GPU-Server & KI-Workstations.
Konfiguriert in Minuten.
Vom 1HE-GPU-Server bis zur NVIDIA-HGX-Plattform, von der RTX-5090-Workstation bis zum Quad-RTX-PRO-6000-System — und für HPC & Simulation bis 192 CPU-Kerne: Stellen Sie Ihre Wunschkonfiguration zusammen, wir liefern das konsolidierte Angebot in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
KI-Server konfigurieren:
So einfach geht's.
Ob Sie einen GPU-Server fürs Rechenzentrum oder eine KI-Workstation für den Schreibtisch konfigurieren — der Weg zum Angebot ist derselbe. Ohne Registrierung, ohne versteckte Schritte.
Bei Nelpx konfigurieren Sie KI-Server, GPU-Workstations und HPC-Systeme in drei Schritten online — und erhalten in der Regel innerhalb von 48 Stunden ein konsolidiertes Angebot aus unserem Partnernetzwerk.
- Systemtyp & Basissystem wählen
GPU Server (1HE–5HE Rack, inkl. NVIDIA HGX) oder GPU Workstation (KI Development / KI Training) — 24 geprüfte Basissysteme.
- Hardware anpassen
Prozessor (AMD EPYC, Intel Xeon, Ryzen, Threadripper PRO), ECC-RAM, GPUs, NVMe-Storage und Betriebssystem — alle Optionen passen sich der Plattform an.
- PDF laden & Angebot erhalten
Konfiguration als PDF herunterladen und an sales@nelpx.de senden — Angebot in der Regel innerhalb von 48 h.
Stand: Juli 2026 · Keine Listenpreise — jede Konfiguration wird projektbezogen und herstellerübergreifend kalkuliert.
Ihr System.
Ihre Konfiguration.
Wählen Sie zuerst zwischen GPU-Server und GPU-Workstation, dann Ihr Basissystem — alle weiteren Optionen passen sich automatisch an die gewählte Plattform an.
GPU-Server oder
GPU-Workstation konfigurieren?
Die wichtigste Frage vor der Konfiguration. Die Kurzform: Dienste für mehrere Nutzer gehören auf den Server im Rack — das persönliche Entwicklungssystem auf den Schreibtisch.
| Kriterium | GPU ServerRack · 1HE–5HE · bis 8 GPUs | GPU WorkstationTower / Mini-PC · 1–4 GPUs |
|---|---|---|
| Einsatzort | Rechenzentrum oder Serverraum (19"-Rack) | Büro und Arbeitsplatz — leise Luftkühlung |
| Typische Workloads | KI-Inferenz-Dienste, Multi-User-Umgebungen, Training, HPC-Simulation im Dauerbetrieb | KI-Entwicklung, Finetuning, lokales Training, Datenanalyse, Simulation am Arbeitsplatz |
| GPUs | Bis 8× PCIe (RTX PRO, L40S, H200 NVL) oder 8× SXM (HGX H200/B200/B300) | 1–4× (RTX 5090, RTX PRO 5000/6000 Blackwell) — bis 384 GB VRAM |
| Prozessoren | AMD EPYC (bis 192 Kerne), Intel Xeon 6 (bis 128 Kerne), Single/Dual-Socket | Ryzen 9, Core Ultra, Threadripper PRO (bis 96 Kerne) |
| Arbeitsspeicher | RDIMM ECC DDR5 — bis 4.608 GB | DDR5 bis 192 GB, Threadripper PRO mit ECC bis 512 GB |
| Betrieb | 24/7-Dauerbetrieb, redundante Titanium-Netzteile, Management-LAN für Fernwartung | Arbeitsplatzbetrieb, auf tagelange Volllast ausgelegte Kühlung |
| Skalierung | Cluster-fähig — InfiniBand / Spectrum-X Ethernet bis 800 Gb/s pro GPU | Einzelsystem; AI Mini (GB10) im Duo koppelbar |
Unsicher? Beschreiben Sie Ihren Workload im Konfigurator unter „Einsatzzweck" — wir empfehlen die passende Plattform im Angebot.
Vom KI-Server bis zur
HPC-Workstation.
Vier typische Anforderungsprofile — und welche Systeme wir dafür konfigurieren. Jede Empfehlung führt direkt in den Konfigurator.
LLM-Inferenz & KI-Dienste
Sprachmodelle, RAG-Systeme und KI-APIs für viele parallele Nutzer: Hier zählen GPU-Speicher und Durchsatz pro Höheneinheit — im 24/7-Betrieb mit redundanter Stromversorgung.
KI-Entwicklung & Finetuning
Modelle anpassen, LoRA-Training, Prototyping mit PyTorch und TensorFlow — lokal, reproduzierbar und ohne Cloud-Kosten. Von der RTX 5090 (32 GB) bis zur RTX PRO 6000 (96 GB ECC) für 70B-Modelle.
