NVIDIA vs. AMD: So wählen Sie den besten GPU-Server für Ihre Arbeitslast aus

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AMD und NVIDIA sind die beiden führenden Anbieter auf dem Markt für Grafikprozessoren. Im Bereich der GPU-Server bieten beide Unternehmen leistungsstarke Lösungen für rechenintensive Anwendungsfälle an, darunter künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, wissenschaftliches Rechnen und Hochleistungsrechnen

Obwohl GPU-Server darauf ausgelegt sind, parallele Berechnungen zu beschleunigen, unterscheiden sich die Plattformen von AMD und NVIDIA in mehreren Bereichen erheblich, darunter GPU-Architektur, Speicherkapazität, Software-Ökosystem, Skalierbarkeit, Leistung und Kosten. Diese Unterschiede wirken sich direkt darauf aus, welche Plattform für eine bestimmte Arbeitslast besser geeignet ist.

Als Anbieter von Infrastrukturlösungen für Unternehmen bietet INTROSERV individuell anpassbare dedizierte GPU-Server für rechenintensive und hochleistungsfähige Arbeitslasten wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Rendering, wissenschaftliches Rechnen und HPC an.

In diesem Artikel vergleichen wir NVIDIA- und AMD-GPU-Server, untersuchen die Stärken und Grenzen der jeweiligen Plattformen und erläutern, für welche Anwendungsfälle sie am besten geeignet sind. Das Ziel ist nicht, einen universellen Sieger zu ermitteln, sondern aufzuzeigen, warum die richtige Wahl von der spezifischen Arbeitslast und den Infrastrukturanforderungen abhängt.

Server mit NVIDIA- und AMD-GPUs

Verschiedene Arten von Workloads erfordern unterschiedliche GPU-Eigenschaften – manche benötigen mehr VRAM, während andere stärker auf Speicherbandbreite oder die Anzahl der Tensor-Kerne angewiesen sind:

• Chat-Anwendungen
• Dokumentenverarbeitung
• Suche und Informationsgewinnung
• Schlussfolgerungs- und Inferenzaufgaben

Das gleiche Prinzip gilt auch für Workloads außerhalb des Bereichs der künstlichen Intelligenz. Ein GPU-Server, der beim Modelltraining oder bei der Inferenz gute Leistungen erbringt, ist möglicherweise nicht immer die beste Wahl für 3D-Rendering, Videoverarbeitung, wissenschaftliches Rechnen und andere rechenintensive GPU-Workloads.

Sowohl NVIDIA als auch AMD bieten leistungsstarke GPU-Lösungen an, doch bei der Auswahl eines Servers ist es wichtig, mehr als nur die Gesamtleistung zu berücksichtigen. Weitere wichtige Faktoren sind:

• Kompatibilität mit Software und Frameworks;
• GPU-Speicherkapazität und -spezifikationen;
• Skalierbarkeit in Multi-GPU-Konfigurationen;
• Effizienz für eine bestimmte Art von Workload;
• Anforderungen an Infrastruktur und Bereitstellung;
• Gesamtkosten der Lösung und Preis-Leistungs-Verhältnis.

NVIDIA ist dank seines ausgereiften Software-Ökosystems, der umfassenden Unterstützung gängiger Frameworks und der hohen Kompatibilität mit KI-Anwendungen oft die bevorzugte Wahl für Workloads im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.

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

Hochleistungs-GPUs wie die NVIDIA H100 und B200 sind für groß angelegte KI-Workloads ausgelegt, darunter das Modelltraining und andere rechenintensive Aufgaben.

Zu den weiteren Vorteilen von NVIDIA zählen ausgereifte Treiber, eine umfangreiche Dokumentation und ein gut entwickelter Software-Stack, die im Allgemeinen die Bereitstellung und den laufenden Betrieb vereinfachen.

AMD hat einen Vorteil bei Workloads, bei denen die GPU-Speicherkapazität den Hauptengpass darstellt. Instinct-Beschleuniger bieten mehr HBM-Speicher pro Karte als viele vergleichbare Lösungen, sodass größere Modelle und Datensätze in den Speicher einer einzelnen GPU passen, ohne auf mehrere Karten verteilt werden zu müssen. Dies kann die Inferenz für bereits trainierte Modelle vereinfachen und deren Kosten senken, da für dasselbe Modell möglicherweise weniger GPUs benötigt werden, was die Kosten pro Anfrage senkt. Die MI300X ist ein gutes Beispiel für diesen Ansatz, doch das gleiche Prinzip gilt für die gesamte Instinct-Produktpalette.

