NVIDIA HGX: Die ultimative Referenzplattform für KI und HPC

Was ist NVIDIA HGX? Mehr als nur die Summe seiner Teile

Die NVIDIA HGX Plattform ist eine hochintegrierte Plattform für anspruchsvolle Multi-GPU-, KI- und HPC-Systeme. Sie kombiniert mehrere NVIDIA GPUs mit Hochgeschwindigkeits-Interconnects wie NVIDIA NVLink™ und NVSwitch™ und ermöglicht dadurch eine deutlich leistungsfähigere GPU-zu-GPU-Kommunikation als klassische Multi-GPU-Architekturen, die primär auf PCIe basieren.

In herkömmlichen Serverarchitekturen dient der PCIe-Bus (Peripheral Component Interconnect Express) als primäre Schnittstelle für Hochleistungskomponenten. Bei rechenintensiven KI- und HPC-Anwendungen, die auf die parallele Verarbeitung durch mehrere GPUs angewiesen sind, wird die geteilte Bandbreite dieses Busses jedoch zum limitierenden Faktor. Umfangreiche Datenübertragungen zwischen den GPUs (Peer-to-Peer-Kommunikation) führen zu hoher Latenz und Sättigung des Busses. Dies hat zur Folge, dass die leistungsfähigen Recheneinheiten der GPUs nicht voll ausgelastet werden können, da sie auf Daten warten müssen – die Gesamteffizienz des Systems sinkt.

Genau an diesem Punkt setzt die NVIDIA HGX Plattform an. Sie ist kein fertiges Produkt, sondern die standardisierte Referenzarchitektur, die als Fundament für die leistungsstärksten NVIDIA GPU Server für KI und HPC dient. Neben HGX-basierten Systemen bietet Happyware individuell konfigurierte NVIDIA Server für KI, HPC, Rendering und weitere GPU-beschleunigte Workloads.

Technisch ausgedrückt ist NVIDIA HGX eine hochintegrierte Serverplattform beziehungsweise ein Baseboard- und Referenzdesign, das mehrere NVIDIA GPUs über Hochgeschwindigkeits-Interconnects miteinander verbindet. Aktuelle HGX-Plattformen wie HGX Rubin NVL8, HGX B300 und HGX B200 integrieren acht NVIDIA SXM GPUs.

Das Ziel dieser Architektur ist eine hochbandbreitige Kommunikation zwischen den GPUs, sodass Multi-GPU-Workloads effizient über mehrere Beschleuniger verteilt werden können.

HGX auf den Punkt gebracht:

• Problem: Der PCIe-Bus bremst die Kommunikation zwischen mehreren GPUs aus.
• Lösung: HGX schafft eine direkte, ultraschnelle Verbindung zwischen allen GPUs, sodass sie als eine Einheit arbeiten.
• Ergebnis: Maximale Gesamtleistung für KI und HPC.

Die Schlüsseltechnologien für maximale NVIDIA HGX Leistung

Die überragende Leistung eines HGX-Systems beruht auf dem perfekten Zusammenspiel von drei Schlüsseltechnologien, die von NVIDIA entwickelt wurden, um Kommunikationsengpässe zu eliminieren.

