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Server Grafikkarten
Server Grafikkarten & GPUs – NVIDIA & AMD für KI und Deep Learning
Server Grafikkarten und GPUs kaufen für KI-Training, Deep Learning und High-Performance-Computing: Bei Serverhero finden Sie professionelle Datacenter-Grafikkarten von NVIDIA und AMD, die speziell für den Einsatz in Rechenzentren konzipiert sind. Entdecken Sie leistungsstarke NVIDIA Datacenter GPUs von Blackwell bis Hopper sowie AMD Instinct und Intel Gaudi Beschleuniger als wettbewerbsfähige Alternativen – alle Server-Grafikkarten und GPUs sind zertifiziert für HPE ProLiant, Dell PowerEdge und Lenovo ThinkSystem Server.
In Zeiten von generativer KI und Machine Learning ist die Wahl der richtigen GPU-Beschleunigung entscheidend für den Unternehmenserfolg. Ein moderner GPU-Server nutzt die massive Parallelverarbeitung von Grafikkarten, um Aufgaben zu bewältigen, bei denen klassische CPU-Systeme an ihre Grenzen stoßen – vom Training großer Sprachmodelle bis zur Echtzeit-Datenanalyse.
Einzelne Grafikkarte oder kompletter GPU-Server? Diese Kategorie führt einzelne Server-Grafikkarten und GPU-Beschleuniger als Komponente. Suchen Sie ein fertig konfiguriertes Komplettsystem mit abgestimmter CPU, RAM und Storage, finden Sie das passende unter GPU-Server – dort übernehmen wir die komplette Systemkonfiguration.
Sortiment
Server Grafikkarten & GPUs im Überblick
NVIDIA Datacenter GPUs – vom Blackwell-Flaggschiff bis zur effizienten Inferenz-GPU:
NVIDIA B200 (180 GB HBM3e, bis 4,5x schneller als H100) und GB200 NVL72 als Rack-Scale-System mit 72 GPUs – die neue Referenz für großskalige KI-Projekte. Seit Anfang 2026 in Volumenproduktion.
NVIDIA H200 (141 GB HBM3e, 76 % mehr Speicherbandbreite) und H100 (80 GB HBM3, SXM/PCIe) – der etablierte Standard für KI-Training in Rechenzentren weltweit.
NVIDIA L40S (48 GB, vGPU-fähig), L4 (24 GB, nur 72 W) und T4 (16 GB, Legacy) – kosteneffiziente GPUs für Inferenz, VDI und Videoprocessing.
NVIDIA A100 (40/80 GB HBM2e) – bewährt für bestehende HPC-Cluster und KI-Workloads, plus A30 und A16 für gemischte Inferenz-/VDI-Workloads.
AMD Instinct & Intel Gaudi – die Alternativen mit maximalem GPU-Speicher:
MI350X/MI355X (288 GB HBM3e, CDNA 4, seit Q3 2025), MI325X (256 GB) und MI300X (192 GB) – mehr GPU-Speicher als die NVIDIA-Pendants, ideal für speicherintensive Modelle.
128 GB HBM2e, spezialisiert auf KI-Training und Inferenz mit integrierten 24× 200 GbE Ports. Alternative für Unternehmen, die GPU-Unabhängigkeit anstreben.
Hinweis: Der ursprüngliche Nachfolger „Falcon Shores“ wurde eingestellt – die langfristige Roadmap ist offen.
GPU-Vergleich
Server Grafikkarten im Vergleich – Welche GPU für welchen Einsatz?
Welche GPU für welchen Einsatz? Die Top-Modelle im direkten Vergleich:
| Merkmal | NVIDIA B200 | NVIDIA H100 (SXM) | NVIDIA H200 | AMD MI350X |
|---|---|---|---|---|
| GPU-Speicher | 180 GB HBM3e | 80 GB HBM3 | 141 GB HBM3e | 288 GB HBM3e |
| Architektur | Blackwell | Hopper | Hopper | CDNA 4 |
| Optimiert für | KI-Training (groß) | KI-Training & HPC | KI-Training (speicherintensiv) | KI-Training & HPC |
| Interconnect | NVLink 5.0 | NVLink 4.0 | NVLink 4.0 | Infinity Fabric |
| Verfügbar seit | Q1 2026 | Q3 2023 | Q1 2024 | Q3 2025 |
| Preisklasse | Premium | Hoch | Hoch | Hoch (günstiger als NVIDIA) |
Die richtige GPU hängt von Ihrem KI-Framework, der Modellgröße und dem Budget ab. Unsere GPU-Spezialisten beraten Sie bei der optimalen Auswahl.
Einsatzbereiche
Server Grafikkarten konfigurieren – Maximale GPU-Performance nach Maß
NVIDIA B200 oder H100/H200 mit NVLink-Interconnect für Multi-GPU-Training. Große HBM-Speicherkapazität entscheidet, ob ein Modell auf eine Grafikkarte passt oder über mehrere GPUs verteilt werden muss.
NVIDIA L4 oder L40S für kosteneffiziente Inferenz in Produktion. Geringerer Stromverbrauch bei hohem Durchsatz – entscheidend für die Wirtschaftlichkeit im Dauerbetrieb.