Der wichtigste limitierende Faktor für AMD ist in der Regel das Software-Ökosystem. Die ROCm-Plattform entwickelt sich rasant weiter, doch in manchen Fällen können die Einrichtung und die Kompatibilitätsprüfung im Vergleich zur ausgereifteren CUDA-Umgebung mehr Zeit und technische Ressourcen erfordern.

Aus diesem Grund sollte die Wahl zwischen NVIDIA und AMD nicht allein auf der Marke basieren. NVIDIA hat einen Vorteil, wenn ein ausgereiftes Software-Ökosystem, breite Kompatibilität und das Training groß angelegter Modelle die Hauptprioritäten sind. AMD kann attraktiver sein, wenn die GPU-Speicherkapazität und die Gesamtkosten der Lösung die entscheidenden Einschränkungen darstellen.

Es gibt keine allgemein beste GPU-Plattform. Die optimale Wahl hängt von der jeweiligen Arbeitslast ab, sei es das Training von KI-Modellen, Inferenz, Dokumentenverarbeitung, Suche und Informationsabruf, Schlussfolgerungsaufgaben oder das Rendern komplexer Szenen.

Im Folgenden werden wir diese Szenarien genauer untersuchen und erläutern, welche Eigenschaften eines GPU-Servers für die jeweilige Art der Arbeitslast am wichtigsten sind. Dies wird verdeutlichen, wo NVIDIA einen Vorteil hat, wo AMD möglicherweise ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bietet und warum die Auswahl eines GPU-Servers immer mit einer Analyse der konkreten Aufgabe beginnen sollte.

Wichtiger Hinweis: AMD und NVIDIA verfolgen unterschiedliche architektonische Ansätze. NVIDIA legt größeren Wert auf Recheneffizienz und Workloads mit gemischter Genauigkeit, während AMD sich stärker auf große Speicherkapazitäten und parallele Datenverarbeitung konzentriert.

Software-Ökosystem

CUDA ist die proprietäre Plattform von NVIDIA, während ROCm die Open-Source-Plattform von AMD ist. In der Praxis liegt der entscheidende Unterschied jedoch nicht im Lizenzmodell, sondern darin, wie viel zusätzlicher Aufwand erforderlich sein kann, bevor ein Projekt bereitgestellt werden kann.

PyTorch und TensorFlow unterstützen offiziell beide Plattformen. Ein Großteil des Codes und viele Bibliotheken im Machine-Learning-Ökosystem werden jedoch mit CUDA als Standardziel entwickelt, sodass ein typisches Projekt eher ohne Änderungen auf NVIDIA läuft. ROCm bietet das HIP-Programmiermodell, das die Portierung von CUDA-Code ermöglicht; dennoch erfordert die Migration eine Überprüfung der Kompatibilität bestimmter Bibliotheken und Framework-Versionen.

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

Ein interessanter Punkt: AMD verfolgt einen offeneren Ansatz, während das CUDA-Ökosystem von NVIDIA proprietär ist. Dennoch nimmt NVIDIA unter Entwicklern weiterhin eine starke Position ein – nicht nur aufgrund seiner Hardware, sondern auch dank langjähriger Investitionen in die Entwicklung seines Software-Ökosystems.

Leistung

Beide Plattformen beschleunigen Matrixberechnungen mithilfe dedizierter Hardwareblöcke: NVIDIA nutzt Tensor-Cores, während AMD auf CDNA-Matrix-Cores setzt. Das Vorhandensein dieser Art von Beschleunigung ist für sich genommen kein aussagekräftiges Unterscheidungsmerkmal mehr, daher sollte sich der Vergleich auf spezifische Leistungskennzahlen konzentrieren.

Der Hauptunterschied liegt im Speicher. Die H200 SXM verfügt über 141 GB HBM3e-Speicher und eine Speicherbandbreite von 4,8 TB/s, während die MI300X 192 GB HBM3 und 5,3 TB/s bietet. 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. Bei doppelter Genauigkeit erreicht die MI300X 81,7 TFLOPS, während die H200 SXM im Standard-FP64-Modus 34 TFLOPS und bei Verwendung von Tensor-Kernen 67 TFLOPS liefert, was bedeutet, dass der Vorteil von AMD davon abhängt, welcher Modus verglichen wird. Bei niedrigerer Genauigkeit ist der Abstand geringer: 5,2 PFLOPS gegenüber 3.958 TFLOPS in FP8, wobei beide Werte die Sparsität berücksichtigen.

