GPU-Server kaufen – Multi-GPU für HPC, Rendering & Simulation

Du suchst die beste GPU-Leistung für wissenschaftliches Rechnen, Simulation und GPU-Rendering in Deinem Unternehmen? Dann bist Du bei unserem GPU-Server genau richtig. Wir haben alle Komponenten bis ins Detail getestet und eigene Benchmarks durchgeführt, um Dir darauf aufbauend die besten Systeme für HPC, Simulation und Rendering anzubieten.

Welche Anforderungen gibt es an einen GPU-Server?

Für die beste Performance empfehlen wir den Einbau von NVIDIA Grafikkarten. Diese bieten derzeit die beste GPU-Performance für komplexe Berechnungen. Egal ob für wissenschaftliche Simulationen, Fluiddynamik oder GPU-Rendering: Unser GPU-Server von Gigabyte und Supermicro bietet Dir die beste Leistung in diesen Anwendungen. Mit bis zu acht konfigurierbaren NVIDIA-Grafikkarten in 2HE-, 4HE- oder 5HE-Gehäusen bist Du bestens für die größten Anforderungen an Rechenleistung ausgestattet. Bei jedem GPU-Server hast Du die Wahl aktueller Datacenter-Grafikkarten wie der NVIDIA H200.

GPU-Server oder KI-Server?

Anders als unser KI-Server, der auf das Training, Fine-Tuning und die Inferenz neuronaler Netze und großer Sprachmodelle spezialisiert ist, liegt der Fokus unseres GPU-Servers auf klassischen HPC-Anwendungen: wissenschaftliches Rechnen, Simulation und GPU-Rendering. Planst Du dagegen ein KI- oder LLM-Projekt, findest Du dort die passenderen Systeme.

Welche Grafikkarten kommen für den optimalen GPU-Server infrage?

Aktuelle und leistungsfähige Grafikkarten wie die NVIDIA-Modelle der Hopper- und Blackwell-Generation sind Grundlage für performante GPU-Server. Ein großer Videospeicher, eine hohe Bandbreite und eine hohe Anzahl an Fließkommaoperationen sind ebenfalls unabdingbar. In unserem GPU-Server-Konfigurator findest Du die modernsten Grafikkarten (NVIDIA L40S, H100, H200), die speziell für High-Performance Computing entwickelt wurden.

Herausragende HPC-Leistung mit der NVIDIA H200

Die NVIDIA H200 Tensor Core Grafikkarte ist dank der Hopper-Architektur und 141 GB HBM3e-Speicher mit einer Bandbreite von 4,8 TB/s eine der leistungsfähigsten Optionen für speicherintensive HPC-Anwendungen. Damit bietet sie nahezu die doppelte Speicherkapazität und die 1,4-fache Speicherbandbreite im Vergleich zur NVIDIA H100. Deine Simulationen und wissenschaftlichen Berechnungen werden dadurch spürbar schneller und effizienter ausgeführt.

Für speicherintensive HPC-Anwendungen wie Simulationen und wissenschaftliche Forschung erreicht die H200 laut NVIDIA-Herstellerangaben bis zu 110-mal schnellere Ergebnisse im Vergleich zu reinen CPU-Systemen, etwa bei Quantensimulationen (MILC-Benchmark). Die höhere Speicherbandbreite sorgt dafür, dass Daten effizient abgerufen und verarbeitet werden können, wodurch Engpässe bei komplexer Verarbeitung reduziert werden.

GPU-Server mit der NVIDIA H200 sind zudem energieeffizient: Sie bieten eine bessere Energieeffizienz und niedrigere Gesamtbetriebskosten, was sie zur idealen Wahl für Rechenzentren und Unternehmen macht, die Betriebskosten senken und gleichzeitig ihre Rechenleistung maximieren möchten. Mit NVIDIA H200 Servern kannst Du Rechenressourcen zudem flexibel und skalierbar gestalten, egal ob Du eine einzelne GPU oder mehrere GPUs im Cluster einsetzt.

Welche weiteren Komponenten kommen für eine GPU-Server-Lösung infrage?

Für GPU-Systeme eignen sich besonders Prozessoren des Typs Intel Xeon und AMD EPYC, da diese wichtige Server-Features wie ECC-Arbeitsspeicher und Virtualisierung unterstützen. Bei der CPU-Auswahl sollte man auf eine hohe Taktrate setzen, da die eigentlichen Berechnungen über die Grafikkarten erfolgen und die Kernanzahl der CPU meist zweitrangig ist.

Der Bedarf an Arbeitsspeicher hängt stark vom geplanten Einsatzzweck ab. Während ein kleiner Rendering-Server mit vier Grafikkarten bereits mit 64 GB Arbeitsspeicher gut performt, kann eine Lösung mit bis zu acht Grafikkarten 256 GB Arbeitsspeicher und mehr benötigen. Um die Stabilität des Systems zu gewährleisten, empfehlen wir ausschließlich ECC-Arbeitsspeicher zu verwenden: Dieser erkennt und behebt Fehler im 1-Bit-Bereich automatisch und verhindert so Ausfälle und Datenkorruption.

Bei einer GPU-Lösung ist zudem die schnelle Austauschbarkeit der Komponenten durch Hot-Swap wichtig, dadurch werden Ausfallzeiten reduziert. Eine Redundanz der Netzteile ist fast schon Pflicht, da der Server auch bei einem Defekt eines Moduls weiterlaufen kann.

Unsere Empfehlungen für GPU-Server-Systeme:

Einen Überblick über alle Serverkategorien nach Einsatzzweck findest Du bei Server nach Anwendung.

Falls Du Dir unsicher bist, welche GPU-Konfiguration oder CPU-Plattform zu Deinem Projekt passt, hilft Dir künftig unsere Server-Kaufberatung bei der Entscheidung.

Noch Fragen? – Wir helfen weiter!

Du hast bei der großen Auswahl den Überblick verloren oder hast spezielle Wünsche zu Deinem GPU-Projekt? Kein Problem, unser Vertrieb hilft Dir weiter und berät Dich gerne bei allen Fragen! Du erreichst uns telefonisch, per Mail oder über den Live-Chat in unserem Shop. Auch kannst Du Dich gerne an unser B2B-Team wenden.

Im Server Konfigurator konfigurierst Du Dein System nach Deinen individuellen Wünschen.