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GPU Computing – NVIDIA GPUs für höchste Rechenleistung

Bei modernen Computersystemen werden heutzutage längst nicht mehr alle Arbeitsschritte von der CPU abgehandelt – mit den immer neuen Entwicklungen im Bereich der Grafikprozessoren bieten moderne Grafikkarten heute nicht nur eine Vielzahl an Kernen, sondern vor allem eine gewaltige Rechenkraft.

Das GPU Computing macht sich genau diese Rechenleistung für umfassende Grafikberechnungen zunutze, wovon besonders Programme für Videoschnitt, zur Bildbearbeitung oder auch für 3D-Animationen profitieren.

Nutzen Sie die volle Rechenkraft Ihrer GPU – ob für aufwendige Computersimulationen, medizinische Verfahren oder statische Berechnungen. Entdecken Sie leistungsstarke GPU Computing Lösungen von HAPPYWARE!

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Hier finden Sie unsere GPU Computing

1 von 6
  • Bis zu 6 Jahre Garantie
  • Individuelle Konfiguration
  • Gebrauchte Rack Server
certifications
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  • 2HE Rackmount Server, bis zu 60 Kerne
  • Single Sockel E, 4th Gen Intel Xeon Scalable CPU
  • 16x DIMM-Steckplätze, bis zu 4TB RAM DDR5-4800MHz
  • 12x 3.5/2.5 Zoll hot-swap Laufwerkseinschübe
  • 1x 1GbE RJ45 LAN-Anschluss
  • 3x PCI-E 5.0 x16 Expansion-Slots, 2x OCP 3.0
  • 2x 2400W redundante Stromversorgungen (Platinum Level)
ab 3.769,00 € *
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Konfigurator
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Happyware VI-SCI25GPIP-BNN | Intel Core i7 Fanless GPU PC Happyware VI-SCI25GPIP-BNN Fanless GPU Workstation

besonderes Highlight

staubgeschützte Fanless-GPU Workstation

  • Lüfterlose GPU-Workstation, 16 Kerne/24 Threads
  • Single Sockel (LGA-1700), Intel Core i7 13700T-Prozessor
  • 32GB RAM
  • 3TB Storage (1TB für SSD 1, 2TB für SSD 2)
  • 2x RJ45 (1x 1G & 1x 2.5G) LAN
  • 2x HDMI, 2x Displayport, 4x USB 3.2 gen2 + 2x USB 3.0, 2x Audio
  • fanless RTX A2000
ab 2.451,05 € *
Lagernd
Details
  • 1HE Rackmount Server, bis zu 280W TDP
  • Single Sockel sTRX4, 3rd Gen AMD Ryzen Threadripper Prozessor
  • 8x DIMM-Steckplätze, bis zu 256GB RAM DDR4-3200MHz
  • 2x 2.5-Zoll hot-swap Laufwerkseinschübe
  • 2x 10GbE RJ45 LAN-Anschlüsse
  • 2x PCI-E 4.0 x16 Expansion-Slots für GPU Karten, 1x M.2
  • 2x 1600W redundante Stromversorgungen (Platinum Level)
ab 2.519,00 € *
Lagernd
Details
  • Tower-Workstation, bis zu 280W TDP
  • sWRX8-Sockel, AMD Ryzen Threadripper Pro CPU, WRX80-Chipsatz
  • 8x DIMM-Steckplätze, bis zu 2TB RAM DDR4-3200MHz
  • 8x 3.5 Laufwerkseinschübe und 2x M.2
  • 7x PCI-E 4.0-Steckplätze für Multi-GPU
  • Dual Intel® 10GbE- und 1GbE-LAN-Anschlüsse
  • 2x 2000W redundante Stromversorgungen (Platinum Level)
ab 2.419,00 € *
Lagernd
Details
Lagernd
Supermicro SYS-551A-T | Single Xeon 5HE/Full Tower Workstation Supermicro SYS-551A-T 5U/FullTower GPU Workstation