Kosten

Weder NVIDIA noch AMD veröffentlichen Listenpreise für Rechenzentrumsbeschleuniger. Diese Produkte werden in der Regel über Partner bereitgestellt, und die endgültigen Kosten hängen von der Konfiguration des gesamten Systems ab. Aus diesem Grund ist es sinnvoller, die Faktoren zu vergleichen, die die Gesamtkosten über den gesamten Lebenszyklus hinweg beeinflussen, anstatt nur den Preis der GPU allein zu betrachten.

Der erste Faktor ist die Anzahl der für eine Arbeitslast erforderlichen GPUs. Die Speicherkapazität bestimmt, wie viele Beschleuniger benötigt werden, um ein Modell unterzubringen: 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 die unterstützende Infrastruktur sowie für Softwarelizenzen bedeuten.

Der zweite Faktor ist der Stromverbrauch, der sich direkt auf die Colocation- und Betriebskosten auswirkt: 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 hinweg kann der Unterschied zwischen 300 W und 750 W pro GPU im Vergleich zu den anfänglichen Hardwarekosten erheblich werden.

Der dritte Faktor ist der Entwicklungsaufwand. Wenn ein Projekt bereits auf CUDA basiert, kann die Migration zu ROCm eine zusätzliche Validierung von Bibliotheken und Framework-Versionen erfordern. Diese Arbeit wird in Entwicklungsstunden abgerechnet und erscheint nicht direkt auf der Hardware-Rechnung.

Integration in die Cloud- und Serverinfrastruktur

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

Auch AMD baut seine Präsenz in Cloud-Umgebungen und Rechenzentren aktiv aus, vor allem durch seine Instinct-Produktreihe und die ROCm-Plattform. Durch seinen Open-Source-Ansatz wird AMD für Unternehmen, die nach einer Alternative zu CUDA-basierter Infrastruktur suchen, zunehmend attraktiver.

Technischer Hinweis

Ein Server, der auf den ersten Blick günstiger erscheint, kann letztendlich teurer werden, wenn sich später herausstellt, dass das Modell nicht in den Speicher einer einzelnen GPU passt und zwei GPUs benötigt oder dass eine wichtige Bibliothek nur für CUDA verfügbar ist. Das Gegenteil trifft ebenfalls zu: Einen Aufpreis für eine Flaggschiff-GPU zu zahlen, macht wenig Sinn, wenn die Arbeitslast eher durch die Speicherbandbreite als durch die reine Rechenleistung begrenzt ist.

Aus diesem Grund sollte die Entscheidung nicht auf der Marke basieren, sondern auf vier Faktoren: dem spezifischen GPU-Modell, den Versionen des Frameworks und der Bibliotheken, dem unterstützten Betriebssystem und der Bereitstellungsmethode. Wenn auch nur einer dieser Faktoren nicht im Voraus überprüft wird, können die Einsparungen bei der Hardware schnell durch zusätzliche Entwicklungsstunden zunichte gemacht werden.

NVIDIA ist führend in der Reife des Software-Ökosystems und der breiten KI-Unterstützung

Einer der Hauptvorteile von NVIDIA ist sein ausgereiftes Software-Ökosystem. CUDA ist in der gesamten KI-Branche weit verbreitet, sodass viele Bibliotheken, Optimierungstools, Trainingsressourcen, Container und Produktionssysteme von Anfang an für NVIDIA-GPUs konzipiert wurden. Daher finden Entwicklungsteams in der Regel bewährte Installationsanleitungen, detaillierte Dokumentationen und vorgefertigte Lösungen für häufige Probleme bei der Bereitstellung.

Die Plattform unterstützt wichtige Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und JAX. Zudem lässt sie sich in Bibliotheken mit vortrainierten Modellen, Kubernetes-Tools, Überwachungssystemen und KI-Plattformen für Unternehmen integrieren. Der Deep-Learning-Software-Stack von NVIDIA kombiniert CUDA-Bibliotheken, cuDNN und weitere Tools, die Anwendungen dabei helfen, GPU-Ressourcen effizient zu nutzen.

Für die Inferenz bietet NVIDIA TensorRT an, das dabei hilft, unterstützte Modelle zu optimieren, um die Latenz zu reduzieren und den Durchsatz zu steigern. Seine Compiler- und Laufzeit-Tools vereinfachen den Übergang von einem trainierten Modell zu einem Produktionsdienst. Weitere Informationen finden Sie in der TensorRT-Dokumentation.