1. NVIDIA GPUs: Aktuelle HGX-Plattformen basieren auf NVIDIA Rubin, Blackwell Ultra und Blackwell. HGX Rubin NVL8 integriert acht Rubin GPUs mit HBM4, während HGX B300 acht Blackwell Ultra GPUs und HGX B200 acht Blackwell GPUs kombiniert. H100 und H200 auf Basis der Hopper-Architektur kommen weiterhin in bestehenden HGX-Systemen zum Einsatz.
2. NVIDIA NVLink™: Hierbei handelt es sich um einen proprietären Hochgeschwindigkeits-Interconnect, der eine direkte Punkt-zu-Punkt-Verbindung zwischen den GPUs etabliert. Im Gegensatz zum PCIe-Bus, dessen geteilte Bandbreite bei parallelen Workloads einen Engpass darstellt, bietet NVLink eine exklusive und wesentlich höhere Datenübertragungsrate. Diese dedizierte Verbindung ist entscheidend, um die Latenz zu minimieren und den Datenaustausch für die GPU-zu-GPU-Kommunikation zu maximieren.
3. NVIDIA NVSwitch™: NVSwitch ermöglicht eine hochbandbreitige Kommunikation zwischen den GPUs innerhalb der HGX-Plattform. Die verfügbare Interconnect-Bandbreite ist von der jeweiligen HGX-Generation abhängig. HGX B200 und HGX B300 nutzen NVLink der fünften Generation mit insgesamt bis zu 14,4 TB/s NVLink-Bandbreite. HGX Rubin NVL8 setzt auf NVLink der sechsten Generation und erreicht insgesamt bis zu 28,8 TB/s NVLink-Switch-Bandbreite.

Dieses Trio verwandelt eine Ansammlung einzelner GPUs in einen kohärenten, hocheffizienten Supercomputer, der bereit für die anspruchsvollsten Aufgaben ist.

Der entscheidende Unterschied: NVIDIA HGX vs. DGX

Eine der häufigsten Fragen, die uns im Beratungsgespräch gestellt wird, betrifft den Unterschied zwischen HGX und DGX. Die Unterscheidung ist für Ihre Kaufentscheidung von zentraler Bedeutung.

• NVIDIA HGX ist die standardisierte Referenzarchitektur. Als Systemintegrator nutzen wir bei HAPPYWARE diese Architektur als Basis, um aus Komponenten führender Hersteller wie Supermicro, GIGABYTE, Dell und weiterer Ihr maßgeschneidertes, HGX-basiertes System zu konfigurieren. HGX bietet Ihnen dadurch maximale Flexibilität bei der Konfiguration von CPU (z. B. auch AMD EPYC), Arbeitsspeicher, Storage und Netzwerkkomponenten.
• NVIDIA DGX ist das fertige Produkt von NVIDIA. Es ist ein schlüsselfertiges, vollständig integriertes Hardware- und Softwaresystem, das direkt von NVIDIA stammt. Rackbasierte NVIDIA DGX-Systeme nutzen eng integrierte NVIDIA GPU-Plattformen und werden als vollständige NVIDIA Hardware- und Software-Systeme angeboten. Für Unternehmen, die eine vollständig integrierte NVIDIA Hardware- und Software-Plattform bevorzugen, bietet NVIDIA DGX eine schlüsselfertige Alternative zu individuell konfigurierten HGX-Systemen.

NVIDIA DGX-Alternativen: Maßgeschneiderte Leistung für Ihr Budget

Neben den schlüsselfertigen NVIDIA DGX-Systemen bieten wir bei HAPPYWARE ein breites Portfolio alternativer KI-Serverlösungen an, die auf unterschiedliche Budgets und Leistungsanforderungen zugeschnitten sind. Aus unserer Erfahrung mit individuellen KI-Infrastrukturprojekten können vergleichbar ausgelegte GPU-Systeme je nach Konfiguration und Anforderungen Kostenvorteile von etwa 30–50 % gegenüber NVIDIA DGX-Systemen ermöglichen. Gleichzeitig bieten sie mehr Flexibilität bei der Auswahl von Serverplattform, GPUs, Storage und Netzwerk. Mit maßgeschneiderten Konfigurations- und Supportleistungen für jede Marke unterstützen wir Sie bei der Auswahl der exakt passenden KI-Serverlösung für Ihren Anwendungsfall.

