NVIDIA vs. AMD GPU-Server: So wählen Sie die richtige Plattform für Ihre Workloads

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Wenn es um GPU-Server geht, sind NVIDIA und AMD die beiden führenden Anbieter. Beide bieten leistungsstarke Lösungen für rechenintensive Workloads, darunter künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen, wissenschaftliches Rechnen und High-Performance Computing (HPC).

Obwohl GPU-Server dazu dienen, parallele Berechnungen zu beschleunigen, unterscheiden sich die Plattformen von AMD und NVIDIA in mehreren Bereichen deutlich, darunter GPU-Architektur, Speicherkapazität, Software-Ökosystem, Skalierbarkeit, Leistung und Kosten. Diese Unterschiede bestimmen unmittelbar, welche Plattform für eine bestimmte Workload besser geeignet ist.

Als Infrastrukturanbieter auf Enterprise-Niveau bietet INTROSERV konfigurierbare Dedicated GPU-Server für rechenintensive und leistungskritische Workloads wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Rendering, wissenschaftliches Rechnen und HPC.

In diesem Artikel vergleichen wir GPU-Server von NVIDIA und AMD, betrachten die Stärken und Grenzen beider Plattformen und erläutern, für welche Einsatzszenarien sie sich am besten eignen. Ziel ist es nicht, einen universellen Sieger zu küren, sondern zu zeigen, warum die richtige Wahl von der konkreten Workload und den Infrastrukturanforderungen abhängt.

Kurze Antwort: Wählen Sie NVIDIA, wenn Sie ein ausgereiftes CUDA-Ökosystem, breite Kompatibilität und einfache Bereitstellung benötigen. Ziehen Sie AMD in Betracht, wenn GPU-Speicherkapazität und Gesamtkosten die wichtigsten Einschränkungen sind und sich Ihr Software-Stack im Voraus auf ROCm validieren lässt.

Wie die Workload den passenden GPU-Server bestimmt

Unterschiedliche Workloads hängen von unterschiedlichen GPU-Eigenschaften ab. Manche benötigen mehr VRAM, andere stützen sich stärker auf die Speicherbandbreite oder die Anzahl der Tensor Cores:

• Chat-Anwendungen: geringe Latenz und hohe Speicherbandbreite;
• Dokumentenverarbeitung: ausreichend VRAM für langen Kontext und große Batches;
• Suche und Informationsabruf: Durchsatz und Speicherkapazität für Embeddings und Indizes;
• Reasoning- und Inferenzaufgaben: Speicherbandbreite und VRAM für lange Ausgaben.

Dasselbe Prinzip gilt für Workloads jenseits der künstlichen Intelligenz. Ein GPU-Server, der sich für das Training von Modellen oder für Inferenz hervorragend eignet, ist nicht immer die beste Wahl für 3D-Rendering, Videoverarbeitung, wissenschaftliches Rechnen und andere rechenintensive GPU-Workloads.

NVIDIA und AMD bieten beide leistungsstarke GPU-Lösungen, doch bei der Wahl eines Servers sollte man mehr berücksichtigen als nur die Gesamtleistung. Weitere wichtige Faktoren sind:

• Kompatibilität mit Software und Frameworks;
• Kapazität und Spezifikationen des GPU-Speichers;
• Skalierbarkeit in Multi-GPU-Konfigurationen;
• Effizienz für einen bestimmten Workload-Typ;
• Anforderungen an Infrastruktur und Bereitstellung;
• Gesamtkosten der Lösung und Preis-Leistungs-Verhältnis.

NVIDIA ist für KI- und Machine-Learning-Workloads oft die bevorzugte Wahl, dank des ausgereiften Software-Ökosystems, der breiten Unterstützung gängiger Frameworks und der guten Kompatibilität mit KI-Anwendungen.

Einer der wichtigsten Vorteile des Unternehmens ist CUDA, die proprietäre Softwareplattform von NVIDIA, die tief in viele KI-Frameworks, Bibliotheken und Entwicklungswerkzeuge integriert ist.

