entronyx gpu watch --flavor ng-h200x8 --region fra2 --notify webhook
Standortmatrix
GPU-Knoten brauchen mehr Strom je Höheneinheit und eine andere Kühlung als ein Standard-Gehäuse. Deshalb steht nicht jede Konfiguration an jedem Standort — und die größte nur dort, wo Flüssigkühlung eingebaut ist.
| Konfiguration | fra1Frankfurt am Main | fra2Frankfurt am Main | muc1München | hel1Helsinki |
|---|---|---|---|---|
| NG-RTX4000NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF | verfügbar | verfügbar | verfügbar | verfügbar |
| NG-L4NVIDIA L4 | verfügbar | verfügbar | verfügbar | verfügbar |
| NG-L40SNVIDIA L40S | verfügbar | verfügbar | verfügbar | verfügbar |
| NG-RTX6000NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q | verfügbar | verfügbar | nicht verfügbar | verfügbar |
| NG-H100NVIDIA H100 SXM | verfügbar | verfügbar | nicht verfügbar | verfügbar |
| NG-H100×2NVIDIA H100 SXM | verfügbar | verfügbar | nicht verfügbar | verfügbar |
| NG-H100×4NVIDIA H100 SXM | verfügbar | verfügbar | nicht verfügbar | verfügbar |
| NG-H200×8NVIDIA H200 SXM | verfügbar | verfügbar | nicht verfügbar | verfügbar |
Frankfurt am Mainfra1
Standort Rhein-Main I
RTX PRO 4000 Blackwell SFF · L4 · L40S · RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q · H100 SXM · H200 SXM
8 von 8 Konfigurationen · PUE 1,14 · 3 ms
Vollständiges Programm
Frankfurt am Mainfra2
Standort Rhein-Main II
RTX PRO 4000 Blackwell SFF · L4 · L40S · RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q · H100 SXM · H200 SXM
8 von 8 Konfigurationen · PUE 1,09 · 3 ms
Vollständiges Programm
Münchenmuc1
Standort Isar
RTX PRO 4000 Blackwell SFF · L4 · L40S
3 von 8 Konfigurationen · PUE 1,11 · 5 ms
Helsinkihel1
Standort Uusimaa
RTX PRO 4000 Blackwell SFF · L4 · L40S · RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q · H100 SXM · H200 SXM
8 von 8 Konfigurationen · PUE 1,08 · 21 ms
Vollständiges Programm
3 der 4 Standorte führen alle 8 Konfigurationen: Standort Rhein-Main I, Standort Rhein-Main II, Standort Uusimaa. Die übrigen tragen die Karten, die ihre Stromdichte hergibt. PUE ist das Verhältnis von Gesamtstrom zu Rechenstrom — je näher an 1,0, desto weniger geht in Kühlung und Verluste.
Alle 4 GPU-Standorte liegen im Geltungsbereich der DSGVO, verteilt auf Deutschland und Finnland. Wer hier rechnet, lässt seine Trainingsdaten ohne Drittlandtransfer verarbeiten. Die Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO ist Bestandteil des Hauptvertrags und kein Zusatzformular.
Auftragsverarbeitung Vertragstext und Unterauftragsverarbeiter
4Standorte, alle ohne Drittlandtransfer
Softwarestand
Das Standardabbild bringt Treiber, CUDA-Werkzeugkette und Container-Laufzeit mit. Alles darüber gehört Ihnen — wir schreiben Ihnen kein Framework und keine Version vor.
# Treiber, CUDA und Container-Laufzeit sind im Abbild vorinstalliert
nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total,driver_version --format=csv
# Einzelne GPU: Container mit Zugriff auf die lokale NVMe
docker run --rm --gpus all \
-v /mnt/nvme/datasets:/data \
-v /mnt/nvme/checkpoints:/ckpt \
nvcr.io/nvidia/pytorch:25.06-py3 \
python train.py --data /data --out /ckpt --precision bf16
# Acht GPUs in einem Knoten: NCCL läuft über NVLink, nicht über das Netz
torchrun --standalone --nproc_per_node=8 train.py \
--precision fp8 --grad-accum 4 --checkpoint-every 500
# Belegung während des Laufs beobachten
nvidia-smi dmon -s pucm -d 5
Die L4 dekodiert und kodiert bis zu acht 4K-Ströme gleichzeitig in AV1, dem lizenzkostenfreien Videoformat. Für Mediatheken und Live-Transkodierung ist sie damit die günstigste Zeile im Katalog. Die L40S bringt zusätzlich RT-Kerne — Recheneinheiten für Raytracing — für Blender, Omniverse und Unreal-Renderfarmen. Beide Fälle rechnen sich je Stunde ganz anders als Training.
Nächster Schritt
Für L4 und L40S startet die Instanz sofort. Für A100, H100 und den H200-Knoten prüft der Konfigurator die freie Kapazität am gewählten Standort und schlägt bei Bedarf eine Reservierung vor.