besonderes Highlight

für 2x RTX 4090 geeignet

  • 5HE/Full-Tower GPU-Workstation, 350W cTDP
  • Single Sockel E, Intel Xeon W-3400 Prozessoren
  • 16x DIMM-Steckplätze, bis zu 2TB RAM DDR5-4800MHz
  • 4x 3.5 Zoll intern Laufwerkseinschübe
  • 1x 10GbE RJ45 und 1x 1GbE RJ45 LAN-Anschlüsse
  • 2x Quad-Width GPUs, 6x PCI-E 5.0 x16 Steckplätze
  • 1x 2000W Stromversorgung (Platinum Level)
ab 1.919,00 € *
Lagernd
Details
  • 2HE Rackmount Server, bis zu 225W cTDP
  • Dual Sockel E, 5th/4th Gen Intel Xeon Scalable CPU
  • 16x DIMM-Steckplätze, bis zu 4TB RAM DDR5-5600MHz
  • 8x 2.5 Zoll hot-swap Laufwerkseinschübe
  • 2x 10GbE RJ45 LAN-Anschlüsse
  • 10x PCI-E Gen5 Expansion-Slots (8x FHFL GPUs & 2x LP)
  • 2x 3000W redundante Stromversorgungen (Titanium Level)
ab 7.829,00 € *
Lagernd
Details
  • 4HE Rack/Full-Tower Server, bis zu 270W CPU TDP
  • Dual socket P+, Intel Xeon Scalable Prozessoren 3rd Gen.
  • 16x DIMM Steckplätze, bis zu 6TB RAM DDR4 3200MHz
  • 8x 3.5 Zoll hot-swap Laufwerkseinschübe (4x 2.5 NVMe dedicated)
  • 6x PCI-E Gen 4.0 x16 (4 FHFL & 2 LP) und 1x PCI-E 4.0 x8 LP
  • 4x Removable heavy-duty Lüfter mit optimaler Drehzahlregelung
  • 2x 2000W Redundante Stromversorgung Titanium Level
ab 3.834,00 € *
kleine Menge lagernd
Konfigurator
  • 4HE Rackmount Server, bis zu 350W cTDP
  • Dual Sockel E, 5th/4th Gen Intel Xeon Scalable Prozessoren
  • 32x DIMM-Steckplätze, bis zu 8TB RAM DDR5-5600MHz
  • 12x 3.5/2.5-Zoll hot-swap Laufwerkseinschübe
  • 2x 10GbE RJ45 LAN-Anschlüsse
  • 8x PCI-E Gen5 Expansion-Slots (8x FHFL GPUs)
  • 4x 3000W redundante Stromversorgungen (Titanium Level)
ab 15.199,00 € *
kleine Menge lagernd
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kleine Menge lagernd
Gigabyte G482-Z54 | Dual EPYC 4HE High-performance GPU Server Gigabyte G482-Z54 4U Server 2x AMD EPYC 7003 CPU

besonderes Highlight

Unterstützt GPUs, FPGAs und ASICs

  • 4HE Rackmount Server, bis zu 280W cTDP
  • Dual Sockel SP3, AMD EPYC™ 7003 Prozessoren
  • 32x DIMM-Steckplätze, bis zu 8TB RAM DDR4-3200MHz
  • 10x 2.5 hot-swap Laufwerkseinschübe
  • 8x PCI-E 4.0 x16 Steckplätze für GPU und 1x FHFL
  • 2x 1GbE RJ45 LAN-Anschlüsse
  • 3x 2200W redundante Stromversorgungen (Platinum Level)
ab 7.979,00 € *
kleine Menge lagernd
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Supermicro SYS-220HE-FTNRD | Dual Xeon 2HE Rack Server Supermicro SYS-220HE-FTNRD 2U Rack Dual Intel Xeon

besonderes Highlight

High Performance IoT SuperServer

48V DC Spannungsversorgung

 

 
  • 2HE Rackmount Server, bis zu 40 Kerne 270W TDP
  • Dual-Sockel P+ Intel® Xeon Scalable Prozessoren 3rd Gen.
  • Bis zu 12TB RAM, 3200MHz ECC DDR4
  • 6x 2,5 hot-swap Laufwerkeinschübe
  • 4x PCI-E 4,0 x16 Steckplätze (wahlweise)
  • 6x Hochleistungs Hot-swap Lüfter mit optimalerdrehzahlregelung
  • 1300W Redundante DC Stromversorgung
ab 3.119,00 € *
kleine Menge lagernd
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Gigabyte G492-Z51 | Dual EPYC 4HE High-performance GPU Server Gigabyte G492-Z51 4U Server 10xGPGPU Broadcom Sol.