Leistungsstarke GPUs wie die NVIDIA H100 und B200 sind für KI-Workloads im großen Maßstab ausgelegt, darunter das Training von Modellen und andere rechenintensive Aufgaben.

Zu den weiteren Vorteilen von NVIDIA zählen ausgereifte Treiber, umfangreiche Dokumentation und ein gut entwickelter Software-Stack, was Bereitstellung und laufenden Betrieb in der Regel erleichtert.

AMD hat Vorteile bei Workloads, bei denen die GPU-Speicherkapazität der wichtigste Engpass ist. Instinct-Beschleuniger bieten pro Karte mehr HBM-Speicher als viele vergleichbare Lösungen, sodass größere Modelle und Datensätze in den Speicher einer einzelnen GPU passen, ohne auf mehrere Karten verteilt werden zu müssen. Das kann die Inferenz bereits trainierter Modelle vereinfachen und verbilligen, da dasselbe Modell weniger GPUs benötigt und damit die Kosten pro Anfrage sinken. Die MI300X ist ein gutes Beispiel für diesen Ansatz, das Prinzip gilt jedoch für die gesamte Instinct-Reihe.

Der wichtigste limitierende Faktor bei AMD ist in der Regel das Software-Ökosystem. Die ROCm-Plattform entwickelt sich rasant, doch Einrichtung und Kompatibilitätsprüfung können in manchen Fällen mehr Zeit und Engineering-Ressourcen erfordern als die ausgereiftere CUDA-Umgebung.

Deshalb sollte die Entscheidung zwischen NVIDIA und AMD nicht allein von der Marke abhängen. NVIDIA ist im Vorteil, wenn ein ausgereiftes Software-Ökosystem, breite Kompatibilität und das Training großer Modelle im Vordergrund stehen. AMD kann attraktiver sein, wenn GPU-Speicherkapazität und Gesamtkosten die entscheidenden Einschränkungen sind.

Es gibt keine universell beste GPU-Plattform. Die optimale Wahl hängt von der konkreten Workload ab, sei es KI-Modelltraining, Inferenz, Dokumentenverarbeitung, Suche und Informationsabruf, Reasoning-Aufgaben oder das Rendern komplexer Szenen.

Als Nächstes betrachten wir diese Szenarien genauer und erläutern, welche Eigenschaften eines GPU-Servers für den jeweiligen Workload-Typ am wichtigsten sind. So wird deutlich, wo NVIDIA im Vorteil ist, wo AMD das bessere Preis-Leistungs-Verhältnis bieten kann und warum die Auswahl eines GPU-Servers immer mit der Analyse der konkreten Aufgabe beginnen sollte.

Die wichtigsten Unterschiede zwischen GPU-Servern von NVIDIA und AMD

NVIDIA und AMD bieten leistungsstarke GPU-Plattformen für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, wissenschaftliches Rechnen und HPC. Zwischen beiden bestehen jedoch deutliche Unterschiede bei Architektur, Softwareunterstützung, Leistung, Kosten und Integration in Cloud-Infrastrukturen.

GPU-Architektur: Hopper, Blackwell und CDNA

NVIDIA trennt seine Architekturen nicht in getrennte Grafik- und Compute-Linien: Eine Generation deckt beide Segmente ab. Auf Blackwell basieren sowohl die Rechenzentrums-Beschleuniger B200 und B300 als auch die professionellen RTX-PRO-6000-Karten. Unterschieden werden sie durch den Aufbau des Beschleunigers selbst: Speichertyp, Unterstützung für Berechnungen mit niedriger Genauigkeit und das Vorhandensein der NVLink-Verbindung. NVIDIA hat außerdem eine reine Rechenzentrums-Linie: Hopper, auf der die H100 und H200 basieren.

AMD verwendet hauptsächlich die Architekturen RDNA und CDNA. RDNA ist überwiegend auf Grafik-Workloads ausgerichtet, während CDNA speziell für Rechenzentren, KI und HPC entwickelt wurde. AMD-Instinct-Beschleuniger konkurrieren direkt mit den Server-GPUs von NVIDIA und sind für anspruchsvolle, rechenintensive Aufgaben ausgelegt.

