Die besten Server-GPUs im Vergleich

In der Welt der Hoch­leis­tungs-Gra­fik­pro­zes­so­ren hat sich in den letzten Jahren viel getan. Mit der zu­neh­men­den Bedeutung von GPU-Servern für re­chen­in­ten­si­ve An­wen­dun­gen ist es es­sen­zi­ell, die für Ihren An­wen­dungs­fall passende Hardware aus­zu­wäh­len.

Leis­tungs­merk­ma­le von Server-GPUs im Vergleich

NVIDIA H200

Die NVIDIA H200 ist vor allem für Workloads in­ter­es­sant, bei denen große Da­ten­men­gen direkt im Gra­fik­spei­cher ver­ar­bei­tet werden müssen. Dazu zählen ins­be­son­de­re KI-In­fe­renz­sze­na­ri­en mit Large Language Models, Retrieval-gestützte KI-An­wen­dun­gen, wis­sen­schaft­li­che Si­mu­la­tio­nen und andere spei­cher­in­ten­si­ve HPC-Workloads. Ihre Stärke liegt weniger im breiten Allround-Einsatz als in der Kom­bi­na­ti­on aus sehr großem Speicher, hoher Band­brei­te und hoher Re­chen­leis­tung für an­spruchs­vol­le An­wen­dun­gen.

Tech­ni­sche Details

• Ar­chi­tek­tur: NVIDIA Hopper
• Speicher: 141 GB HBM3e
• Spei­cher­band­brei­te: 4,8 TB/s
• Re­chen­leis­tung: Bis zu 34 TFLOPS (FP64), bis zu 67 TFLOPS (FP64 Tensor Core), bis zu 3.958 TFLOPS (FP8, mit Sparsity)
• In­ter­con­nect/Ska­lie­rung: NVLink mit bis zu 900 GB/s, MIG-Un­ter­stüt­zung
• Leis­tungs­auf­nah­me: Je nach Variante bis zu 700 Watt

Vorteile und Nachteile

NVIDIA H100

Die NVIDIA H100 ist eine leis­tungs­star­ke Re­chen­zen­trums-GPU für Szenarien, bei denen re­chen­in­ten­si­ve KI- und HPC-Workloads eine große Rolle spielen. Typische Ein­satz­fel­der sind das Training großer KI-Modelle, komplexe Da­ten­ana­ly­sen, Si­mu­la­tio­nen und ska­lier­ba­re Cluster-Um­ge­bun­gen in Forschung und En­ter­pri­se-IT. Ihre besondere Stärke liegt in der hohen Re­chen­leis­tung und der breiten Un­ter­stüt­zung eta­blier­ter KI- und HPC-Software-Stacks.

Tech­ni­sche Details

• Ar­chi­tek­tur: NVIDIA Hopper
• Speicher: 80 GB oder 94 GB HBM3
• Spei­cher­band­brei­te: 3,35 bis 3,9 TB/s
• Re­chen­leis­tung: Bis zu 34 TFLOPS (FP64), bis zu 67 TFLOPS (FP64 Tensor Core), bis zu 3.958 TFLOPS (FP8, mit Sparsity)
• In­ter­con­nect/Ska­lie­rung: NVLink mit bis zu 900 GB/s, MIG-Un­ter­stüt­zung
• Leis­tungs­auf­nah­me: Je nach Variante bis zu 700 Watt

Vorteile und Nachteile

NVIDIA RTX PRO 6000

Die NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition richtet sich an Nut­ze­rin­nen und Nutzer, die eine Server-GPU für möglichst un­ter­schied­li­che pro­fes­sio­nel­le Workloads suchen. Sie eignet sich nicht nur für KI-An­wen­dun­gen wie Inferenz, Fine-Tuning oder mul­ti­mo­da­le Modelle, sondern auch für Rendering, 3D-Vi­sua­li­sie­rung, CAD, Vi­deo­ver­ar­bei­tung und virtuelle Work­sta­tions. Damit ist sie vor allem dort sinnvoll, wo KI- und Grafik-Workloads in einer ge­mein­sa­men In­fra­struk­tur zu­sam­men­lau­fen.

