Trooper.AI stellt zur Verfügung NVIDIA RTX Pro 4000 Blackwell 24 GB GPU-Server unter dem Blib-Namen Ranger – optimiert für effiziente KI-Entwicklung, schnelle Inferenz und kosteneffiziente Produktions-Workloads in EU-Rechenzentren.
RTX Pro 4000 Blackwell (Ranger) bereitstellen
Unsere Ranger GPU-Server mit RTX Pro 4000 Blackwell bieten:
Ranger bereitstellen Ranger (RTX Pro 4000 Blackwell) Server innerhalb von Minuten – vorkonfiguriert für AI-Experimente, API-Backends oder Workloads zur Bildgenerierung.
Die RTX Pro 4000 Blackwell richtet sich an Entwickler und Teams, die eine moderne Blackwell-Architektur benötigen, ohne in extrem hohe VRAM-Bereiche einzusteigen.
Es bietet ein Gleichgewicht zwischen Leistung, Speicherbedarf und Kosteneffizienz – wodurch es ideal für skalierbare Inferenzcluster und agile KI-Teams ist.
| GPU | VRAM | TAIFlops | Flux schnell | Llama 3.1 8B FP8 |
|---|---|---|---|---|
| V100 | 32 GB | 84 | 75,1 s/Bild | k.A. |
| RTX Pro 4000 Blackwell | 24 GB | 83 | 15,1 s/Bild | 226 Token/s |
| RTX 4070 Ti Super | 16 GB | 56 | k.A. | 229 Token/s |
| Blib-Name | GPU | CPU RAM | Kerne | NVMe | Preis | +50% Aktionspreis** |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ranger.s1 | 1× RTX Pro 4000 Blackwell 24 GB | 32 GB | 4 | 180 GB | €0.20/h or €113/m | |
| ranger.m1 | 1× RTX Pro 4000 Blackwell 24 GB | 44 GB | 8 | 600 GB | €0.23/h or €133/m | |
| ranger.l1 | 1× RTX Pro 4000 Blackwell 24 GB | 56 GB | 12 | 900 GB | €0.27/h or €153/m | |
| ranger.m2 | 2× RTX Pro 4000 Blackwell 24 GB | 78 GB | 14 | 600 GB | €0.41/h or €237/m | |
| ranger.l2 | 2× RTX Pro 4000 Blackwell 24 GB | 98 GB | 20 | 900 GB | €0.45/h or €260/m | |
| ranger.l3 | 3× RTX Pro 4000 Blackwell 24 GB | 128 GB | 30 | 900 GB | €0.64/h or €367/m |
* Wöchentliche und monatliche Pläne reduzieren den effektiven Stundensatz. Die aktuelle Promotion beinhaltet 50 % Bonus-Guthaben.
Starten Sie jetzt den Ranger Server
Wir betreiben und warten jedes Ranger-System von Anfang bis Ende – inklusive Firmware, Treibern, Kühlung und Überwachung.
RTX Pro 4000 Blackwell Ranger Server sind für stabile und effiziente KI-Workloads ausgelegt, damit Sie sich auf die Bereitstellung von Funktionen und Modellen konzentrieren können.
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