Wichtiger Hinweis: AMD und NVIDIA verfolgen unterschiedliche Architekturansätze. NVIDIA legt mehr Wert auf Recheneffizienz und Workloads mit gemischter Genauigkeit, während AMD sich stärker auf große Speicherkapazität und parallele Datenverarbeitung konzentriert.

Software-Ökosystem: CUDA vs. ROCm

CUDA ist die proprietäre Plattform von NVIDIA, ROCm ist die Open-Source-Plattform von AMD. In der Praxis liegt der entscheidende Unterschied jedoch nicht im Lizenzmodell, sondern darin, wie viel zusätzlicher Aufwand bis zur Bereitstellung eines Projekts anfallen kann.

PyTorch und TensorFlow unterstützen beide Plattformen offiziell. Allerdings werden Code und Bibliotheken im Machine-Learning-Ökosystem überwiegend mit CUDA als Standardziel entwickelt, sodass ein typisches Projekt auf NVIDIA eher ohne Änderungen läuft. ROCm stellt das Programmiermodell HIP bereit, mit dem sich CUDA-Code portieren lässt; eine Migration erfordert dennoch die Prüfung der Kompatibilität konkreter Bibliotheken und Framework-Versionen.

Ein weiterer praktischer Unterschied ist die Breite der Hardware- und Systemunterstützung. CUDA läuft auf der gesamten NVIDIA-GPU-Reihe, einschließlich Consumer-GPUs. ROCm unterstützt offiziell nur eine begrenztere Auswahl an Beschleunigern und Linux-Distributionen, daher sollte die Kompatibilitätsliste vor der Hardwareauswahl sorgfältig geprüft werden.

Ein interessanter Punkt: AMD verfolgt einen offeneren Ansatz, während das CUDA-Ökosystem von NVIDIA proprietär ist. Dennoch behauptet NVIDIA eine starke Stellung unter Entwicklern, nicht nur wegen der Hardware, sondern auch dank jahrelanger Investitionen in sein Software-Ökosystem und dessen Weiterentwicklung.

Leistung und Speicher: H200 vs. MI300X

Beide Plattformen beschleunigen Matrixberechnungen mit dedizierten Hardwareblöcken: NVIDIA nutzt Tensor Cores, AMD nutzt CDNA Matrix Cores. Das Vorhandensein dieser Art von Beschleunigung ist für sich genommen kein aussagekräftiges Unterscheidungsmerkmal mehr, daher sollte der Vergleich auf konkreten Leistungskennzahlen beruhen.

Der wichtigste Unterschied ist der Speicher. Die H200 SXM verfügt über 141 GB HBM3e-Speicher mit 4,8 TB/s Speicherbandbreite, die MI300X bietet 192 GB HBM3 und 5,3 TB/s. Diese zusätzlichen 51 GB können darüber entscheiden, ob ein Modell auf einen einzelnen Beschleuniger passt oder auf mehrere GPUs aufgeteilt werden muss.

Der zweite Unterschied liegt in der Leistung bei verschiedenen Rechenarten. In doppelter Genauigkeit ist die MI300X mit 81,7 TFLOPS angegeben, während die H200 SXM im Standard-FP64-Modus 34 TFLOPS und mit Tensor Cores 67 TFLOPS erreicht. Der Vorteil von AMD hängt also davon ab, welcher Modus verglichen wird. Bei niedrigerer Genauigkeit ist der Abstand geringer: 5,2 PFLOPS gegenüber 3.958 TFLOPS in FP8, wobei beide Werte Sparsity berücksichtigen.

Beachten Sie, dass die folgende Tabelle die FP16/BF16- und FP8-Werte der MI300X im Dense-Modus und die Werte der H200 SXM mit Sparsity aufführt. Vergleichen Sie daher nur gleichartige Werte, bevor Sie Schlüsse ziehen.