besonderes Highlight

Bis zu 10x GPUs

  • 4HE Rackmount Server, bis zu 280W cTDP
  • Dual Sockel SP3, AMD EPYC 7003 Serie Prozessoren
  • 32x DIMM-Steckplätze, bis zu 8TB RAM DDR4-3200MHz
  • 12x 3.5 hot-swap Laufwerkseinschübe (8x NVMe & 4x SATA/SAS)
  • 13x PCI-E 4.0 x16 (10x FHFL für GPUs, 3x LP/HL) Expansion-Slots
  • 2x 10Gb/s Base-T LAN-Anschlüsse über Intel® X550-AT2
  • 3x 2200W redundante Stromversorgungen (Platinum Level)
ab 8.379,00 € *
kleine Menge lagernd
Details
  • Mid-Tower-Workstation, bis zu 235W cTDP
  • Single Sockel V, 14th Gen Intel Core-i Prozessoren
  • 4x DIMM-Steckplätze, bis zu 128GB RAM DDR5-4400MHz
  • 6x 3.5 fest SATA- Laufwerkseinschübe
  • 2x PCIe 5.0 x8 + 2x PCIe 3.0 x1 Expansion-Slots
  • 1x 1GbE + 1x 10GbE RJ45 LAN-Anschlüsse
  • 1x 750W Single Stromversorgung (Gold Level)
ab 859,00 € *
kleine Menge lagernd
Details
  • 4HE Rackmount Server, bis zu 300W cTDP
  • Dual Sockel SP5, AMD EPYC 9004 Serie CPU
  • 48x DIMM-Steckplätze, bis zu 12TB RAM DDR5-4800MHz
  • 12x 2.5-Zoll hot-swap Laufwerkseinschübe
  • 2x 1GbE RJ45 LAN-Anschlüsse
  • 12x PCI-E Gen5 Expansion-Slots (10x FHFL GPUs, 2x LP)
  • 4x 3000W redundante Stromversorgungen (Titanium Level)
ab 13.229,00 € *
kleine Menge lagernd
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Gigabyte R282-Z93 | Dual EPYC 2HE High-performance GPU Server R282-Z93 Server

besonderes Highlight

Unterstützt bis zu 3x double-Steckplätze GPU-Karten, NVIDIA zertifiziert

  • 2HE Rackmount Server, 64-Kerne und bis zu 225W TDP
  • Dual-Sockel SP3, AMD EPYC 7003 Serie Prozessor
  • 32x DIMM Steckplätze, bis zu 8TB RAM DDR4-3200MHz
  • 12x 3.5 SAS/SATA hot-swap Laufwerkeinschübe
  • 5x PCI-E 4.0 x16 Steckplätze und 2x OCP Mezzanine
  • 3x Double-Steckplätze GPU-Karten, NVIDIA-Ready Server
  • 2x 2000W redundante Stromversorgungen (Platinum Level)
ab 3.379,00 € *
kleine Menge lagernd
Konfigurator
  • 2HE Rackmount Server, bis zu 280W cTDP
  • Single-Sockel SP3, AMD EPYC 7003 Serie Prozessoren
  • 8x DIMM-Steckplätze, bis zu 2TB RAM DDR4-3200MHz
  • 4x 3.5 + 2x 2.5 Zoll hot-swap Laufwerkseinschübe
  • 1x dedicated Management-Anschluss
  • 6x PCI-E Gen4 Expansion-Slots, 1x OCP 3.0
  • 2x 1600W redundante Stromversorgungen (Platinum Level)
ab 3.539,00 € *
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GPU Computing mit NVIDIA GPUs – Was leisten die modernen GPUs?

