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Nvidia h100 Kaufberatung

NVIDIA H100 - Kaufberatung und wichtige Merkmale

Die NVIDIA H100 ist eine professionelle Data-Center-GPU für KI- und High-Performance-Computing-Anwendungen. Es gibt mehrere Varianten mit unterschiedlichen Spezifikationen und Preisen - hier sind die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale:

Hauptvarianten und ihre Unterschiede

| Merkmal | H100 PCIe | H100 NVL |

|---------|-----------|---------|

| Speicher | 80 GB HBM2e[1] | 94 GB HBM3[2] |

| Speicherbandbreite | 2.048 GB/s[1] | 3.937 GB/s[2] |

| Stromverbrauch (TDP) | 350 W[1] | 350-400 W[2] |

| Schnittstelle | PCIe Gen5 x16[1] | PCIe Gen5 x16[2] |

| NVLink-Anbindung | 600 GB/s[4] | 600 GB/s[2] |

| Formfaktor | Single-Slot[1] | Dual-Slot (2 Steckplätze)[1] |

Worauf Sie achten sollten

Speichergröße und -typ: Die H100 NVL bietet mit 94 GB mehr Speicher und schnellere HBM3-Speicher als die PCIe-Variante mit 80 GB HBM2e[2]. Dies ist entscheidend für große KI-Modelle und Datenverarbeitung.

Kühlung: Beide Varianten nutzen passive Kühlung[1][2], was sie für Rechenzentren ideal macht, erfordert aber entsprechende Infrastruktur.

Architektur: Die H100 basiert auf NVIDIAs Hopper-Architektur mit bis zu 16.896 CUDA-Kernen und 528 Tensor Cores[5], was sie deutlich leistungsfähiger als ältere Generationen (z.B. A100 oder V100) macht.

Konnektivität: PCIe Gen5 bietet 128 GB/s Bandbreite, während die optionale NVLink-Schnittstelle bis zu 600 GB/s für Multi-GPU-Setups ermöglicht[4].

Preisbereich

Die NVIDIA H100 PCIe kostet ab 36.295 bis 38.675 Euro[1]. Die H100 NVL ist als spezialisierte Variante in der Regel teurer, wird aber oft als Komplettlösung mit Systemintegration angeboten.

Beliebte Modelle und Hersteller

Neben NVIDIA selbst bieten auch HPE und andere Systemintegratoren vorkonfigurierte H100-Lösungen an[6]. Die PCIe-Variante ist für flexible Serverintegration beliebter, während die NVL-Variante für optimierte Rechenzentrumsumgebungen bevorzugt wird.

Hinweis: Die H100 ist eine Enterprise-GPU - für Consumer-Anwendungen sind günstigere Alternativen wie die RTX-Serie besser geeignet. Überprüfen Sie, ob Ihre Anwendung CUDA-Unterstützung benötigt[2].

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