Gesamtbetriebskosten eines GPU-Servers

Weder NVIDIA noch AMD veröffentlicht Listenpreise für Rechenzentrums-Beschleuniger. Diese Produkte werden in der Regel über Partner geliefert, und die endgültigen Kosten hängen von der Konfiguration des gesamten Systems ab. Deshalb ist es sinnvoller, die Faktoren zu vergleichen, die die Gesamtkosten über den gesamten Lebenszyklus bestimmen, als allein den Preis der GPU.

Der erste Faktor ist die Anzahl der GPUs, die für eine Workload erforderlich sind. Die Speicherkapazität bestimmt, wie viele Beschleuniger zur Aufnahme eines Modells nötig sind: 96 GB bei der RTX PRO 6000 Max-Q, 141 GB bei der H200 und 192 GB bei der MI300X. Weniger GPUs können weniger Server, weniger Netzwerkanschlüsse und geringere Kosten für unterstützende Infrastruktur und Softwarelizenzen bedeuten.

Der zweite Faktor ist der Stromverbrauch, der Colocation- und Betriebskosten unmittelbar beeinflusst: 300 W bei der RTX PRO 6000 Max-Q, bis zu 700 W bei der H200 und 750 W bei der MI300X. Über mehrere Betriebsjahre kann der Unterschied zwischen 300 W und 750 W pro GPU im Vergleich zu den Anschaffungskosten der Hardware erheblich werden.

Der dritte Faktor ist die Engineering-Zeit. Ist ein Projekt bereits auf CUDA aufgebaut, kann die Migration auf ROCm eine zusätzliche Validierung von Bibliotheken und Framework-Versionen erfordern. Diese Arbeit wird in Engineering-Stunden bezahlt und taucht nicht direkt auf der Hardwarerechnung auf.

Integration in Cloud- und Serverinfrastruktur

NVIDIA ist bei Cloud- und Infrastrukturanbietern stark vertreten. Das Ökosystem umfasst Entwicklungswerkzeuge, Container, vorkonfigurierte Frameworks und KI-Software, die Bereitstellung und Verwaltung von GPUs vereinfachen.

AMD baut seine Präsenz in Cloud-Umgebungen und Rechenzentren ebenfalls aktiv aus, vor allem mit der Instinct-Produktreihe und der ROCm-Plattform. Der Open-Source-Ansatz macht AMD für Unternehmen, die eine Alternative zu CUDA-basierter Infrastruktur suchen, zunehmend attraktiv.

Technischer Rat: Ein Server, der zunächst günstiger erscheint, kann am Ende teurer werden, wenn sich später zeigt, dass das Modell nicht in den Speicher einer einzelnen GPU passt und zwei benötigt werden, oder dass eine wichtige Bibliothek nur für CUDA verfügbar ist. Das Gegenteil gilt ebenfalls: Ein Aufpreis für eine Flaggschiff-GPU ist wenig sinnvoll, wenn die Workload durch die Speicherbandbreite und nicht durch die reine Rechenleistung begrenzt ist.
Daher sollte die Entscheidung nicht von der Marke abhängen, sondern von vier Faktoren: dem konkreten GPU-Modell, den Versionen von Framework und Bibliotheken, dem unterstützten Betriebssystem und der Bereitstellungsmethode. Wird auch nur einer dieser Faktoren nicht im Voraus geprüft, können die Hardware-Einsparungen schnell durch zusätzliche Engineering-Stunden aufgezehrt werden.

Stärken von NVIDIA: ausgereiftes Ökosystem und breite KI-Unterstützung

Einer der wichtigsten Vorteile von NVIDIA ist das ausgereifte Software-Ökosystem. CUDA wird in der KI-Branche breit eingesetzt, daher sind viele Bibliotheken, Optimierungswerkzeuge, Lernmaterialien, Container und Produktivsysteme von Anfang an auf NVIDIA-GPUs ausgelegt. Entwicklungsteams finden daher in der Regel bewährte Installationsanleitungen, ausführliche Dokumentation und fertige Lösungen für typische Bereitstellungsprobleme.