• Supermicro KI-Server: Supermicro bietet aktuelle GPU-Serverplattformen für NVIDIA HGX B200 und HGX B300 sowie weiterhin Systeme auf Basis der Hopper-Generation an. Die Plattformen sind für anspruchsvolle KI-Training-, Inference- und HPC-Workloads ausgelegt und ermöglichen je nach System eine flexible Integration von Netzwerk, Storage und weiteren Komponenten. Diese Systeme bieten ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis, insbesondere für große KI-Trainingsprojekte.
• Gigabyte KI-Server: GIGABYTE bietet leistungsfähige GPU-Server für aktuelle NVIDIA HGX Plattformen. Dazu zählt beispielsweise der GIGABYTE G4L4-SD1-LAX5 mit NVIDIA HGX B200 und acht NVIDIA Blackwell GPUs. Die Systeme eignen sich aufgrund ihrer Flexibilität besonders für Forschungseinrichtungen und Universitäten.
• Dell KI-Server: Dell bietet mit der PowerEdge-XE-Serie GPU-beschleunigte Serversysteme für anspruchsvolle KI- und HPC-Workloads. Dell-Systeme gelten als äußerst zuverlässige KI-Server-Alternativen, insbesondere in etablierten Unternehmensumgebungen.

Die Evolution der Leistung: Von A100 bis Rubin

Die HGX-Plattform entwickelt sich mit jeder GPU-Generation weiter, um die exponentiell wachsenden Anforderungen der KI zu erfüllen.

• HGX A100: Ampere-basierte HGX-Generation, die den Einsatz hochintegrierter Multi-GPU-Systeme für AI und HPC wesentlich geprägt hat.
• HGX H100/ H200: Hopper-basierte Generation mit Transformer Engine sowie HBM3 beziehungsweise HBM3e für anspruchsvolle AI-Training-, Inference- und HPC-Workloads.
• HGX B200: Aktuelle Blackwell-basierte HGX-Plattform mit acht Blackwell SXM GPUs, insgesamt 1,4 TB GPU-Speicher und NVLink der fünften Generation.
• HGX B300: Blackwell-Ultra-Plattform mit acht Blackwell Ultra SXM GPUs, insgesamt 2,1 TB GPU-Speicher und NVLink der fünften Generation.
• HGX Rubin NVL8: Aktuelle Rubin-basierte HGX-Generation mit acht NVIDIA Rubin GPUs, NVLink der sechsten Generation und bis zu 28,8 TB/s NVLink-Switch-Bandbreite. Die Plattform ist insbesondere für großskalige Agentic-AI-, Reasoning-, Inference-, Training- und HPC-Workloads ausgelegt.

Bei HAPPYWARE stellen wir sicher, dass Sie stets Zugriff auf die neuesten NVIDIA Technologien haben, um zukunftssichere Investitionen zu tätigen.

Anwendungsfälle und Vorteile: Für wen lohnt sich die Investition in NVIDIA HGX Server?

Die Anschaffung eines HGX-basierten Systems ist eine strategische Entscheidung für Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die an der vordersten Front der technologischen Entwicklung agieren.

Top-Vorteile auf einen Blick:

• Maximale Performance: Beseitigen Sie GPU-Kommunikationsengpässe und verkürzen Sie Trainingszeiten von Monaten auf Tage.
• Lineare Skalierbarkeit: Beginnen Sie mit einem 8-GPU-System und skalieren Sie durch die Kombination mehrerer Systeme über ultraschnelles Networking (z. B. NVIDIA Quantum Infiniband) zu massiven Clustern.
• Höhere Effizienz: Ein einzelnes, optimiertes HGX-System kann die Arbeit vieler kleinerer Server erledigen und senkt so die Gesamtbetriebskosten (TCO) in Bezug auf Platz, Strom und Verwaltung im Rechenzentrum.
• Zukunftssicherheit: Sie investieren in einen bewährten Industriestandard, der von einem riesigen Software-Ökosystem (z. B. NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA NGC) unterstützt wird.