Wissenschaftliche Simulationen, Wettermodellierung und Molekulardynamik: AMD Instinct MI350X mit 288 GB Speicher oder NVIDIA H100 für FP64-Workloads.
NVIDIA vGPU-Technologie teilt eine physische Grafikkarte auf mehrere virtuelle Desktops auf. L40S und L4 sind hier die optimale Wahl.
Bildanalyse, Objekterkennung und Videoprocessing in Echtzeit – GPU-beschleunigt mit NVIDIA CUDA und cuDNN.
Ein leistungsstarker GPU-Server zeichnet sich nicht nur durch die Anzahl der Grafikkarten aus, sondern auch durch das perfekte Zusammenspiel mit leistungsstarken Server Prozessoren, schnellem NVMe-Speicher, hoher ECC RAM-Kapazität und passenden Netzteilen mit ausreichender Wattleistung.
Ihre Vorteile
Server GPUs kaufen bei Serverhero – zertifiziert statt riskiert
Der Kauf von High-End GPU-Hardware ist komplex. Unsere Spezialisten begleiten Sie von der Anforderungsanalyse bis zur finalen Konfiguration – und stellen sicher, dass Netzteil, Kühlung und PCIe-Slots zur gewählten GPU passen.
Lassen Sie sich jetzt zu Server Grafikkarten beraten – per E-Mail, Telefon oder direkt im Chat.
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Herstellerneutrale Beratung:
NVIDIA und AMD Instinct / Intel Gaudi – wir empfehlen die optimale Lösung für Ihren Workload und Ihr Framework. -
Zertifizierte Konfigurationen:
Alle GPUs sind OEM-zertifiziert für HPE, Dell und Lenovo Server – inklusive Netzteil-, Kühlungs- und Slot-Prüfung. -
Komplettsysteme verfügbar:
Vom GPU-Server als Komplettsystem bis zur Einzelkarte für ein bestehendes System – flexibel nach Bedarf, mit B2B-Preisen und Projektkonditionen.
FAQ
Häufig gestellte Fragen zu Server Grafikkarten & GPUs
Für großskaliges KI-Training empfehlen wir die NVIDIA B200 (180 GB HBM3e, Blackwell) oder NVIDIA H100/H200 (Hopper). Die B200 bietet bis zu 4,5x mehr KI-Performance als die H100. AMD Instinct MI350X (288 GB HBM3e) ist eine leistungsstarke Alternative mit dem größten GPU-Speicher am Markt. Für kleinere Trainingsaufgaben oder Finetuning kann die NVIDIA A100 eine kosteneffiziente Option sein.
Training ist der rechenintensive Prozess, bei dem ein KI-Modell aus Daten lernt – dafür benötigen Sie maximale GPU-Leistung (B200, H100, MI350X). Inferenz ist die Anwendung des fertigen Modells in Produktion, z. B. zur Textgenerierung oder Bildanalyse. Dafür reichen oft effizientere GPUs wie NVIDIA L4 oder L40S, die weniger Strom verbrauchen und günstiger sind.
NVIDIA dominiert mit dem CUDA-Ökosystem und der breitesten Framework-Unterstützung (PyTorch, TensorFlow). AMD Instinct ist eine ernsthafte Alternative, insbesondere für Workloads mit ROCm-Unterstützung und wenn maximaler GPU-Speicher entscheidend ist (MI350X: 288 GB vs. H100: 80 GB). Unsere Berater evaluieren, welche Plattform für Ihr Framework und Ihren Workload optimal ist.
Das hängt vom Server-Modell ab. Entscheidend sind: verfügbare PCIe-Slots (x16, Gen4/Gen5), ausreichende Netzteilleistung (GPU-Server benötigen oft 1.600–2.400 W) und passende Kühlung (aktiv/passiv, Bauhöhe). Nennen Sie uns Ihr Server-Modell – wir prüfen, welche GPUs kompatibel sind.
Die Anzahl hängt von der Modellgröße und den Trainingsdaten ab. Kleine Modelle (bis ~7B Parameter) lassen sich auf einer einzelnen GPU trainieren. Große Sprachmodelle (70B+) erfordern Multi-GPU-Setups mit 4 bis 8 GPUs pro Server und optional Multi-Node-Konfigurationen. Wir dimensionieren Ihr System basierend auf Ihren Anforderungen.
Ja. Wir konfigurieren und testen GPU-Server als Komplettsystem – mit aufeinander abgestimmter CPU (AMD EPYC oder Intel Xeon), RAM, NVMe-Storage und GPU-Bestückung. Sie erhalten ein betriebsfertiges System mit direktem Support aus einer Hand.
NVLink ist NVIDIAs proprietärer GPU-zu-GPU-Interconnect mit deutlich höherer Bandbreite als PCIe. Beim Training großer KI-Modelle müssen GPUs ständig Daten austauschen – NVLink (bis zu 1.800 GB/s bei NVLink 5.0 in der B200) beschleunigt diesen Datenaustausch um ein Vielfaches gegenüber PCIe und ist entscheidend für die Skalierung auf mehrere GPUs.