Modell-Training
Eigene Modelle von Grund auf oder große Finetunings: Multi-GPU-Systeme mit NVLink- bzw. PCIe-Verbund — von 2× RTX PRO 6000 (192 GB VRAM) unterm Schreibtisch bis 8× SXM im HGX-Server.
HPC & Simulation
CFD, FEM, Molekulardynamik und Rendering brauchen Kerne, ECC-Speicher und I/O statt maximaler GPU-Dichte: AMD EPYC bis 192 Kerne und 4.608 GB RAM im Server — Threadripper PRO bis 96 Kerne am Arbeitsplatz.
Konfigurieren ist einfach.
Richtig bauen ist unser Job.
Jede Konfiguration prüfen wir auf Kompatibilität, Kühlung und Stromversorgung — und optimieren sie auf Ihren Workload, bevor sie in die Fertigung geht.
Wir bauen auf Basis von Gigabyte-, Supermicro- und ASUS-Plattformen — und wählen das Chassis, das zu Ihrer GPU-Bestückung, Kühlung und Ihrem Rechenzentrum passt.
Jedes System durchläuft vor der Auslieferung intensive Last- und Qualitätstests — GPUs, Speicher und Storage inklusive. Was bei Ihnen ankommt, ist bewiesen stabil.
Ob einzelne Workstation oder HGX-Cluster mit InfiniBand-Fabric: Wir beraten bis auf Netzwerk- und Software-Ebene — DSGVO-konform und aus Deutschland.
KI-Systeme konfigurieren:
Kurz beantwortet.
Die Fragen, die uns vor der Konfiguration von KI-Servern, GPU-Workstations und HPC-Systemen am häufigsten erreichen.
Wie kann ich einen KI-Server konfigurieren?
GPU-Server oder GPU-Workstation — was ist das richtige System?
Welche GPU brauche ich für LLM-Inferenz und Training?
Was unterscheidet einen KI-Server von einem HPC-Server?
Was kostet ein KI-Server oder eine KI-Workstation?
Welches Betriebssystem eignet sich für KI-Server und Workstations?
Lassen sich die Systeme später zum Cluster erweitern?
Wie schnell erhalte ich Angebot und Lieferung?
Ihre Konfiguration.
Unser Angebot in 48 h.
Senden Sie uns Ihre Konfiguration aus dem Konfigurator — oder starten Sie mit einem unverbindlichen Erstgespräch. Wir beraten herstellerübergreifend und liefern deutschlandweit.
GPU-Server & KI-Workstations.
Konfiguriert in Minuten.
Vom 1HE-GPU-Server bis zur NVIDIA-HGX-Plattform, von der RTX-5090-Workstation bis zum Quad-RTX-PRO-6000-System — und für HPC & Simulation bis 192 CPU-Kerne: Stellen Sie Ihre Wunschkonfiguration zusammen, wir liefern das konsolidierte Angebot in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
KI-Server konfigurieren:
So einfach geht's.
Ob Sie einen GPU-Server fürs Rechenzentrum oder eine KI-Workstation für den Schreibtisch konfigurieren — der Weg zum Angebot ist derselbe. Ohne Registrierung, ohne versteckte Schritte.
Bei Nelpx konfigurieren Sie KI-Server, GPU-Workstations und HPC-Systeme in drei Schritten online — und erhalten in der Regel innerhalb von 48 Stunden ein konsolidiertes Angebot aus unserem Partnernetzwerk.
- Systemtyp & Basissystem wählen
GPU Server (1HE–5HE Rack, inkl. NVIDIA HGX) oder GPU Workstation (KI Development / KI Training) — 24 geprüfte Basissysteme.
- Hardware anpassen
Prozessor (AMD EPYC, Intel Xeon, Ryzen, Threadripper PRO), ECC-RAM, GPUs, NVMe-Storage und Betriebssystem — alle Optionen passen sich der Plattform an.
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Konfiguration als PDF herunterladen und an sales@nelpx.de senden — Angebot in der Regel innerhalb von 48 h.
Stand: Juli 2026 · Keine Listenpreise — jede Konfiguration wird projektbezogen und herstellerübergreifend kalkuliert.
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GPU-Server oder
GPU-Workstation konfigurieren?