Tech­ni­sche Details

• Ar­chi­tek­tur: NVIDIA Blackwell
• Speicher: 96 GB GDDR7 mit ECC
• Spei­cher­band­brei­te: 1.597 GB/s
• Re­chen­leis­tung: Bis zu 120 TFLOPS (FP32), bis zu 2 PFLOPS (FP8, mit Sparsity), bis zu 4 PFLOPS (FP4, mit Sparsity)
• In­ter­con­nect/Ska­lie­rung: PCIe Gen 5, Multi-GPU-Betrieb in Ser­ver­um­ge­bun­gen
• Leis­tungs­auf­nah­me: Bis zu 600 Watt

Vorteile und Nachteile

NVIDIA L40S

Die NVIDIA L40S ist für Un­ter­neh­men kon­zi­piert, die eine viel­sei­ti­ge GPU für pro­duk­ti­ons­na­he KI- und Visual-Computing-Szenarien benötigen. Sie spielt ihre Stärken vor allem bei KI-Inferenz, Bild- und Vi­deo­be­ar­bei­tung, 3D-Rendering, digitalen Zwil­lin­gen und vir­tu­el­len Desktop-Um­ge­bun­gen aus. Damit eignet sie sich ins­be­son­de­re für Um­ge­bun­gen, in denen nicht ein einzelner Spezial-Workload im Vor­der­grund steht, sondern ein breites Spektrum pro­fes­sio­nel­ler An­wen­dun­gen.

Tech­ni­sche Details

• Ar­chi­tek­tur: NVIDIA Ada Lovelace
• Speicher: 48 GB GDDR6 mit ECC
• Spei­cher­band­brei­te: 864 GB/s
• Re­chen­leis­tung: Bis zu 91,6 TFLOPS (FP32), bis zu 1.466 TFLOPS (FP8, mit Sparsity)
• In­ter­con­nect/Ska­lie­rung: PCIe Gen 4, vGPU-Un­ter­stüt­zung
• Leis­tungs­auf­nah­me: 350 Watt

Vorteile und Nachteile

NVIDIA A30

Die NVIDIA A30 ist eine solide Server-GPU für klas­si­sche Aufgaben, bei denen Effizienz und ein aus­ge­wo­ge­nes Preis-Leistungs-Ver­hält­nis wichtiger sind als maximale Spit­zen­leis­tung. Sie eignet sich vor allem für KI-Inferenz, kleinere Trai­nings­jobs, Da­ten­ana­ly­se, Vir­tua­li­sie­rung und moderat an­spruchs­vol­le HPC-An­wen­dun­gen. Für An­wen­dungs­ge­bie­te mit eta­blier­ten Standard-Workloads ist sie damit eine prak­ti­ka­ble Lösung, wenn keine High-End-GPU er­for­der­lich ist.

Tech­ni­sche Details

• Ar­chi­tek­tur: NVIDIA Ampere
• Speicher: 24 GB HBM2
• Spei­cher­band­brei­te: 933 GB/s
• Re­chen­leis­tung: 5,2 TFLOPS (FP64), 10,3 TFLOPS (FP64 Tensor Core), bis zu 165 TFLOPS (BF16/FP16, dicht)
• In­ter­con­nect/Ska­lie­rung: NVLink-Bridge für bis zu zwei GPUs, MIG-Un­ter­stüt­zung
• Leis­tungs­auf­nah­me: 165 Watt

Vorteile und Nachteile

Intel Gaudi 3

Intel Gaudi 3 ist ein speziell für KI-Workloads ent­wi­ckel­ter Server-Be­schleu­ni­ger, der sich vor allem an Nut­ze­rin­nen und Nutzer richtet, die große Sprach­mo­del­le, ge­ne­ra­ti­ve KI und andere re­chen­in­ten­si­ve Deep-Learning-An­wen­dun­gen trai­nie­ren oder in­fe­rie­ren möchten. Der Fokus liegt auf einer hohen Spei­cher­band­brei­te, einer großen Spei­cher­aus­stat­tung und einer auf Ska­lie­rung aus­ge­leg­ten Netz­werk­ar­chi­tek­tur auf Basis von Standard-Ethernet. Dadurch eignet sich Gaudi 3 ins­be­son­de­re für KI-Cluster, bei denen Trainings- und Inferenz-Workloads effizient auf mehrere Be­schleu­ni­ger verteilt werden sollen.

Tech­ni­sche Details

• Ar­chi­tek­tur: Intel Gaudi 3 AI Ac­ce­le­ra­tor, gefertigt im 5-nm-Prozess von TSMC.
• Speicher: 128 GB HBM2e.
• Spei­cher­band­brei­te: 3,7 TB/s.
• Re­chen­leis­tung: Bis zu 1,8 PFLOPS bei FP8 und BF16 (dicht).
• In­ter­con­nect/Ska­lie­rung: 24 in­te­grier­te 200-GbE-RDMA-Ports mit RoCE v2, PCIe Gen5 x16.
• Leis­tungs­auf­nah­me: Bis zu 900 Watt.