Die Plattform unterstützt die wichtigsten Frameworks, darunter PyTorch, TensorFlow und JAX. Sie lässt sich außerdem in Bibliotheken für vortrainierte Modelle, Kubernetes-Werkzeuge, Monitoring-Systeme und KI-Plattformen für Unternehmen integrieren. Der Deep-Learning-Software-Stack von NVIDIA vereint CUDA-Bibliotheken, cuDNN und weitere Werkzeuge, mit denen Anwendungen die GPU-Ressourcen effizient nutzen.

Für die Inferenz bietet NVIDIA TensorRT, das unterstützte Modelle optimiert, um Latenz zu senken und den Durchsatz zu erhöhen. Compiler und Runtime-Werkzeuge erleichtern den Übergang vom trainierten Modell zum Produktivdienst. Weitere Informationen finden Sie in der TensorRT-Dokumentation.

Ausgereifte Treiber und Bibliotheken sind ebenfalls wichtig, weil die Einrichtungszeit die Projektkosten unmittelbar beeinflusst. Engineering-Teams können Tage mit Problemen durch inkompatible Treiber, Framework-Versionen, Kernel oder Abhängigkeiten verbringen. Das breitere Support-Ökosystem von NVIDIA hilft, solche Schwierigkeiten zu verringern, insbesondere bei vorgefertigten Docker-Containern und validierten Cloud-Images.

In Systemen mit mehreren GPUs kann NVLink ein weiterer Vorteil sein, eine Hochgeschwindigkeitsverbindung zwischen GPUs. In unterstützten Konfigurationen ermöglicht sie einen schnelleren Datenaustausch als Standard-PCIe, was besonders wichtig ist, wenn mehrere GPUs gemeinsam an demselben Modell arbeiten. Der tatsächliche Nutzen von NVLink hängt jedoch von der GPU-Generation, der Serverarchitektur, der Softwareumgebung und den Eigenschaften der Workload ab.

In der Praxis bemisst sich der Vorteil von NVIDIA oft nicht nur an der reinen GPU-Leistung, sondern auch an der Engineering-Zeit, die bei Bereitstellung, Optimierung und laufendem Betrieb eingespart wird.

Stärken von AMD: Speicherkapazität und Leistung der Instinct-Reihe

AMD-Instinct-GPUs können für unterstützte KI-Workloads große GPU-Speicherkapazitäten und hohe Rechenleistung bieten. Das ist besonders nützlich, wenn ein Modell, ein Batch oder ein Datensatz nicht in eine GPU mit weniger VRAM passt. Eine höhere Speicherkapazität kann außerdem die Notwendigkeit aggressiver Quantisierung oder einer komplexen Aufteilung des Modells auf mehrere GPUs verringern.

Das Software-Ökosystem von AMD basiert auf ROCm, während HIP einen Weg bietet, viele CUDA-orientierte Anwendungen an AMD-Hardware anzupassen. In unterstützten Systemen kann außerdem Infinity Fabric für den schnellen Datenaustausch zwischen Beschleunigern genutzt werden.

Gleichzeitig erfordert die Kompatibilität eine sorgfältigere Validierung. Die Unterstützung kann je nach GPU-Modell, ROCm-Version, Betriebssystem, Linux-Distribution, Treibern, Bibliotheken, Containern und KI-Framework variieren.

Was Sie vor der Wahl eines AMD-GPU-Servers prüfen sollten

• das konkrete GPU-Modell und die Speicherkapazität;
• die ROCm- und HIP-Versionen;
• die Kompatibilität mit PyTorch, TensorFlow oder JAX;
• erforderliche Bibliotheken und Operatoren;
• Betriebssystem, Serverplattform und Bereitstellungsumgebung.

Manche ursprünglich für CUDA entwickelten Projekte erfordern möglicherweise zusätzliche Anpassungen, den Austausch von Bibliotheken oder Tests, bevor sie effizient unter ROCm laufen. Das macht AMD nicht zur schwächeren Wahl. Es bedeutet, dass AMD besonders gut für Projekte geeignet ist, bei denen sich der Software-Stack im Voraus validieren lässt und bei denen die Vorteile bei Speicherkapazität, Leistung oder Kosten den zusätzlichen Engineering-Aufwand rechtfertigen.

