NVIDIA H100 NVL 94GB PCIe Gen5
900-21010-0020-000
FP32
67 TFLOPS
FP64
34 TFLOPS
PCIe
PCIe Gen5
VRAM
94 GB HBM3 with ECC
Memory Bandwidth: 3.9 TB/s
Memory Bandwidth: 3.9 TB/s
TDP
300-350W (configurable)
Warranty
3 Years Warranty
Warum Inferencing das Herzstück Ihrer KI-Strategie ist
In der Welt der Künstlichen Intelligenz gibt es zwei entscheidende Phasen: das Training und das Inferencing. Während beim Training neuronale Netze aus gewaltigen Datenmengen „lernen“, ist das Inferencing der Moment der Wahrheit. Hier wendet das Modell sein gelerntes Wissen auf neue, reale Daten an, um Vorhersagen zu treffen, Bilder zu generieren oder komplexe Fragen in Millisekunden zu beantworten.
In Zeiten von Generativer KI und Large Language Models (LLMs) ist die Effizienz des Inferencing zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil geworden. Es geht nicht mehr nur darum, ob eine KI funktioniert, sondern wie schnell, kosteneffizient und skalierbar sie im Live-Betrieb agiert.
Einsatzgebiete: Wo AI Inferencing heute den Unterschied macht
Generative KI & Chatbots
Intelligente Kundensupport-Systeme, die dank RAG-Technologie (Retrieval Augmented Generation) auf Unternehmensdaten zugreifen und in Echtzeit präzise Antworten liefern.
Edge AI & Robotik
In der Fertigung müssen Roboter visuelle Daten sofort verarbeiten, um auf Hindernisse zu reagieren. Hier ist lokales Inferencing ohne Cloud-Umweg (Edge Computing) essenziell.
Medizinische Diagnose
KI-Modelle analysieren CT-Bilder während der Untersuchung, um Ärzte sofort auf Anomalien hinzuweisen.
Neuronale Suche und Empfehlung:
Moderne Suchmaschinen verstehen nicht nur Keywords, sondern die Absicht dahinter – ermöglicht durch blitzschnelle Vektorsuchen im Inferenz-Prozess.
AI Inferencing Karten & Plattformen
Die Anforderungen an die Hardware haben sich massiv gewandelt. Wo früher einfache Klassifizierungen ausreichten, verlangen heutige Anwendungen nach extrem niedrigen Latenzen für Echtzeit-Interaktionen.
NVIDIA L40
900-2G133-0010-000
CUDA Cores
18176
Tensor Cores
568
NVIDIA RT Cores
142
PCIe
PCI Express PCIe 4.0 x16
VRAM
48 GB GDDR6 with ECC
Memory Bandwidth: 864 GB/s
Memory Bandwidth: 864 GB/s
TDP
300 W
Warranty
3 Years Warranty
NVIDIA L40S
900-2G133-0080-000
CUDA Cores
18176
Tensor Cores
568
NVIDIA RT Cores
142
PCIe
PCI Express PCIe 4.0 x16
VRAM
48 GB GDDR6 with ECC
Memory Bandwidth: 864 GB/s
Memory Bandwidth: 864 GB/s
TDP
350 W
Warranty
3 Years Warranty
NVIDIA L4
900-2G193-0000-001
CUDA Cores
7680
Tensor Cores
240
NVIDIA RT Cores
60
PCIe
PCI Express Gen 4 x 16
VRAM
24 GB GDDR6 with ECC
Memory Bandwidth: 300 GB/s
Memory Bandwidth: 300 GB/s
TDP
72W
Warranty
3 Years Warranty
NVIDIA Jetson AGX Orin development kit 64GB
945-13730-0055-000
GPU
2048-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 64 Tensor Cores
CPU
12-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU
Deep-Learning Accelerator
2x NVDLA v2
Memory
64GB 256-bit LPDDR5
Storage
64GB eMMC 5.1
NVIDIA Jetson AGX Orin Industrial 64GB
900-13701- 0080-000
GPU
2048-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 64 Tensor Cores
CPU
12-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU
Deep-Learning Accelerator
2x NVDLA v2
Memory
64GB 256-bit LPDDR5
Storage
64GB eMMC 5.1
NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB Module
900-13701-0050-000
GPU
2048-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 64 Tensor Cores
CPU
12-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU
Deep-Learning Accelerator
2x NVDLA v2
RAM
64GB 256-bit LPDDR5
Storage
64GB eMMC 5.1
NVIDIA Jetson Orin NX 16GB
900-13767-0000-000
GPU
1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores
CPU
8-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU
Deep-Learning Accelerator
2x NVDLA v2
RAM
16GB 128-bit LPDDR5
NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB Development Kit
945-13766-0005-000
GPU
1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores
CPU
6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU
RAM
8GB 128-bit LPDDR5
NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB
900-13767-0030-000
GPU
