sdecoretShutterstockDie besten Server-GPUs im Vergleich
GPU-Server sind für viele Anwendungen geeignet. Die Wahl der richtigen GPU für Ihren Server hängt dabei stark von Ihren spezifischen Anforderungen ab.…
IONOSby GeminiModerne NVIDIA-GPUs bestehen aus mehreren spezialisierten Recheneinheiten. CUDA Cores übernehmen klassische Grafik- und Rechenaufgaben, Tensor Cores beschleunigen KI-Berechnungen und RT Cores sorgen für realistisches Raytracing. Doch worin unterscheiden sich diese Kerntypen genau…
IONOSby GeminiKI-GPUs sind aus modernen Rechenzentren kaum noch wegzudenken. Doch wie lassen sich ihre Ressourcen sinnvoll virtualisieren? Der Artikel erklärt die wichtigsten Ansätze, zeigt technische Unterschiede zwischen Passthrough, vGPU und MIG und hilft bei der Auswahl der passenden…
IONOSby GeminiCUDA ist weit mehr als nur eine Programmierschnittstelle für Grafikkarten. Die von NVIDIA entwickelte Plattform bildet das Fundament zahlreicher KI-Frameworks und Hochleistungsanwendungen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie NVIDIA CUDA funktioniert, welche Rolle Threads, Warps…
IONOSby GeminiCPUs und GPUs verfolgen unterschiedliche Ziele: Während CPUs auf geringe Latenz und komplexe Logik optimiert sind, liefern GPUs enorme Leistung bei parallelen Berechnungen. Unser Artikel erklärt die technischen Unterschiede bei CPUs vs. GPUs verständlich und zeigt anhand…
Ahmet MisirligulshutterstockMit Blackwell führt NVIDIA eine neue GPU-Generation ein. Gegenüber der H100 verbessert die B200 unter anderem Speicherbandbreite, Interconnect-Leistung und Effizienz pro erzeugtem Token. Unser Artikel analysiert die Unterschiede zwischen Blackwell vs. Hopper und liefert eine…
jijomathaidesignersshutterstockMehr CUDA-Cores bedeuten nicht automatisch mehr Leistung. Bei modernen Sprachmodellen, 4K-Video-Workflows und 3D-Renderings wird häufig der verfügbare VRAM zum eigentlichen Flaschenhals. In diesem Artikel erklären wir, warum Speicherkapazität und Speicherbandbreite oft wichtiger…
Titima OngkantongShutterstockNVIDIA RAPIDS gehört zu den wichtigsten Open-Source-Projekten für GPU-beschleunigte Datenverarbeitung. Die Plattform ermöglicht es, bekannte Python-Bibliotheken wie pandas, scikit-learn und NetworkX durch GPU-optimierte Varianten zu ersetzen. Dadurch lassen sich große Datensätze…
sakkmesterkeshutterstockNicht jeder KI-Workload benötigt die Leistung einer kompletten H100 oder B200. Mit NVIDIA MIG lassen sich Rechenzentrums-GPUs in mehrere unabhängige GPU-Instanzen unterteilen, die jeweils über eigene Rechen- und Speicherressourcen verfügen. Das erhöht die Auslastung teurer…
jijomathaidesignersshutterstockMaximale Leistung für KI und HPC: Mit ihrer innovativen Hopper-Architektur, HBM3-Speicher und optimierter Rechenleistung für beschleunigtes Computing hat die NVIDIA H100 neue Maßstäbe für GPUs gesetzt. Mit welchen technischen Highlights die H100 punktet, welche Vorteile die GPU…
watcharashutterstockDie NVIDIA H200 ist eine spezialisierte Data-Center-GPU für KI-Anwendungen und High-Performance-Computing. Sie basiert auf der Hopper-Architektur und kombiniert hohe Tensor-Core-Rechenleistung mit sehr großem und schnellem HBM3e-Speicher. Dadurch eignet sie sich besonders für…