Die wichtigste Frage vor der Konfiguration. Die Kurzform: Dienste für mehrere Nutzer gehören auf den Server im Rack — das persönliche Entwicklungssystem auf den Schreibtisch.
| Kriterium | GPU ServerRack · 1HE–5HE · bis 8 GPUs | GPU WorkstationTower / Mini-PC · 1–4 GPUs |
|---|---|---|
| Einsatzort | Rechenzentrum oder Serverraum (19"-Rack) | Büro und Arbeitsplatz — leise Luftkühlung |
| Typische Workloads | KI-Inferenz-Dienste, Multi-User-Umgebungen, Training, HPC-Simulation im Dauerbetrieb | KI-Entwicklung, Finetuning, lokales Training, Datenanalyse, Simulation am Arbeitsplatz |
| GPUs | Bis 8× PCIe (RTX PRO, L40S, H200 NVL) oder 8× SXM (HGX H200/B200/B300) | 1–4× (RTX 5090, RTX PRO 5000/6000 Blackwell) — bis 384 GB VRAM |
| Prozessoren | AMD EPYC (bis 192 Kerne), Intel Xeon 6 (bis 128 Kerne), Single/Dual-Socket | Ryzen 9, Core Ultra, Threadripper PRO (bis 96 Kerne) |
| Arbeitsspeicher | RDIMM ECC DDR5 — bis 4.608 GB | DDR5 bis 192 GB, Threadripper PRO mit ECC bis 512 GB |
| Betrieb | 24/7-Dauerbetrieb, redundante Titanium-Netzteile, Management-LAN für Fernwartung | Arbeitsplatzbetrieb, auf tagelange Volllast ausgelegte Kühlung |
| Skalierung | Cluster-fähig — InfiniBand / Spectrum-X Ethernet bis 800 Gb/s pro GPU | Einzelsystem; AI Mini (GB10) im Duo koppelbar |
Unsicher? Beschreiben Sie Ihren Workload im Konfigurator unter „Einsatzzweck" — wir empfehlen die passende Plattform im Angebot.
Vom KI-Server bis zur
HPC-Workstation.
Vier typische Anforderungsprofile — und welche Systeme wir dafür konfigurieren. Jede Empfehlung führt direkt in den Konfigurator.
LLM-Inferenz & KI-Dienste
Sprachmodelle, RAG-Systeme und KI-APIs für viele parallele Nutzer: Hier zählen GPU-Speicher und Durchsatz pro Höheneinheit — im 24/7-Betrieb mit redundanter Stromversorgung.
KI-Entwicklung & Finetuning
Modelle anpassen, LoRA-Training, Prototyping mit PyTorch und TensorFlow — lokal, reproduzierbar und ohne Cloud-Kosten. Von der RTX 5090 (32 GB) bis zur RTX PRO 6000 (96 GB ECC) für 70B-Modelle.
Modell-Training
Eigene Modelle von Grund auf oder große Finetunings: Multi-GPU-Systeme mit NVLink- bzw. PCIe-Verbund — von 2× RTX PRO 6000 (192 GB VRAM) unterm Schreibtisch bis 8× SXM im HGX-Server.
HPC & Simulation
CFD, FEM, Molekulardynamik und Rendering brauchen Kerne, ECC-Speicher und I/O statt maximaler GPU-Dichte: AMD EPYC bis 192 Kerne und 4.608 GB RAM im Server — Threadripper PRO bis 96 Kerne am Arbeitsplatz.
Konfigurieren ist einfach.
Richtig bauen ist unser Job.
Jede Konfiguration prüfen wir auf Kompatibilität, Kühlung und Stromversorgung — und optimieren sie auf Ihren Workload, bevor sie in die Fertigung geht.
Wir bauen auf Basis von Gigabyte-, Supermicro- und ASUS-Plattformen — und wählen das Chassis, das zu Ihrer GPU-Bestückung, Kühlung und Ihrem Rechenzentrum passt.
Jedes System durchläuft vor der Auslieferung intensive Last- und Qualitätstests — GPUs, Speicher und Storage inklusive. Was bei Ihnen ankommt, ist bewiesen stabil.
Ob einzelne Workstation oder HGX-Cluster mit InfiniBand-Fabric: Wir beraten bis auf Netzwerk- und Software-Ebene — DSGVO-konform und aus Deutschland.
KI-Systeme konfigurieren:
Kurz beantwortet.
Die Fragen, die uns vor der Konfiguration von KI-Servern, GPU-Workstations und HPC-Systemen am häufigsten erreichen.
Wie kann ich einen KI-Server konfigurieren?
GPU-Server oder GPU-Workstation — was ist das richtige System?
Welche GPU brauche ich für LLM-Inferenz und Training?
Was unterscheidet einen KI-Server von einem HPC-Server?
Was kostet ein KI-Server oder eine KI-Workstation?
Welches Betriebssystem eignet sich für KI-Server und Workstations?
Lassen sich die Systeme später zum Cluster erweitern?
Wie schnell erhalte ich Angebot und Lieferung?
Ihre Konfiguration.
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