Dedizierte GPU vs geteilte GPU
Dedizierter oder geteilter GPU-Zugriff kann Konsistenz, Isolation und Kosten verändern. Wichtiger als das Label ist die reale Zuteilung.
Eine dedizierte GPU bedeutet eine exklusive GPU-Zuteilung, aber nicht automatisch einen vollständig dedizierten physischen Server. Sie ist sinnvoll, wenn du volle VRAM-Kapazität, Isolation und planbares Verhalten brauchst. Eine geteilte GPU oder vGPU kann für Tests und leichtere Lasten ausreichen, wenn Anteil, VRAM und Limits klar ausgewiesen sind.
Dedizierter GPU-Zugriff
Dedizierter Zugriff reduziert Konkurrenz durch andere Nutzer und kann Leistung berechenbarer machen.
Geteilter GPU-Zugriff
Geteilter Zugriff kann günstiger sein und für leichte oder sporadische Lasten reichen.
Was vergleichen
- Verfügbarer VRAM.
- Konsistenz unter Last.
- Speicherisolation.
- Compute-Scheduling.
- Bedarf an berechenbarer Latenz.
Welches Modell günstiger ist
Shared kann günstiger starten; dediziert kann bei Dauerlast effizienter sein.
Kurz-FAQ
Ist eine dedizierte GPU immer schneller?
Nicht automatisch. Modell, Workload und Konfiguration zählen weiterhin.
Ist Shared GPU schlecht für KI?
Nein. Für kleine oder intermittierende Lasten kann sie ausreichen.
Wie prüfe ich die Zuteilung?
Lies Produktdetails und prüfe die tatsächliche Umgebung.
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