Vorteile und Nachteile

AMD Instinct MI350X

Die AMD Instinct MI350X ist für Re­chen­zen­trums-Workloads in den Bereichen ge­ne­ra­ti­ve KI, Training, Inferenz und High-Per­for­mance Computing kon­zi­piert. Sie richtet sich vor allem an Un­ter­neh­men und For­schungs­ein­rich­tun­gen, die große Modelle ver­ar­bei­ten, da­ten­in­ten­si­ve Si­mu­la­tio­nen ausführen oder ska­lier­ba­re KI-In­fra­struk­tu­ren aufbauen möchten. Ihre Stärke liegt in der Kom­bi­na­ti­on aus sehr großem HBM3E-Speicher, hoher Spei­cher­band­brei­te und einer offenen Software-Umgebung auf Basis von ROCm.

Tech­ni­sche Details

• Ar­chi­tek­tur: AMD CDNA 4.
• Speicher: 288 GB HBM3E.
• Spei­cher­band­brei­te: 8 TB/s.
• Re­chen­leis­tung: Bis zu 72,1 TFLOPS (FP64), 144,2 TFLOPS (FP32), 4,614 PFLOPS (FP16/BF16, mit Sparsity) und 9,227 PFLOPS (MXFP4/MXFP6, dicht).
• In­ter­con­nect/Ska­lie­rung: 7 AMD Infinity Fabric Links mit jeweils 153 GB/s sowie PCIe 5.0 x16.
• Leis­tungs­auf­nah­me: Bis zu 1.000 Watt.

Vorteile und Nachteile

NVIDIA B200

Die NVIDIA B200 ist ein Blackwell-basierter Hoch­leis­tungs­be­schleu­ni­ger für Re­chen­zen­tren, der vor allem für groß­ska­li­ge KI-Trainings- und Inferenz-Workloads ent­wi­ckelt wurde. Ty­pi­scher­wei­se kommt sie in HGX- und DGX-Platt­for­men zum Einsatz, in denen mehrere GPUs über NVLink und NVSwitch eng mit­ein­an­der verbunden werden. Dadurch eignet sich die B200 ins­be­son­de­re für AI-Factory-Szenarien, sehr große Sprach­mo­del­le, da­ten­in­ten­si­ve Analysen und HPC-An­wen­dun­gen mit hohem Ska­lie­rungs­be­darf.

Tech­ni­sche Details

• Ar­chi­tek­tur: NVIDIA Blackwell.
• Speicher: 180 GB HBM3E pro GPU.
• Spei­cher­band­brei­te: Bis zu 8 TB/s pro GPU.
• Re­chen­leis­tung: In 8-GPU-HGX-B200-Systemen bis zu 144 PFLOPS (FP4, mit Sparsity), 72 PFLOPS (FP8/FP6, mit Sparsity) und 36 PFLOPS (FP16/BF16, mit Sparsity).
• In­ter­con­nect/Ska­lie­rung: NVLink und NVSwitch; in 8-GPU-Systemen bis zu 14,4 TB/s agg­re­gier­te NVLink-Band­brei­te.
• Leis­tungs­auf­nah­me: Pro GPU kon­fi­gu­rier­bar bis zu 1.000 Watt.

Vorteile und Nachteile

Ein­satz­sze­na­ri­en und Emp­feh­lun­gen

Welche Server-GPU sich für Ihr Un­ter­neh­men eignet, hängt gänzlich von Ihrem in­di­vi­du­el­len An­wen­dungs­fall ab. Vor einer In­ves­ti­ti­on sollten Sie daher unbedingt Ihre Workloads ana­ly­sie­ren und die lang­fris­ti­gen An­for­de­run­gen Ihrer An­wen­dun­gen bewerten.

KI-Training und Deep Learning

Für das Training von großen neu­ro­na­len Netzen und ins­be­son­de­re von Trans­for­mer­mo­del­len wie GPT sind Spei­cher­band­brei­te, Re­chen­leis­tung und Ska­lier­bar­keit ent­schei­dend. Hier eignen sich vor allem die NVIDIA H200 und die NVIDIA B200 für sehr große KI-Trainings-Workloads im Re­chen­zen­trum. Auch Intel Gaudi 3 und die AMD Instinct MI350X sind für Training und Inferenz großer Modelle ausgelegt und kommen ins­be­son­de­re in ent­spre­chend aus­ge­leg­ten KI- und HPC-In­fra­struk­tu­ren in Betracht. Für be­stehen­de KI-Um­ge­bun­gen und eta­blier­te Cluster-Setups bleibt zudem die NVIDIA H100 weiterhin eine leis­tungs­star­ke Option.