Typische Anwender und Workloads:

• Anspruchsvollste KI-Workloads: Training, Fine-Tuning und Inferenz von LLMs, Bild- und Videomodellen (Generative KI).
• High-Performance Computing (HPC): Komplexe Simulationen in der Wissenschaft, Molekulardynamik, Wettervorhersage und im Finanzwesen.
• Forschung & Entwicklung: Forscher und Wissenschaftler in Universitäten und privaten Laboren, die den vollen Zugriff auf dedizierte Rechenressourcen für ihre Datensätze benötigen.
• Industrie 4.0 & Automotive: Entwicklung von autonomen Fahrsystemen, digitale Zwillinge und komplexe Optimierungsmodelle.

Unsere Expertenempfehlung für NVIDIA HGX Cluster:

• Ein einzelner NVIDIA HGX-Server fungiert dank NVLink™ und NVSwitch™ als logische „Super-GPU“ und bietet aggregierte GPU-Speicherkapazität sowie massiv erhöhte Interconnect-Bandbreite. Für Exascale-AI/ML/DL-Workloads – wie Large Language Models (LLMs) mit Hunderten von Milliarden Parametern – reicht jedoch ein einzelner Knoten nicht aus.
• In diesen Fällen werden mehrere HGX-Cluster-Knoten in Rack- oder Multi-Rack-Architekturen bereitgestellt. Für die Kommunikation zwischen den Systemen kommen leistungsfähige Netzwerk-Fabrics zum Einsatz, beispielsweise NVIDIA Quantum-2 InfiniBand mit bis zu 400 Gb/s oder aktuelle Spectrum-X Ethernet-Infrastrukturen mit bis zu 800 Gb/s. Die tatsächlich erreichbare Skalierung hängt unter anderem von Workload, Parallelisierungsstrategie, Netzwerkarchitektur und Anzahl der Systeme ab.
• Für optimale Effizienz, Kühlung und Kosteneinsparungen empfehlen wir den Einsatz von NVIDIA HGX-Clustern in Liquid Cooling Data Centern oder mit Direct Liquid Cooling (DLC). Dies ist besonders kritisch für insbesondere für hochdichte Systeme mit B200, B300 und Rubin sowie weitere Plattformen mit hoher Leistungsdichte, bei denen ein effizientes Thermomanagement und hohe Energieeffizienz direkt in dauerhafte Leistung und niedrigere Total Costof Ownership (TCO) übersetzt werden.

Praxis-Check: Was Sie vor der Bereitstellung eines Servers mit NVIDIA HGX beachten müssen

Ein aktuelles NVIDIA HGX-System mit acht High-End-GPUs stellt hohe Anforderungen an Stromversorgung, Kühlung und Rack-Infrastruktur. Insbesondere HGX B200, HGX B300 und Rubin-basierte Systeme erreichen eine hohe Leistungsdichte, die bereits bei der Planung des Rechenzentrums berücksichtigt werden muss. Unsere Experten bei HAPPYWARE beraten Sie umfassend zu diesen kritischen Punkten:

• Stromversorgung (Power): Aktuelle NVIDIA HGX Systeme mit acht High-End-GPUs können je nach GPU-Generation und Serverkonfiguration eine Leistungsaufnahme im deutlich zweistelligen Kilowattbereich erreichen. Insbesondere HGX B200, HGX B300 und Rubin-basierte Systeme stellen hohe Anforderungen an die Stromversorgung. Dies erfordert eine sorgfältige Planung der Stromverteilung (PDUs), der Absicherung sowie der verfügbaren Leistung pro Rack.
• Kühlung (Cooling): Die extreme Leistungsdichte erzeugt eine enorme Abwärme. Während leistungsstarke luftgekühlte Lösungen existieren, wird Direct Liquid Cooling (DLC) oder Flüssigkeitskühlung für HGX-Systeme zunehmend zum Standard, um die Systeme möglichst effizient zu kühlen und so maximale Performance bei höherer Dichte im Rechenzentrum zu gewährleisten.
• Platz und Gewicht: NVIDIA HGX Server sind aufgrund der hohen GPU-Dichte sowie der erforderlichen Stromversorgungs- und Kühlinfrastruktur große und schwere Systeme. Die benötigte Bauhöhe variiert je nach HGX-Generation, OEM-Plattform und Kühlkonzept und kann mehrere Höheneinheiten umfassen. Abmessungen, Gewicht und Einbautiefe müssen daher bei der Rack-Planung und Traglastberechnung berücksichtigt werden.

