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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.

Eine praxisorientierte, wirtschaftlich geprägte Analyse, die aufzeigt, wo Flüssigkühlung echten Mehrwert bringt und wo sie Kosten und betriebliche Risiken erhöht, ohne dass dies durch eine angemessene Rendite gerechtfertigt wäre.