Die Spitzenmodelle der NVIDIA H100-Serie, auch bekannt als Hopper-GPUs, gehören zu den leistungsfähigsten Grafikkarten auf dem Markt. Sie wurden speziell für rechenintensive Aufgaben wie Large Language Models (LLMs) und das Enterprise AI Training entwickelt.

Mit bis zu 16.896 CUDA-Kernen und 1.024 Tensor Cores erreicht die NVIDIA H100 beeindruckende Rechenleistungen:

  • FP32-Peak-Leistung: bis zu 67 TFLOPS
  • FP64-Peak-Leistung: bis zu 34 TFLOPS
  • Tensor-Peak-Leistung (TF32): bis zu 989
  • TFLOPS Training Performance (FP16 Tensor): bis zu 3.958 TFLOPS

Damit eignet sich die H100 ideal für Modelle mit mehr als 175 Milliarden Parametern – beispielsweise in der KI-Forschung oder im Bereich generativer KI.

Mit einer Leistungsaufnahme von bis zu 700 Watt zählen H100-GPUs allerdings zu den energieintensivsten Modellen. Für den zuverlässigen Betrieb sind speziell ausgelegte Server und Kühllösungen zur GPU-Leistung empfohlen.

Einsatzbereiche des GPU Computing

Wie aus der obigen Beschreibung hervorgeht, hat das GPU Spitzenmodell verschiedene Berechnungseinheiten. Deshalb können Server im Bereich des GPU Computings in folgenden Bereichen eingesetzt werden:

  • High-Performance Computing: Für komplexe wissenschaftliche und technische Simulationen, bei denen riesige Datenmengen parallel verarbeitet werden müssen.
  • High-Performance Trading: Im Finanzsektor, insbesondere im algorithmischen Handel, wo Entscheidungen in Sekundenbruchteilen über Gewinne entscheiden. GPUs werden hier genutzt, um riesige Mengen an Echtzeit-Marktdaten zu analysieren, komplexe Vorhersagemodelle zu berechnen und Handelsstrategien mit minimaler Latenz auszuführen, um sich entscheidende Wettbewerbsvorteile zu sichern.
  • GPU Rendering: Für 3D-Artists, Architekten und Animationsstudios, die fotorealistische Bilder und Animationen erstellen. GPUs reduzieren die Renderzeiten von Stunden auf Minuten und ermöglichen Echtzeit-Visualisierungen.
  • Video Transcoding: Beim professionellen Videoschnitt und bei der Umwandlung von Videoformaten (Transcoding) ermöglicht GPU Computing eine flüssige Bearbeitung von hochauflösendem Material (4K/8K) und einen drastisch beschleunigten Export.
  • Deep Learning: Die massiv parallele Architektur von GPUs ist für die rechenintensiven Matrix- und Tensoroperationen optimiert, die das Fundament von Deep-Learning-Algorithmen bilden. Dies führt zu einer fundamentalen Beschleunigung der Trainings- und Inferenzprozesse von KI-Modellen.

Häufig gestellte Fragen zum GPU Computing 

Was ist GPU Computing?

GPU Computing (auch GPGPU – General Purpose Computation on Graphics Processing Units) ist die Nutzung der massiv parallelen Architektur eines Grafikprozessors (GPU), um allgemeine Rechenaufgaben zu beschleunigen. Anstatt komplexe Aufgaben nacheinander abzuarbeiten, kann eine GPU Tausende von Berechnungen gleichzeitig durchführen, was sie ideal für datenintensive Anwendungen macht.

Warum ist GPU Computing für KI und Deep Learning entscheidend?

Das Training von KI-Modellen, insbesondere im Deep Learning, basiert auf extrem rechenintensiven Matrix- und Tensoroperationen. Die Architektur einer GPU ist für genau diese Art von parallelen mathematischen Berechnungen konzipiert. Spezialisierte Einheiten beschleunigen diese Operationen zusätzlich, wodurch die Trainingszeit für komplexe neuronale Netze von Monaten auf Tage reduziert werden kann. Ohne GPU Computing wäre die Entwicklung moderner KI praktisch undenkbar.

Benötige ich spezielle Lösungen für professionelles GPU Computing?

