NVIDIA H100 NVL 94GB PCIe Gen5
900-21010-0020-000
GPUs
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) sicher auf unternehmenseigene Daten zugreifen und in Echtzeit präzise Antworten liefern.
Edge AI & Robotik
In der Fertigung müssen Roboter visuelle Daten sofort verarbeiten, um in Millisekunden auf Hindernisse zu reagieren. Hier ist lokales Inferencing ohne Cloud-Umweg (Edge Computing) essenziell.
Medizinische Diagnose
KI-Modelle analysieren CT- und MRT-Bilder während der Untersuchung, um medizinisches Personal sofort auf Anomalien hinzuweisen.
Neuronale Suche und Empfehlung:
Moderne Suchmaschinen verstehen nicht nur starre Keywords, sondern die dahinterliegende Absicht – ermöglicht durch blitzschnelle Vektorsuchen im Inferenz-Prozess.
Welche Inferenzklasse passt zu Ihrem Einsatz?
| Einsatzszenario | Typische Anforderungen | Geeignete Plattformen |
|---|---|---|
| LLM- und RAG-Anwendungen im Rechenzentrum | GPU-Speicher, niedrige Token-Latenz, hoher Nutzer-Durchsatz, sichere API-Bereitstellung | NVIDIA H100 NVL, L40S, größere Multi-GPU-Systeme, NVIDIA AI Enterprise |
| Computer Vision und Videoanalyse | Video-Decoding/Encoding, viele parallele Streams, niedrige Latenz, gute Energieeffizienz | L4, L40S, Jetson Orin |
| Generative Bild- und Multimodal-Anwendungen | Tensor-Leistung, GPU-Speicher, FP16/FP8/INT8, hoher Durchsatz | NVIDIA L40S, H100 NVL, größere Server-GPUs |
| Robotik und autonome Maschinen | Lokale Verarbeitung, Sensor-I/O, deterministische Reaktion, geringer Stromverbrauch | Jetson AGX Orin, Jetson Orin NX, Jetson Orin Nano, Jetson Thor für neue Designs |
| Medizinische und industrielle Bildverarbeitung | Datenschutz, validierbare Pipelines, stabile Laufzeit, ggf. Edge-Betrieb | L4, L40/L40S, Jetson Industrial, zertifizierte Systeme |
| Suche, Empfehlung und RAG | Embeddings, Vektorsuche, Datenbank- und Modellpipeline, parallele Requests | L4, L40S, Server-GPU mit passendem Storage und Netzwerk |
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. Entdecken Sie unsere zertifizierten NVIDIA-Lösungen für Rechenzentrum und Edge:
NVIDIA L40
900-2G133-0010-000
GPUs
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
GPUs
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
GPUs
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 Industrial 64GB
900-13701- 0080-000
NVIDIA JETSON
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
NVIDIA JETSON
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
NVIDIA JETSON
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
900-13767-0030-000
NVIDIA JETSON
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
NVIDIA JETSON
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
NVIDIA JETSON
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
NVIDIA JETSON
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
NVIDIA JETSON
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 maximaler Kosteneffizienz betrieben werden können. Das Resultat sind schnellere Inferenz-Ergebnisse bei gleichzeitig reduzierten Betriebskosten.
NVIDIA AI Enterprise, eine unternehmensgerechte Inferenzplattform, umfasst erstklassige Software, zuverlässiges Management, enterprise-grade Sicherheit und API-Stabilität, um höchste Leistungsfähigkeit und Ausfallsicherheit im Live-Betrieb zu garantieren.
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 flexibel mit Ihren Anforderungen wächst. Von Single-GPU-Workstations für die Entwicklung und das lokale Testen bis hin zu hochskalierten Multi-GPU-Server-Clustern bietet sysGen maßgeschneiderte Lösungen für jedes Anwendungsszenario.
FAQ: Häufig gestellte Fragen zu AI Inferencing
- Was ist der Unterschied zwischen Training und Inferencing?
Beim Training werden Modellparameter anhand von gewaltigen Datenmengen angepasst, damit das neuronale Netz „lernt“. Beim Inferencing (der Inferenz) verwendet ein bereits fertig trainiertes Modell neue Eingaben, um in Echtzeit Vorhersagen, Klassifikationen oder generierte Ausgaben zu erzeugen.
- Was bedeutet Latenz im Kontext von KI-Anwendungen?
Latenz ist die Zeitspanne zwischen der Eingabe (Prompt oder Sensor-Signal) und der relevanten Ausgabe. Bei Large Language Models (LLMs) sind insbesondere die Kennzahlen Time to First Token (Zeit bis zum ersten ausgegebenen Wort) und Inter-Token-Latenz entscheidend.
- Warum benötigt man spezielle GPUs für AI-Inferencing?
Moderne KI-Modelle erfordern stark parallelisierbare Matrix- und Tensoroperationen. Spezielle Data-Center-GPUs und Edge-Plattformen bieten hierfür enorme Rechenleistung, große VRAM-Speicherbandbreiten, dedizierte Tensor Cores sowie Video-Engines.
- Ist mehr VRAM (GPU-Speicher) immer automatisch besser?
Nicht pauschal. Mehr Speicher ermöglicht zwar das Laden größerer Modelle oder längerer Kontexte, garantiert aber allein keine höhere Geschwindigkeit. Speicherbandbreite, Tensor-Leistung, Softwareoptimierung und die Anzahl paralleler Anfragen müssen immer im Verhältnis betrachtet werden.
- Welche GPU eignet sich am besten für LLM-Inferenz?
Das hängt maßgeblich von der Modellgröße, der Quantisierung, der Kontextlänge und dem Nutzer-Durchsatz ab. Für kleinere bis mittlere Modelle sind NVIDIA L4 oder L40S ideal, während rechenintensive Enterprise-Anwendungen von der H100 NVL oder Multi-GPU-Systemen profitieren
- Was ist der Unterschied zwischen den NVIDIA-Karten L40 und L40S?
Obwohl beide GPUs über 48 GB GDDR6-Speicher und eine identische Speicherbandbreite verfügen, ist die L40 stark auf Grafik, Visualisierung und Mixed Workloads (inklusive Video-Engines) ausgelegt. Die L40S ist hingegen speziell auf KI-Inferenz und -Training mit optimierter FP8-Tensor-Leistung fokussiert.
- Was versteht man unter Edge-Inferencing?
Edge-Inferencing beschreibt die lokale Ausführung von KI-Modellen direkt an der Datenquelle – etwa auf Maschinen, Kameras, Robotern oder autonomen Fahrzeugen. Dadurch lassen sich Latenzen minimieren, Bandbreitenkosten senken und die Abhängigkeit von Cloud-Systemen reduzieren.