Tesla p40 META Preisvergleich

Tesla p40 Kaufberatung

Kurzantwort: Die NVIDIA Tesla P40 ist eine server-/Rechenzentrums-GPU auf Pascal-Basis mit 24 GB GDDR5?Speicher, gut geeignet für Inferenz und ältere Deep?Learning?Workloads; wichtige Entscheidungen betreffen Kompatibilität (PCIe-Server/Front?IO), Kühlung/Strom, Software?Support (CUDA/TensorRT) und ob neuere GPUs (z. B. Volta/Ampere/Blackwell) für Ihr Budget/Use?Case sinnvoller sind[1][5].

Wesentliche Details und worauf Sie achten müssen

• Technische Kernwerte: Die P40 hat 3.840 CUDA?Cores, ~12 TFLOPS FP32, 24 GB GDDR5 (384?Bit) und typ. 250 W TDP; Anbindung PCIe 3.0 x16 und Dual?Slot?Bauform mit externem 8?Pin?Stromanschluss[1][4][5].
• Einsatzzweck: Die Karte wurde für Deep?Learning?Inferenz (und Batch?Training älterer Modelle) optimiert und bietet hohe INT8/FP16?Beschleunigung bei geringer Latenz gegenüber CPUs[5][3].
• Hardware?Kompatibilität: Sie brauchen ein Server-/Workstation?Gehäuse mit voller PCIe?x16?Steckkarte (Full?height, 267 mm Länge), ein Netzteil/Schacht, das 8?Pin?Strom liefert, und ausreichende Kühlung (Server?Blower oder Gehäuse?Airflow) wegen 250 W TDP[4][5].
• Treiber/Software: Support durch NVIDIA CUDA, cuDNN und für Inferenz oft TensorRT; prüfen, ob Ihre Software/Frameworks ältere Pascal?GPUs noch gut unterstützen oder spezielle Treiber/Container benötigt werden[4][5].
• ECC & Reliability: P40?Varianten bieten ECC?unterstütztes GDDR5 (wichtig für produktive Serverumgebungen)[4].

Beliebtheit von Merkmalen, Marken und Modellen (Empfehlung/praktische Relevanz)

• Speichergröße (VRAM): Sehr wichtig für LLMs und große Batch?Inferenz; 24 GB ist für viele mittelgroße Modelle ausreichend, aber neue Modelle und Quantisierungsstrategien können mehr oder effizientere VRAM?Nutzung erfordern[3][5].
• FP16/INT8?Leistung & Inferenz?Optimierung: Bei Inferenz/Edge?Deployments wird INT8/FP16 immer relevanter; P40 bietet gute INT8/FP16?Performance für Pascal?Generation, aber neuere Architektur (z. B. Volta V100, Ampere A100/RTX/Blackwell?Server) liefern deutlich bessere Effizienz und Mixed?Precision?Leistung[3][8].
• Energieeffizienz & Kühlung: Für Rechenzentren zählt Performance/Watt; P40 ist effizienter als ältere K80?Modelle, aber schwächer als neuere Ampere/Blackwell?Karten[1][3].
• Marken/Hersteller: PNY, HP/HPE, Supermicro/Original NVIDIA?OEM Varianten sind üblich — achten Sie auf Garantie/Support (OEM vs. gebrauchter Retail)[4].

Welche Alternativen/Moderne Optionen sollten Sie vergleichen

• Tesla V100 (Volta) / A100 (Ampere) / neuere RTX?/Data?Center?Blackwell?Modelle: Deutlich bessere FP16/FP32/FP64?Leistung, mehr VRAM?Optionen, bessere Energieeffizienz; lohnen sich für aktuelles Training und große LLMs[8].
• Ältere, günstige Optionen wie K80: günstiger Preis, aber schlechtere Single?GPU?Leistung und oft Dual?GPU?Design mit weniger nutzbarem VRAM je GPU[3].

Beliebtheit / Markt?Praxis (Kurzbewertung)

• Für Inferenz?Server und Retrofits in bestehenden PCIe?Servern ist die P40 wegen 24 GB VRAM und guter Inferenz?Performance immer noch gefragt; für neues Training oder sehr große Modelle suchen Käufer eher neuere GPUs mit mehr FP16/FP32?Leistung[3][5].

Preisbereich (aktuelle Marktindikationen & Ratschlag)

• Gebrauchtmarkt / Händlerpreise: Gebrauchte/Refurbished P40?Karten bewegen sich typischerweise im Bereich von einigen hundert bis einigen tausend Euro; Eintragspreise für Neu-/Refurb?Angebote lagen (historisch) um ~3.500 EUR bei Händlern, können je nach Zustand/Angebot stark schwanken[4].
• Budget?Empfehlung: Wenn Sie nur Inferenz für mittelgroße Modelle brauchen und gebrauchte Hardware akzeptieren, planen Sie mindestens mehrere hundert bis ~3.000+ EUR pro Karte ein; für Training, aktuelle LLMs oder langfristige Investition sollten Sie ein Budget für neuere Data?Center?GPUs (deutlich teurer, aber effizienter) in Betracht ziehen[4][8].

Praktische Kauf?Checkliste (kurz)

• Server?Chassis/PCIe?Slot + Platz (267 mm / Dual?Slot) bestätigen[4].
• Netzteil & 8?Pin?Stecker prüfen; Kühlungskonzept planen (250 W TDP)[5].
• Treiber/OS/Framework?Kompatibilität prüfen (CUDA/CuDNN/Containers).
• Garantie/Return bei gebrauchten Karten (Hersteller/OEM vs. Privatverkauf).
• Prüfen, ob Ihre Workloads von neueren Architekturen profitieren (Kosten vs. Nutzen).

Wenn Sie möchten, kann ich:

• passende P40?Modelle im Meta?Preisvergleich suchen und direkt verlinken;
• P40 mit konkreten Alternativen (z. B. V100, A100, gebrauchter K80) nebeneinander vergleichen (Leistung, VRAM, Preis); oder
• anhand Ihres konkreten Use?Cases (z. B. Modellgröße, Inferenz vs. Training, Budget, Server?Typ) eine konkrete Kaufempfehlung und Preisspanne geben.

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