Ja. Während Consumer-Grafikkarten bereits eine hohe Leistung bieten, erfordern professionelle Anwendungen oft spezielle GPU-Lösungen. GPU-Systeme von HAPPYWARE sind für den Dauerbetrieb ausgelegt und bieten entscheidende Vorteile:

  • Spezialisierte GPUs: Einsatz von NVIDIA GPUs wie der H100, die für Rechenlasten optimiert sind und über Features wie mehr VRAM und Tensor Cores verfügen.
  • Stromversorgung & Kühlung: High-End-GPUs haben eine hohe Leistungsaufnahme (bis zu 700 Watt). Unsere Server und Workstations gewährleisten eine stabile Stromversorgung und eine adäquate Kühlung, um eine konstante Leistung ohne Drosselung zu garantieren.
  • Skalierbarkeit: Unsere GPU-Server und Cluster ermöglichen den Einsatz von bis zu 16 oder mehr GPUs in einem einzigen Systemverbund für maximale Rechenleistung.

GPU Computing Systeme von HAPPYWARE

Wir stellen Ihnen gerne für jede Anforderung die passende GPU Computing Lösung zur Verfügung. Hier erhalten Sie einen Überblick über unsere Angebote:

  • GPU Server Nutzen Sie die dedizierte Rechenleistung für Sie konfigurierter GPU Server, um Grafik-Anwendungen zukünftig mit noch mehr Rechenressourcen auszustatten.
  • GPU Cluster Planen Sie mit unserer Unterstützung leistungsstarke GPU Cluster, die GPU Computing Tasks im Rechenverbund und mit höchster Effizienz absolvieren können.
  • GPU Workstation Enorme Rechenleistung auf kleinem Raum: Für flexibles GPU Computing ist eine individuell zusammengestellte GPU Workstation eine starke Lösung.

HAPPYWARE bietet auf Basis von Supermicro, ASUS, Tyan und GIGABYTE GPU Workstations sowie GPU Server an, die mit bis 16 NVIDIA GPUs bestückt sind. Zusätzlich führen wir Rack Systeme von 1 HE mit 4 GPUs bis zu 10 HE mit 16 GPUs. Mit GPUS, die nur eine Steckkartenbreite haben, realisieren wir ein GPU Computing System mit bis zu 20 Karten.

High-End GPU Workstations – Leistungsstark, skalierbar und vielseitig

Für anspruchsvolle Rechenaufgaben stehen High-End GPU Workstations als Tower-Modelle mit bis zu vier GPUs zur Verfügung. Diese Systeme eignen sich ideal für Anwendungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Simulation oder High-Performance-Rendering.

Die Netzwerkanbindung kann flexibel an Ihre Infrastruktur angepasst werden – von Gigabit-Ethernet bis hin zu FDR Infiniband mit Bandbreiten von 1 Gbit/s bis 10 Gbit/s, je nach Einsatzszenario und Leistungsanforderung.

GPU-Computing – Rechenpower für Matrixoperationen

Wer sich mit GPU-Computing oder der Programmierung von Computergrafik beschäftigt hat, weiß: Die Grundlage vieler Berechnungen bilden Matrixoperationen. Genau hier liegt die Stärke von Grafikprozessoren (GPUs): Sie führen solche Operationen massiv parallel direkt im Server aus.

In der klassischen Grafikverarbeitung wird jedem Pixel oder Pixelbereich ein Rechenkern zugeordnet – je höher die Auflösung, desto mehr Shader- oder Recheneinheiten werden benötigt. Diese Architektur eignet sich für Grafikausgabe und lässt sich mithilfe spezieller Software auch für allgemeine Berechnungen nutzen – zum Beispiel im Bereich der wissenschaftlichen Simulation oder KI. In diesem Kontext spricht man von GPGPU (General-Purpose Graphics Processing Unit).

GPU Computing Lösungen von HAPPYWARE – Beratung und Umsetzung mit einem Profi

Möchten Sie gerne weitere Details rund um das Thema GPU Computing erfahren oder interessieren Sie sich für unsere spezifischen Lösungen? Dann wenden Sie sich gerne an unseren GPU Computing-Spezialisten Jürgen Kabelitz. Er steht Ihnen für eine individuelle Beratung gerne zur Verfügung.