Ausgereifte Treiber und Bibliotheken sind ebenfalls wichtig, da die Einrichtungszeit sich direkt auf die Projektkosten auswirkt. Entwicklerteams können Tage damit verbringen, Probleme im Zusammenhang mit inkompatiblen Treibern, Framework-Versionen, Kerneln oder Abhängigkeiten zu beheben. Das umfassende Support-Ökosystem von NVIDIA trägt dazu bei, diese Herausforderungen zu verringern, insbesondere bei der Verwendung vorgefertigter Docker-Container und validierter Cloud-Images.

In Multi-GPU-Systemen kann NVLink, eine Hochgeschwindigkeits-Verbindungstechnologie zwischen GPUs, einen weiteren Vorteil darstellen. In unterstützten Konfigurationen ermöglicht es 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 wird der Vorteil von NVIDIA oft nicht nur an der reinen GPU-Leistung gemessen, sondern auch an der eingesparten Entwicklungszeit bei der Bereitstellung, Optimierung und im laufenden Betrieb.

AMD bietet starke Hardware-Fähigkeiten, doch der Software-Stack erfordert möglicherweise mehr Aufwand

AMD Instinct-GPUs können große Mengen an GPU-Speicher und eine hohe Rechenleistung für unterstützte KI-Workloads bereitstellen. Dies ist besonders nützlich, wenn ein Modell, ein Batch oder ein Datensatz nicht auf eine GPU mit weniger VRAM passt. Eine höhere Speicherkapazität kann zudem den Bedarf an aggressiver Quantisierung oder komplexer Modellpartitionierung über mehrere GPUs hinweg 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 Infinity Fabric zudem für den schnellen Datenaustausch zwischen Beschleunigern genutzt werden.

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

Vor der Auswahl eines AMD-GPU-Servers ist es wichtig, Folgendes zu überprüfen:

• das jeweilige GPU-Modell und die Speicherkapazität;

• die ROCm- und HIP-Versionen;

• die Kompatibilität mit PyTorch, TensorFlow oder JAX;

• erforderliche Bibliotheken und Operatoren;

• das Betriebssystem, die Serverplattform und die Bereitstellungsumgebung.

Einige Projekte, die ursprünglich für CUDA entwickelt wurden, erfordern möglicherweise zusätzliche Anpassungen, den Austausch von Bibliotheken oder Tests, bevor sie unter ROCm effizient ausgeführt werden können. Dies macht AMD nicht zu einer schlechteren Wahl. Es bedeutet vielmehr, dass AMD besonders gut für Projekte geeignet ist, bei denen der Software-Stack im Voraus validiert werden kann und bei denen die Vorteile hinsichtlich Speicherkapazität, Leistung oder Kosten den zusätzlichen Entwicklungsaufwand rechtfertigen.

Auch die Art der Arbeitslast spielt eine wesentliche Rolle. Eine GPU kann beim Training von Transformer-Modellen bessere Leistungen erbringen, während eine andere für speicherintensive Inferenz oder bestimmte Rechenaufgaben effektiver sein kann. Aus diesem Grund sollte die endgültige Entscheidung nicht ausschließlich auf allgemeinen Benchmark-Ergebnissen basieren. Es ist besser, die eigenen Modelle, Batch-Größen, Präzisionseinstellungen und Skalierungsszenarien zu testen.

NVIDIA CUDA vs. AMD ROCm: Ein Vergleich der GPU-Ökosysteme

Beim Vergleich von CUDA und ROCm ist es wichtig, mehr als nur die GPU-Leistung zu berücksichtigen. In vielen realen Szenarien spielt das Software-Ökosystem eine entscheidende Rolle, insbesondere für Unternehmen, die KI-Lösungen in Produktionsumgebungen einsetzen, wo Kompatibilität, Stabilität, Verfügbarkeit von Tools und einfache Bereitstellung entscheidend sind.

CUDA (Compute Unified Device Architecture)

CUDA ist die Rechenplattform von NVIDIA für künstliche Intelligenz und HPC-Workloads. Sie ist eng in NVIDIA-GPUs integriert und bietet 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 in neuronalen Netzen und die Nutzung von Tensor Cores, TensorRT beschleunigt die Inferenz und reduziert die Latenz beim Einsatz trainierter Modelle, NCCL übernimmt den Datenaustausch und die Synchronisation zwischen GPUs in Multi-GPU-Systemen, und RAPIDS beschleunigt Workloads im Bereich Data Science und Analytik.

Ein weiteres wichtiges Feature sind CUDA Graphs, die eine Abfolge von Operationen erfassen und als einen einzigen Workflow starten, wodurch der mit dem Start einzelner Kernel verbundene Overhead reduziert wird.

