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PCIe, SXM, HGX oder DGX — welche GPU-Serverplattform passt 2026 zu Ihrer AI-Last? Wir erklären Formfaktor, OEM-Plattform und fertiges NVIDIA-System.

Wir vergleichen GPU-Server-Konfigurationen für reale Workloads: interne LLM-Assistenten, Multi-Modell-Inferenz, Fine-Tuning, Render-Farmen und VDI. So erkennen Sie, wann 8 GPUs wirklich nötig sind und wann 1–4 GPUs oder mehrere kleinere Server besser passen.

💡 Wählen Sie eine NVIDIA-Server-GPU nicht nur nach TFLOPS oder Speichergröße aus. Der Artikel zeigt, welche Kennzahlen 2026 für KI, Training, VDI, Rendering und wissenschaftliche Berechnungen wirklich zählen.

⚙️ Eine leistungsstarke GPU soll mehrere Teams, Services oder Modelle bedienen? Dieser Leitfaden erklärt MIG verständlich — mit Profilen, Grenzen und Beispielen für A100, H100 und H200.

🧠 HBM oder GDDR — worauf kommt es bei einer Server-GPU wirklich an? Anhand von NVIDIA A100, H100, L40S und RTX PRO zeigen wir, wann maximale Speicherbandbreite zählt und wann eine universellere GPU sinnvoller ist.

⚡ OEM, Original, NVL, Max-Q und Workstation Edition wirken wie kleine Zusätze im Namen einer NVIDIA-GPU, können aber Stromversorgung, Kühlung, Kompatibilität und Garantie beeinflussen. Der Artikel zeigt, worauf Sie vor dem Kauf achten sollten.

Ein praxisnaher Vergleich für LLM-Infrastruktur: A100 für günstige Einstiege, H100 für Tempo und H200 für speicherintensive Modelle.

🧠 Wie viel Videospeicher braucht ein AI-Projekt? 16 GB für Tests, 48 GB als Arbeitsminimum oder 80–96 GB für Produktion und lange Kontexte – hier sind die wichtigsten Orientierungspunkte.

Ein Vergleich von Cloud- und On-Prem-Infrastrukturen, der zeigt, wie Leistung, Vorhersagbarkeit der Latenz und langfristige Kosten davon abhängen, die richtigen Workloads der passenden Plattform zuzuordnen.