Ihre individuelle NVIDIA HGX Lösung – konfiguriert von HAPPYWARE

Die NVIDIA HGX Plattform bietet die technologische Grundlage. Wir bei HAPPYWARE verwandeln diese Grundlage in eine maßgeschneiderte, produktionsbereite und zuverlässige Lösung, die exakt auf Ihre Anforderungen zugeschnitten ist.

Seit 1999 unterstützen wir Unternehmen in ganz Europa mit individuell konfigurierten Server- und Storage-Systemen. Profitieren Sie von unserer ISO 9001-zertifizierten Qualität und unserem tiefen technischen Know-how.

Unser Service für Sie:

• Expertenberatung: Wir analysieren Ihren Workload und empfehlen die optimale Konfiguration – von der CPU über den Speicher bis zum Netzwerk.
• Individuelle Fertigung: Jeder GPU-Server mit NVIDIA HGX wird in unserem Haus nach Ihren Wünschen gebaut und strengen Tests unterzogen.
• Infrastruktur-Planung: Wir unterstützen Sie bei der Planung der notwendigen Strom- und Kühlkapazitäten.
• Umfassender Support: Mit europaweitem Vor-Ort-Service und bis zu 6 Jahren Garantieverlängerung sichern wir Ihre Investition langfristig ab.

Machen Sie den nächsten Schritt in Ihre KI-Zukunft. Sprechen Sie noch heute mit unseren HPC- und KI-Spezialisten, um Ihre individuelle NVIDIA HGX-Lösung zu konfigurieren.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu NVIDIA HGX

Was ist der Hauptvorteil von NVLink und NVSwitch im Vergleich zu PCIe?
Der Hauptvorteil ist die Bandbreite und die direkte Kommunikation. NVLink bietet eine dedizierte, extrem schnelle Verbindung zwischen den GPUs. NVSwitch ermöglicht, dass alle GPUs gleichzeitig miteinander kommunizieren können, was den "Kommunikationsstau" vermeidet, der bei einer gemeinsamen Nutzung von PCIe-Lanes entsteht. Das Ergebnis ist eine beschleunigte Anwendungsleistung.

Welche aktuellen NVIDIA HGX Generationen bietet HAPPYWARE an?
HAPPYWARE bietet HGX-basierte Serversysteme verschiedener Generationen und Hersteller an. Dazu gehören abhängig von Verfügbarkeit und Projektanforderung Systeme mit NVIDIA H100/H200, HGX B200 und HGX B300 sowie neue Rubin-basierte Plattformen. Unsere Experten beraten Sie bei der Auswahl der passenden Generation für Training, Inference, HPC und weitere GPU-beschleunigte Workloads.

Kann ich ein HGX-System mit AMD EPYC™ CPUs bekommen?
Ja, das ist einer der großen Vorteile der flexiblen HGX-Plattform. Wir können Ihr System sowohl mit den neuesten Intel® Xeon® Prozessoren als auch mit leistungsstarken AMD EPYC™ CPUs konfigurieren, je nachdem, welche Architektur für Ihren spezifischen Anwendungsfall am besten geeignet ist.

Ist ein HGX-System für Deep Learning besser als ein Standard-GPU-Server?
Für das Training großer Deep Learning-Modelle, insbesondere im Bereich große Sprachmodelle, ist ein HGX-System signifikant überlegen. Die hohe Interconnect-Bandbreite ist entscheidend, wenn das Modell und die Datensätze auf mehrere GPUs verteilt werden müssen, was bei fast allen modernen, komplexen Modellen der Fall ist.