Auch der Workload-Typ spielt eine große Rolle. Eine GPU kann beim Training von Transformer-Modellen besser abschneiden, eine andere bei speicherintensiver Inferenz oder bei bestimmten Rechenaufgaben. Die endgültige Entscheidung sollte daher nicht allein auf allgemeinen Benchmark-Ergebnissen beruhen. Besser ist es, eigene Modelle, Batch-Größen, Genauigkeitseinstellungen und Skalierungsszenarien zu testen.

CUDA vs. ROCm: Die Software-Ökosysteme von NVIDIA und AMD im Vergleich

Beim Vergleich von CUDA und ROCm sollte man mehr als nur die GPU-Leistung berücksichtigen. In vielen praktischen Szenarien spielt das Software-Ökosystem eine entscheidende Rolle, insbesondere für Unternehmen, die KI-Lösungen in Produktionsumgebungen betreiben, wo Kompatibilität, Stabilität, Verfügbarkeit von Werkzeugen und einfache Bereitstellung entscheidend sind.

CUDA: die Plattform von NVIDIA und die CUDA-X-Bibliotheken

CUDA (Compute Unified Device Architecture) ist die Rechenplattform von NVIDIA für KI- und HPC-Workloads. Sie ist eng mit NVIDIA-GPUs integriert und gibt Entwicklern über APIs, Compiler, Laufzeitumgebungen und Bibliotheken Zugriff auf Rechenressourcen.

Diese Bibliotheken sind im CUDA-X-Ökosystem zusammengefasst, wobei jede Komponente eine bestimmte Phase des Workflows abdeckt. cuDNN optimiert Operationen neuronaler Netze und die Nutzung der Tensor Cores, TensorRT beschleunigt die Inferenz und senkt die Latenz bei der Bereitstellung trainierter Modelle, NCCL übernimmt Datenaustausch und Synchronisierung zwischen GPUs in Multi-GPU-Systemen, und RAPIDS beschleunigt Data-Science- und Analyse-Workloads.

Ein weiteres wichtiges Merkmal sind CUDA Graphs: Sie erfassen eine Folge von Operationen und starten sie als einen einzigen Workflow, wodurch der Overhead beim Starten einzelner Kernel sinkt.

Auf Plattformebene wird der Stack durch NVLink und NVSwitch für die schnelle Kommunikation zwischen GPUs, GPUDirect Storage für den direkten Datenaustausch mit Speichersystemen und InfiniBand für die Kommunikation zwischen Knoten ergänzt.

ROCm: die Open-Source-Plattform von AMD und HIP

ROCm (Radeon Open Compute Platform) ist die Open-Source-Softwareplattform von AMD für GPU-Berechnungen und die wichtigste Alternative zu CUDA. Sie ist für KI, HPC und rechenintensive Workloads in Linux-Umgebungen ausgelegt und umfasst Laufzeitumgebungen, Programmierwerkzeuge, optimierte Bibliotheken und Unterstützung für Machine-Learning-Frameworks.

ROCm unterstützt PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime, OpenCL und MPI-basierte HPC-Workloads. Eine Schlüsselkomponente des Ökosystems ist HIP: Sein Programmiermodell ähnelt syntaktisch CUDA, und das Werkzeug HIPIFY hilft, bestehende CUDA-Anwendungen zu portieren, ohne den Code komplett neu schreiben zu müssen.

Die Bibliotheksebene folgt einer ähnlichen funktionalen Zuordnung: MIOpen deckt viele der Deep-Learning-Aufgaben ab, die auch cuDNN abdeckt, RCCL bietet Funktionen, die mit NCCL vergleichbar sind, und rocBLAS übernimmt Operationen der linearen Algebra. Die Kompatibilität mit Drittanbieter-Bibliotheken sollte jedoch weiterhin gesondert für die konkret verwendete ROCm-Version geprüft werden.