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

ROCm (Radeon Open Compute Platform)

ROCm ist die Open-Source-Softwareplattform von AMD für GPU-Computing und die wichtigste Alternative zu CUDA. Sie ist für KI, HPC und rechenintensive Workloads in Linux-Umgebungen konzipiert und umfasst Laufzeitumgebungen, Programmierwerkzeuge, optimierte Bibliotheken sowie 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 dem von CUDA, während das HIPIFY-Tool dabei hilft, bestehende CUDA-Anwendungen zu portieren, ohne dass eine vollständige Neuprogrammierung des Codes erforderlich ist.

Die Bibliotheksschicht folgt einer ähnlichen funktionalen Zuordnung: MIOpen deckt viele der gleichen Deep-Learning-Aufgaben ab wie cuDNN, RCCL bietet Funktionen, die mit NCCL vergleichbar sind, und rocBLAS übernimmt lineare Algebra-Operationen. Die Kompatibilität mit Bibliotheken von Drittanbietern sollte jedoch für die jeweils verwendete ROCm-Version separat überprüft werden.

Was sollten Sie wählen: NVIDIA oder AMD?

Es gibt keinen universellen Sieger. Die beste Wahl hängt von der Arbeitslast, dem Software-Stack und den Infrastrukturanforderungen ab.

NVIDIA ist oft die bessere Wahl, wenn folgende Prioritäten im Vordergrund stehen:

• CUDA-Kompatibilität;

• ein ausgereiftes KI-Ökosystem;

• einfachere Bereitstellung;

• eine breite Palette an einsatzbereiten Tools und Bibliotheken;

• starke Optimierung für Deep Learning.

AMD könnte die attraktivere Option sein, wenn folgende Prioritäten im Vordergrund stehen:

• hohe GPU-Speicherbandbreite;

• große VRAM-Kapazität;

• ein Open-Source-Ansatz;

• ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis.

Letztendlich sollte die Entscheidung nicht allein auf dem Markennamen basieren. Sie sollte das spezifische GPU-Modell, den Software-Stack, die Art der Arbeitslast, die Speicheranforderungen, die Bereitstellungsumgebung und die Gesamtkosten der Infrastruktur berücksichtigen.

Unternehmens-GPU-Infrastruktur mit INTROSERV

KI-Workloads sind selten ausschließlich von der GPU abhängig. Das Modelltraining erfordert Speicherplatz für Datensätze und Checkpoints, während die Online-Inferenz auf eine geringe Latenz zwischen der Anwendung und dem Beschleuniger angewiesen ist. Zwischen diesen Komponenten befinden sich häufig Datenbanken, Warteschlangen und Speichersysteme. Eine GPU kann ungenutzt bleiben, wenn Daten sie nicht schnell genug erreichen. Deshalb sollte die Infrastruktur als komplettes System und nicht als einzelne Hardwarekomponente konzipiert werden. INTROSERV stellt alle Kernkomponenten bereit, die zum Aufbau einer solchen Umgebung erforderlich sind.

Rechenebene

Spezielle GPU-Server können für das Modelltraining, die Inferenz, das Rendering und wissenschaftliche Berechnungen genutzt werden. Die Konfiguration wird entsprechend der Arbeitslast ausgewählt: Die GPU-Speicherkapazität bestimmt, ob ein Modell auf einen einzelnen Beschleuniger passt, während Speichertyp und Bandbreite die Leistung bei Arbeitslasten beeinflussen, bei denen nicht die reine Rechenleistung, sondern der Datentransfer den Hauptengpass darstellt.

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 können auf Konfigurationen bereitgestellt werden, die für I/O-Leistung und große RAM-Kapazitäten optimiert sind. Pipelines zur Datenvorverarbeitung, -kennzeichnung und -erfassung hängen oft stärker von CPU- und Systemspeicher ab als von GPU-Ressourcen, sodass für diese Aufgaben standardmäßige dedizierte Server zu deutlich geringeren Kosten eingesetzt werden können.

Netzwerk und Standort

Infrastrukturkomponenten können innerhalb desselben Rechenzentrums bereitgestellt und über ein privates Netzwerk verbunden werden, was dazu beiträgt, die Latenz zwischen den Systemen zu reduzieren. Standorte stehen in Deutschland, den Niederlanden, Frankreich, Großbritannien und Polen zur Verfügung, sodass Kunden eine Region basierend auf Anforderungen an die Datenaufbewahrung und der Nähe zu den Endnutzern auswählen können.

Bei Fragen steht Ihnen unser Support-Team rund um die Uhr zur Verfügung. Kontaktieren Sie uns jederzeit, wenn Sie Unterstützung bei der Planung Ihrer GPU-Infrastruktur oder der Serverkonfiguration benötigen.