# Intel Gaudi 3: Der KI-Beschleuniger im Portrait

Der Intel Gaudi 3 ist ein leistungsstarker KI-Beschleuniger, der speziell für anspruchsvolle KI-Workloads entwickelt wurde. Der Gaudi 3 wird im 5-Nanometer-Verfahren gefertigt, verfügt über 64 Tensor-Kerne und bietet doppelt so viel FP8-Leistung sowie die vierfache KI-Rechenleistung wie sein Vorgänger. Damit eignet sich Intels Gaudi 3 optimal für Inferenzaufgaben und das Training großer KI-Modelle.

## Was sind die Leistungsmerkmale des Intel Gaudi 3?

Mit dem Gaudi 3 setzt Intel neue Maßstäbe hinsichtlich Leistung und Energieeffizienz. Der KI-Beschleuniger **basiert auf der Architektur des Gaudi 2**, bietet jedoch deutlich mehr Rechenleistung, eine höhere Speicherbandbreite und eine bessere Energieeffizienz. Die nachfolgende Übersicht fasst die wichtigsten Leistungsmerkmale des Intel Gaudi 3 zusammen:

- **FP8-Rechenleistung**: Der Gaudi 3 erreicht eine FP8-Rechenleistung von **1,835 PFLOPS**. Der Vorgänger kam auf etwas mehr als 0,8 PFLOPS, womit sich die Leistung für FP8-Berechnungen mehr als verdoppelt hat.
- **BF16-Rechenleistung**: Bei BF16-Berechnungen kommt der Intel Gaudi 3 ebenfalls auf **1,835 PFLOPS**, was gegenüber dem Gaudi 2 eine Vervierfachung der Rechenleistung darstellt.
- **Netzwerkbandbreite**: Die bidirektionale Netzwerkbandbreite wurde auf **1200 Gigabit je Sekunde** verdoppelt, was eine schnellere Kommunikation zwischen Knoten in KI-Cluster-Systemen ermöglicht.
- **HBM-Kapazität und -Bandbreite**: Mit seinem **HBM-Speicher von 128 Gigabyte** bietet der Gaudi 3 50 Prozent mehr Speicherbandbreite als die vorherige Generation. Die **HBM-Bandbreite von 3,7 Terabyte pro Sekunde** entspricht einem Anstieg von 33 Prozent.

Hinweis PFLOPS (**P**eta **Fl**oating Point **O**perations **p**er **S**econd) ist eine Einheit für die Beschreibung der Verarbeitungsgeschwindigkeit von Computern. Der von IBM entwickelte Supercomputer mit dem Namen „Roadrunner“ war 2008 der Erste, dem es gelang, die PFLOP-Grenze zu durchbrechen.

Der Intel Gaudi 3 verfügt über zwei Compute Dies (spezielle Recheneinheiten), die **64 Tensor-Prozessorkerne und 8 MMEs** (Matrix Multiplication Engines für Parallelverarbeitung) beinhalten. Die 24 RDMA-NIC-Ports mit jeweils 200 Gigabit pro Sekunde sorgen für eine schnelle Kommunikation über standardisierte Ethernet-Netzwerke.

## Vor- und Nachteile des Intel Gaudi 3

Auf einen KI-Beschleuniger der Gaudi-3-Generation zurückzugreifen, bringt verschiedene Vorteile mit sich. Zu den wichtigsten Vorzügen zählen dabei:

- **Hohe Rechenleistung**: Mit 1,835 PFLOPS FP8- und BF16-Leistung bietet Intels Gaudi 3 eine enorme Performance, die dem Leistungsniveau der deutlich teureren [NVIDIA H100](https://www.ionos.at/digitalguide/server/knowhow/nvidia-h100/) ähnelt. Laut einer [Pressemitteilung von Intel](https://www.intc.com/news-events/press-releases/detail/1689/intel-unleashes-enterprise-ai-with-gaudi-3-ai-open-systems "Intel-Pressemitteilung zum Gaudi 3") übertrifft der hauseigene KI-Beschleuniger das NVIDIA-Flaggschiff leistungstechnisch in einigen Bereichen sogar.
- **Hohe Energieeffizienz**: Die Fertigung der Gaudi-3-KI-Beschleuniger erfolgt im 5-Nanometer-Verfahren (durch TSMC), was eine höhere Leistungsdichte ermöglicht. Dies reduziert den Stromverbrauch und senkt die Betriebskosten in Rechenzentren.
- **Kosteneffektive KI-Skalierbarkeit**: Mit Intel Gaudi 3 lassen sich Systeme flexibel vertikal und horizontal skalieren, was sich vor allem bei komplexen Bereitstellungen als Vorteil erweist.
- **Unterstützung offener Standards**: Da Gaudi 3 offene Standards unterstützt, lassen sich die KI-Beschleuniger flexibel in bestehende IT-Infrastrukturen integrieren. Dadurch sind Unternehmen in der Wahl ihrer KI-Plattformen unabhängiger.