GPUs und typische Workloads: Welche GPU passt zu Ihrem Anwendungsfall

NVIDIA oder AMD: Welcher GPU-Server passt zu Ihrer Workload?

Es gibt keinen universellen Sieger. Die beste Wahl hängt von Workload, Software-Stack und Infrastrukturanforderungen ab.

NVIDIA ist oft die bessere Wahl, wenn die Prioritäten sind:

• CUDA-Kompatibilität;
• ein ausgereiftes KI-Ökosystem;
• einfachere Bereitstellung;
• eine breite Auswahl an einsatzfertigen Werkzeugen und Bibliotheken;
• starke Optimierung für Deep Learning.

AMD kann die attraktivere Option sein, wenn die Prioritäten sind:

• hohe GPU-Speicherbandbreite;
• große VRAM-Kapazität;
• ein Open-Source-Ansatz;
• ein starkes Preis-Leistungs-Verhältnis.

Letztlich sollte die Entscheidung nicht allein vom Markennamen abhängen. Sie sollte das konkrete GPU-Modell, den Software-Stack, den Workload-Typ, die Speicheranforderungen, die Bereitstellungsumgebung und die Gesamtkosten der Infrastruktur berücksichtigen.

Bereit, eine Konfiguration zu wählen? Entdecken Sie die Dedicated GPU-Server von INTROSERV und stimmen Sie die Plattform auf Ihre Workload ab.

Enterprise-GPU-Infrastruktur von INTROSERV

KI-Workloads hängen selten allein von der GPU ab. Das Training von Modellen erfordert Speicher für Datensätze und Checkpoints, während Online-Inferenz auf geringe Latenz zwischen Anwendung und Beschleuniger angewiesen ist. Zwischen diesen Komponenten befinden sich oft Datenbanken, Warteschlangen und Speichersysteme. Eine GPU kann ungenutzt bleiben, wenn die Daten nicht schnell genug bei ihr ankommen. Deshalb sollte die Infrastruktur als vollständiges System und nicht als einzelne Hardwarekomponente entworfen werden. INTROSERV stellt alle Kernkomponenten bereit, die zum Aufbau einer solchen Umgebung nötig sind.

Dedicated Server mit GPUs

Dedizierte GPU-Server eignen sich für das Training von Modellen, Inferenz, Rendering und wissenschaftliches Rechnen. Die Konfiguration wird passend zur Workload gewählt: Die GPU-Speicherkapazität bestimmt, ob ein Modell auf einen einzelnen Beschleuniger passt, während Speichertyp und Bandbreite die Leistung bei Workloads beeinflussen, bei denen nicht die reine Rechenleistung, sondern die Datenbewegung der Hauptengpass ist.

Infrastruktur rund um die GPU

Für Datensätze, Checkpoints und Trainingsartefakte stehen Server mit NVMe-Speicher und hoher Festplattenkapazität zur Verfügung. Datenbanken für Experiment-Metadaten und Vektorindizes lassen sich auf Konfigurationen betreiben, die auf I/O-Leistung und große RAM-Mengen optimiert sind. Pipelines für Datenvorverarbeitung, Labeling und Datenaufnahme hängen oft stärker von CPU und Arbeitsspeicher ab als von GPU-Ressourcen, daher können für diese Aufgaben Standard-Dedicated-Server zu deutlich geringeren Kosten genutzt werden.

Netzwerk und Standorte in Europa

Infrastrukturkomponenten können im selben Rechenzentrum bereitgestellt und über ein privates Netzwerk verbunden werden, was die Latenz zwischen den Systemen verringert. Standorte stehen in Deutschland, den Niederlanden, Frankreich, im Vereinigten Königreich und in Polen zur Verfügung, sodass Kunden eine Region nach Anforderungen an den Datenstandort und Nähe zu den Endnutzern wählen können.

Wenn Sie Fragen haben, hilft Ihnen unser 24/7-Support-Team jederzeit gern weiter. Wenden Sie sich jederzeit an uns, wenn Sie Unterstützung bei der Planung der GPU-Infrastruktur oder der Serverkonfiguration benötigen.