1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores
CPU
6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU
RAM
8GB 128-bit LPDDR5
NVIDIA Jetson Orin NX 8GB
900-13767-0010-000
GPU
1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores
Deep-Learning Accelerator
1x NVDLA v2.0
CPU
6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU
RAM
8GB 128-bit LPDDR5
NVIDIA Jetson Orin Nano 4GB
900-13767-0040-000
GPU
512-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 16 Tensor Cores
CPU
6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU
RAM
4GB 64-bit LPDDR5
NVIDIA Jetson AGX ORIN Module 32GB
900-13701-0040-000
GPU
1792-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 56 tensor cores
Deep Learning Accelerator
2x NVDLA v2.0
CPU
8-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU
RAM
32GB 256-bit LPDDR5
Storage
64GB eMMC 5.1
NVIDIA Jetson Nano Module
900-13448-0020-000
GPU
128-core NVIDIA Maxwell GPU
CPU
Quad-core ARM A57 CPU
RAM
4 GB 64-bit LPDDR4
Storage
16 GB eMMC 5.1
Optimale Leistung mit NVIDIA
NVIDIA verfolgt einen Full-Stack-Architekturansatz, der sicherstellt, dass KI-gestützte Anwendungen mit optimaler Kosteneffizienz betrieben werden können. Das Resultat sind schnellere Ergebnisse bei reduzierten Betriebskosten. NVIDIA AI Enterprise, eine unternehmensgerechte Inferenzplattform, umfasst erstklassige Software, zuverlässiges Management, Sicherheit und API-Stabilität, um Leistungsfähigkeit und Hochverfügbarkeit zu gewährleisten.
Weitere Fragen zu AI Inferencing?
Skalierbarkeit ist der Schlüssel
Ein erfolgreiches KI-Projekt endet nicht mit dem Training. Um den ROI Ihrer KI-Investitionen zu maximieren, benötigen Sie eine Infrastruktur, die mit Ihren Anforderungen wächst. Von Single-GPU-Workstations für die Entwicklung bis hin zu Multi-GPU-Server-Clustern bietet sysGen maßgeschneiderte Lösungen für jedes Szenario.
FAQ: Häufig gestellte Fragen zu AI Inferencing
- Was ist der Unterschied zwischen AI Training und AI Inferencing?
Beim Training wird ein Modell mit Milliarden von Datenpunkten „gefüttert“, um Muster zu erkennen. Dies ist extrem rechenintensiv und dauert Tage bis Wochen. Inferencing ist die Anwendung des fertigen Modells. Das Modell erhält eine neue Eingabe (z.B. eine Frage) und liefert sofort ein Ergebnis. Inferencing muss schnell und effizient sein, da es oft in Echtzeit stattfindet.
- Warum braucht man spezielle GPUs für das Inferencing?
Zwar kann Inferencing theoretisch auf CPUs laufen, doch für moderne Anwendungen (wie LLMs oder Bilderkennung) sind CPUs oft zu langsam. GPUs wie die NVIDIA L4 oder L40S sind darauf spezialisiert, Tausende von Berechnungen gleichzeitig durchzuführen. Das reduziert die Latenz (Reaktionszeit) und senkt die Kosten pro Abfrage massiv.
Was bedeutet "Latency" (Latenz) beim Inferencing?
Latenz ist die Zeitspanne zwischen der Eingabe (z.B. „Schreibe ein Gedicht“) und dem Beginn der Ausgabe. Für Chatbots oder autonomes Fahren ist eine niedrige Latenz entscheidend, damit die Interaktion natürlich wirkt bzw. die Sicherheit gewährleistet ist.
Was ist "Edge Inferencing"?
Beim Edge Inferencing findet die Datenverarbeitung direkt vor Ort auf dem Gerät statt (z.B. in einer Kamera, einem Roboter oder einem Fahrzeug) und nicht in einem entfernten Rechenzentrum. Dies spart Bandbreite, schützt die Privatsphäre und eliminiert Verzögerungen durch die Internetübertragung.
- Wie kann ich die Kosten für AI Inferencing optimieren?
Die Optimierung erfolgt auf zwei Ebenen:
- Hardware: Wahl der richtigen GPU (z.B. NVIDIA L40S statt H100, wenn die Speicherkapazität ausreicht).
- Software: Techniken wie Quantisierung (Reduzierung der Rechengenauigkeit ohne merklichen Qualitätsverlust) können die Geschwindigkeit verdoppeln und den Speicherbedarf halbieren.
- Was ist RAG (Retrieval Augmented Generation) im Kontext von Inferencing?
RAG ist eine Methode, bei der das KI-Modell während des Inferenz-Schritts externe, aktuelle Informationen (z.B. Ihre Firmendatenbank) abfragt. Dadurch gibt die KI keine veralteten oder erfundenen Antworten, sondern greift auf Ihre spezifischen Fakten zu.