Emp­feh­lung:

• High-End: NVIDIA B200
• Für spei­cher­in­ten­si­ve KI-Workloads: NVIDIA H200

KI-Inferenz

Bei der Inferenz, also der Nutzung trai­nier­ter Modelle, sind vor allem Effizienz, Speicher und der konkrete Workload ent­schei­dend. Die NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition eignet sich hier besonders für moderne KI-An­wen­dun­gen mit breitem Ein­satz­spek­trum, etwa bei mul­ti­mo­da­len Workloads, Visual Computing oder pro­duk­ti­ons­na­hen En­ter­pri­se-Szenarien. Für viel­sei­ti­ge Inferenz-, Grafik- und Medien-Workloads ist auch die NVIDIA L40S eine passende Wahl. Bei sehr großen Inferenz-Um­ge­bun­gen mit hohem Ska­lie­rungs­be­darf kann zudem die NVIDIA B200 in­ter­es­sant sein, während die AMD Instinct MI350X ins­be­son­de­re für spei­cher­in­ten­si­ve AI-Workloads in ent­spre­chend aus­ge­leg­ten Re­chen­zen­trums­um­ge­bun­gen infrage kommt. In kos­ten­sen­si­ble­ren Um­ge­bun­gen kann die NVIDIA A30 weiterhin eine solide Option sein.

Emp­feh­lung:

• High-End: NVIDIA RTX PRO 6000
• Budget-Lösung: NVIDIA A30

High Per­for­mance Computing

Für wis­sen­schaft­li­che Be­rech­nun­gen und Si­mu­la­tio­nen im Bereich High Per­for­mance Computing sind vor allem hohe Re­chen­leis­tung und Spei­cher­band­brei­te ent­schei­dend. Hier ist die NVIDIA H200 eine besonders starke Wahl. Auch die NVIDIA B200 und die AMD Instinct MI350X sind für an­spruchs­vol­le Workloads im High Per­for­mance Computing in­ter­es­sant, vor allem in Re­chen­zen­trums­um­ge­bun­gen mit ent­spre­chend hoher Ska­lie­rung. Die NVIDIA H100 bleibt ebenfalls für viele HPC-Szenarien relevant, ins­be­son­de­re in be­stehen­den In­fra­struk­tu­ren mit eta­blier­ten Software-Stacks. Für kleinere Si­mu­la­tio­nen oder weniger an­spruchs­vol­le Workloads kann die NVIDIA A30 weiterhin aus­rei­chen.

Emp­feh­lung:

High-End: NVIDIA RTX PRO 6000 Budget-Lösung: NVIDIA A30

Big Data und Analytics

Für da­ten­in­ten­si­ve An­wen­dun­gen wie Echtzeit-Analysen ist ein hoher Spei­cher­durch­satz ent­schei­dend. Hier kann die NVIDIA H200 besonders über­zeu­gen, da sie für spei­cher­in­ten­si­ve KI- und HPC-Workloads ausgelegt ist. Auch die NVIDIA B200 und die AMD Instinct MI350X sind für große Da­ten­men­gen und re­chen­in­ten­si­ve Analytics-Szenarien in­ter­es­sant, wenn diese eng mit KI- oder HPC-Workloads verzahnt sind. Intel Gaudi 3 bleibt ebenfalls eine Option für große KI-nahe Da­ten­ver­ar­bei­tungs­auf­ga­ben.

Emp­feh­lung:

• NVIDIA H200
• NVIDIA B200
• AMD Instinct MI350X
• Intel Gaudi 3

Edge-Computing und kleinere Cluster

Bei An­wen­dun­gen wie Edge-Computing, die eine nied­ri­ge­re En­er­gie­auf­nah­me und kom­pak­te­re In­fra­struk­tu­ren erfordern, ist die NVIDIA A30 dank ihres ver­gleichs­wei­se geringen Strom­ver­brauchs weiterhin eine passende Wahl. Sie eignet sich vor allem für klas­si­sche Inferenz-, Analyse- und Vir­tua­li­sie­rungs­sze­na­ri­en in kleineren Um­ge­bun­gen. Für kleinere, viel­sei­ti­ge KI- und Visual-Computing-Workloads kann auch die NVIDIA L40S in­ter­es­sant sein, wenn zu­sätz­lich Grafik- oder Rendering-Aufgaben eine Rolle spielen.

Emp­feh­lung:

• NVIDIA A30
• NVIDIA L40S