GPU Server mit NVIDIA H200 für künstliche Intelligenz und Rendering online kaufen

Du suchst die beste GPU-Leistung für Dein Unternehmen? Dann bist Du bei unseren GPU-Servern genau richtig. Wir haben für Dich alle Komponenten bis ins Detail getestet und eigene Benchmarks durchgeführt, um Dir aufbauend darauf die besten Server für Simulation und Rendering anbieten zu können.

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 Anwendungen und sind somit ideal für anspruchsvolle Berechnungen. Egal ob für wissenschaftliche Berechnungen, Deep-Learning-Programmen oder GPU-Rendering, unsere GPU-Server von Gigabyte und Supermicro bieten Dir die beste Leistung in diesen Anwendungen. Mit bis zu acht konfigurierbaren NVIDIA-Grafikkarten in 2HE- oder 4HE-Gehäusen bist Du bestens für die größten Anforderungen an Rechenleistung ausgestattet. Wir bieten Dir in bei jedem GPU-Server die Möglichkeit topaktuelle Datacenter Grafikkarten, wie die NVIDIA H200, auszuwählen.

Auswahl der Hardware für einen GPU-Server:

Welche Grafikkarten kommen für den optimalen GPU-Server infrage?

Aktuelle und leistungsfähige Grafikkarten wie die aktuellen Ampere-GPUs von NVIDIA sind Grundlage für performante GPU-Server. Ein großer Videospeicher, eine hohe Bandbreite und eine hohe Anzahl an Fließkommaoperationen sind ebenfalls unabdingbar. In unseren GPU Server Konfiguratoren findest Du die modernsten Grafikkarten (NVIDIA L40S, NVIDIA H100, NVIDIA H200), welche speziell für Künstliche Intelligenz (KI), große Sprachmodelle (LLMs) und High-Performance Computing (HPC) entwickelt wurden.

Erreiche Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz, großer Sprachmodelle und des wissenschaftlichen Rechnens mit der NVIDIA H200!

Die NVIDIA H200 Tensor Core Grafikkarte ist die beste Lösung für alle, die in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI), große Sprachmodelle (LLMs) und High-Performance-Computing (HPC) an der Spitze bleiben wollen. Hier sind die Gründe, warum unsere GPU Server mit H200 die erste Wahl sein sollte:

Bahnbrechende Leistung

Mit der NVIDIA H200 erreichst Du eine neue Dimension der Rechenleistung. Dank der revolutionären Hopper-Architektur und 141 GB HBM3e-Speicher mit einer Bandbreite von 4,8 TB/s, bietet die H200 nahezu die doppelte Kapazität und 1,4-fache Speicherbandbreite im Vergleich zur NVIDIA H100. Das bedeutet, dass Deine KI-Modelle und wissenschaftlichen Berechnungen schneller und effizienter ausgeführt werden.

Beschleunigte KI und LLMs

Die H200 verdoppelt die Inferenzgeschwindigkeit bei der Verarbeitung von großen Sprachmodellen wie Llama2 im Vergleich zu H100-Grafikprozessoren. Dies ermöglicht es Dir, komplexe KI-Modelle in Rekordzeit zu trainieren und einzusetzen, was entscheidend für den Wettbewerbsvorteil in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft ist.

Herausragende HPC-Leistung

Für speicherintensive HPC-Anwendungen wie Simulationen und wissenschaftliche Forschung bietet die H200 eine bis zu 110-mal schnellere Ergebnisbereitstellung im Vergleich zu herkömmlichen GPUs. Die höhere Speicherbandbreite sorgt dafür, dass Daten effizient abgerufen und verarbeitet werden können, wodurch Engpässe bei der komplexen Verarbeitung reduziert werden.

Energieeffizienz und Kosteneinsparungen

GPU-Server mit der NVIDIA H200 ist nicht nur leistungsstark, sondern auch energieeffizient. Sie bietet 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.

Flexibilität und Skalierbarkeit

Mit NVIDIA H200 Servern kannst Du Rechenressourcen flexibel und skalierbar gestalten. Ob Du eine einzelne GPU oder mehrere GPUs in einem Cluster verwendest, die H200 passt sich Anforderungen an und skaliert die nötige Leistung für jede Aufgabe mit jeder weiteren verbauten GPU.

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

Prozessor

Für GPU-Systeme eignen sich besonders Prozessoren des Typs Intel Xeon und AMD EPYC, da diese wichtige Server-Features wie ECC-RAM und Virtualisierung unterstützen. Bei der Auswahl der CPU sollte man auf eine hohe Taktrate setzen. Die Anzahl der Kerne ist in der Regel weniger relevant, da die Berechnungen über die Grafikkarten erfolgen.

Arbeitsspeicher

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 diversere Lösung mit bis zu zehn Grafikkarten 256 GB Arbeitsspeicher und mehr benötigen. Alle weiteren geplanten Plugins und Services nehmen zusätzliche RAM-Kapazitäten in Anspruch.

Um die Stabilität des Systems zu gewährleisten, empfehlen wir, ausschließlich ECC-Arbeitsspeicher zu verwenden. ECC-Arbeitsspeicher kann Fehler im 1-Bit-Bereich erkennen und direkt beheben, was Ausfälle, Sicherheitslücken und die Korruption von Dateien verhindert.  

Redundanz und Hot-Swap der Komponenten

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