Die KI-Beschleuniger weisen aber auch nennenswerte Nachteile auf. Obwohl der Intel Gaudi 3 eine erstklassige Performance besitzt, bieten die High-End-Chips von NVIDIA im Großen und Ganzen eine noch höhere Leistung. Warum spielt das eine Rolle? Weil sich im KI-Bereich aktive Unternehmen bislang eher für die leistungsstärkste und nicht die kosteneffizienteste Lösung entschieden haben. Infolgedessen ist der Intel Gaudi 3 weniger verbreitet als KI-Beschleuniger von NVIDIA, deren Ökosystem von der **breiten Unterstützung** durch KI-Entwicklungsteams profitiert.

## Anwendungsgebiete: Wofür eignet sich der Intel Gaudi 3 am besten?

Der Intel Gaudi 3 wurde speziell **für rechenintensive KI-Workloads entwickelt** und eignet sich vor allem für **Inferenzaufgaben**, die eine hohe Parallelverarbeitung und Speicherbandbreite erfordern. Als typische Workloads gelten beispielsweise die Texterstellung mit [Large Language Models (LLMs)](https://www.ionos.at/digitalguide/server/knowhow/large-language-model/), Bildgenerierung und [Speech Synthesis](https://www.ionos.at/digitalguide/websites/web-entwicklung/speech-synthesis/). Dank der hohen Inferenzgeschwindigkeit und der optimierten FP8-Architektur ermöglicht der Gaudi 3 eine leistungsstarke und energieeffiziente Verarbeitung generativer KI-Modelle. Es gibt aber noch weitere Anwendungsgebiete. Dazu zählen vor allem:

- **Grundlegendes Training großer KI-Modelle**: Gaudi 3 ermöglicht es, große Datensätze effizient zu verarbeiten. Daher eignen sich die KI-Beschleuniger hervorragend, um KI-Modelle – etwa [neuronale Netze](https://www.ionos.at/digitalguide/online-marketing/suchmaschinenmarketing/was-ist-ein-neural-network/) für maschinelles Lernen oder Transformer-Modelle wie GPT und [LLaMA](https://www.ionos.at/digitalguide/server/knowhow/llama-3/) – von Grund auf zu trainieren.
- **Bildverarbeitung und Computer Vision**: Dank seiner hohen Rechenleistung ist der Intel Gaudi 3 in der Lage, komplexe Bilddaten in Echtzeit zu verarbeiten. Dadurch eignet sich der KI-Beschleuniger auch für Anwendungen wie Sicherheitsüberwachung oder industrielle Automatisierung.
- **GPU-Server und KI-Cluster in Rechenzentren**: Der Intel Gaudi 3 kann für [GPU-Server](https://www.ionos.at/digitalguide/server/knowhow/gpu-server/) eingesetzt werden, um die für das KI-Training und Inferenzaufgaben erforderliche Rechenleistung bereitzustellen.

## Was sind mögliche Alternativen zum Intel Gaudi 3?

Es gibt verschiedene KI-Beschleuniger, die als Alternative zum Intel Gaudi 3 in Frage kommen. Zu den bekanntesten Alternativoptionen und Konkurrenzprodukten zählt die [NVIDIA H100](https://www.ionos.at/digitalguide/server/knowhow/nvidia-h100/). Während der Intel-Beschleuniger optimal für Inferenzanwendungen geeignet ist, bietet die H100 High-End-Performance für KI- und Data-Science-Anwendungsfälle. Als weitere häufig gewählte Gaudi-3-Alternative gilt die [NVIDIA A30](https://www.ionos.at/digitalguide/server/knowhow/nvidia-a30/), die ein hohes Leistungsniveau mit einem günstigen Preis kombiniert.

Hinweis In unserem Guide „[Server GPUs im Vergleich](https://www.ionos.at/digitalguide/server/knowhow/server-gpus-im-vergleich/)“ stellen wir Ihnen die besten Grafikprozessoren für den Einsatz in Rechenzentren und Hochleistungsservern vor.


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