Hetzner hat den GEX430 vorgestellt, seinen ersten dedizierten Multi-GPU-Server für KI-Arbeitslasten mit hohem Videospeicherbedarf. Das Modell kombiniert vier NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q-GPUs mit jeweils 96 GB GDDR7-ECC-Speicher, insgesamt also 384 GB VRAM. Die ursprüngliche Ankündigung stammt vom 21. Oktober 2026, mit einem Update am 2. November, und das Thema erhielt am 4. November erneut Berichterstattung — Geekiki hatte bisher noch nicht über den GEX430 berichtet.
Laut Hetzner ist jede GPU direkt über 16 PCIe-4.0-Lanes mit dem Prozessor verbunden, ohne Bandbreite mit einer anderen Karte zu teilen. Die Karten nutzen Tensor-Cores der fünften Generation, RT-Cores der vierten Generation und FP4-Unterstützung; das Unternehmen gibt 3.511 AI TOPS pro GPU an. Zur übrigen Ausstattung gehören ein Intel-Xeon-Gold-5412U-Prozessor mit 24 Kernen und 48 Threads, 128 GB registrierter DDR5-ECC-RAM und zwei 1,92-TB-Gen4-NVMe-SSDs in Data-Center-Ausführung.
Wozu 384 GB VRAM gut sind
Der zentrale Punkt des GEX430 ist die Inferenz: Je mehr Nutzer ein Modell gleichzeitig bedient, desto mehr Speicher benötigt es tendenziell. Hetzner nennt Modelle mit 70 bis 100 Milliarden Parametern in 16-Bit-BF16-Präzision, deren Gewichte allein etwa 140 bis 200 GB VRAM erfordern würden. Als Beispiele nennt das Unternehmen Kolibri von Aleph Alpha mit 78 Milliarden Parametern und etwa 156 GB bei BF16 sowie Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct mit einem theoretischen Bedarf von etwa 160 GB — keines von beiden würde auf eine einzelne GPU des Servers passen.
Ein wichtiges Detail: Die 384 GB sind die Summe der vier Karten, kein einziger gemeinsamer Speicherblock. Um ein großes Modell auf die GPUs zu verteilen, sind geeignete Frameworks nötig, wie Hetzner selbst betont. Die andere Strategie ist die Aufgabenverteilung: ein Modell für den Kundenservice, eines zur Entwicklungsunterstützung und ein drittes zur Anfragen-Triage, jeweils auf einer eigenen GPU, ohne das Modell bei jeder Anfrage neu zu laden.
Dedizierte Hardware in der Europäischen Union und Preis
Hetzner positioniert den GEX430 als Alternative für Unternehmen, die offene Modelle wie GLM, Mistral und Qwen auf dedizierter Hardware innerhalb der Europäischen Union betreiben wollen, statt vollständig auf externe Plattformen angewiesen zu sein. Nach Unternehmensangaben hilft das, Quellcode, Kundendaten und interne Dokumente in der eigenen Infrastruktur zu halten — sofern die Umgebung angemessen konfiguriert ist —, was Datenschutz- und Compliance-Anforderungen erleichtern kann.
„Gerade bei der KI-Inferenz ist Grafikspeicher genauso entscheidend wie Rechenleistung. Je mehr Anfragen ein Modell gleichzeitig verarbeitet, desto mehr Speicher benötigt es in der Regel“, sagte Stefan Weiberg, Produktmanager bei Hetzner, zitiert von Data Centre News. Der Preis beginnt bei 3.599 € pro Monat zuzüglich einer einmaligen Einrichtungsgebühr in gleicher Höhe, bzw. 4.199 US-Dollar in den USA, ohne Steuern, inklusive einer IPv4-Adresse.
Bildnachweis: Illustration eines dedizierten Servers. Bildnachweis: Hetzner.
Quellen: Hetzner — GEX430: Our first multi-GPU server with 384 GB VRAM; Hetzner — High performance dedicated GPU server - Hetzner GEX430; Data Centre News — Hetzner launches first four-GPU server for AI work.
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Muse
