Tesla v100 32gb META Preisvergleich

Tesla v100 32gb Kaufberatung

Kurzantwort: Für die Suche nach einer NVIDIA Tesla V100 32GB sollten Sie vor allem auf die Varianten (PCIe vs. SXM), Formfaktor/Kühlung (passiv/aktive), Schnittstelle (PCIe 3.0 vs. NVLink/SXM), Zustand (neu, refurbished, gebraucht), Kompatibilität mit Ihrem Server/Board und den Preis achten; gebrauchte/refurbished V100 32GB liegen aktuell typischerweise zwischen ~1.000 € (refurbished/gebraucht) und mehreren Tausend Euro (neu/Hersteller/OEM-Module)[8][1][3].

Wesentliche Informationen und Begründung

• Varianten und Formfaktor: Die V100 gibt es als PCIe-Add-in-Card (Full?Height) und als SXM-Modul (SXM2/SXM3) mit NVLink; PCIe-Modelle nutzen PCIe Gen3 x16, SXM-Module bieten NVLink für höhere Bandbreite und Multi?GPU?Scaling[3][4][7].
• PCIe?Karten sind einfacher in Desktop/Workstation-Servern einzusetzen, SXM-Module benötigen kompatible Server/IBM/HPE-Boards und oft spezielle Kühllösungen[4][7].
• Speicher- und Leistungsoptionen: Die V100 ist in 16?GB und 32?GB HBM2-Versionen verfügbar; technisch sind beide Varianten weitgehend identisch außer der Speicherkapazität, die 32?GB?Version bietet mehr GPU?Memory für große ML-Modelle, kostet aber mehr[2][3].
• Kühlung und Anschluss: Manche Angebote sind passiv gekühlt (für HPC-Racks mit Blower/Server-Lüftung), andere Karten haben aktive Kühlung; achten Sie auf benötigte Stromanschlüsse (z. B. 1x oder 2x 8?Pin bei einigen PCIe-Ausführungen) und auf Abmessungen/Dual?Slot?Belegung[1][4].
• Kompatibilität und Software: Prüfen Sie, ob Ihr Server/Chassis SXM oder PCIe unterstützt, ob das BIOS/OS die Karte erkennt und ob NVIDIA-Treiber/CUDA-Versionen, NVLink-Support und ECC benötigt werden (NVLink nur bei SXM/NVLink-fähigen Konfigurationen)[3][5].
• Zustand & Garantie: Gebrauchte oder refurbished V100 sind üblich und deutlich günstiger; refurbished-Reseller listen V100 32GB ab ~1.000 € (Refurbished) während neue oder Händlerpreise in Anzeigen oft mehrere tausend Euro zeigen[8][1].
• Häufige Einsatzgebiete: Die V100 ist für HPC, Deep Learning Training (Tensor?Cores), wissenschaftliche Berechnungen und Inferenz optimiert; Tensor?Leistung und HBM2-Bandbreite sind zentrale Kaufkriterien[3][5].

Beliebtheit von Merkmalen, Marken und Modellen (Praktische Prioritäten)

• 32 GB HBM2 vs. 16 GB: Für große Deep?Learning?Modelle und größere Batch?Sizes ist 32 GB deutlich beliebter; 16 GB bleibt beliebt, wenn Budget oder Verfügbarkeit limitiert sind[2][3].
• SXM (NVLink) vs. PCIe: Für Multi?GPU?Training in Servern ist SXM/NVLink wegen höherer Interconnect?Bandbreite bevorzugt; für Einzelkarten in Workstations ist PCIe praktischer[3][4].
• Gebraucht/Refurbished: Wegen des Alters der V100?Serie suchen viele Käufer nach refurbished Einheiten (gutes Preis?/Leistungsverhältnis) von zertifizierten Resellern[8][7].
• Marken/OEMs: PNY, NVIDIA?OEM (z. B. IBM/HPE Varianten), HP/IBM referenzierte Module und Reseller?Aufbereitungen sind häufig in Angeboten[1][7][8].

Preisrahmen — wo Sie suchen sollten

• Refurbished/Gebraucht: häufig ab ~1.000 € (Refurbished?Angebote bei spezialisierten Händlern) — prüfen Sie Zustand, Garantie und Rückgabe[8].
• Händler/Neu oder wenig gebrauchte PCIe?Karten: mehrere tausend Euro; Preisbeispiele aus Listings zeigen Preise weit über 3.500 € für Händlerangebote (kann variieren stark je nach Verfügbarkeit)[1].
• SXM?Module / OEM Boards: Preise variieren stark; SXM kann teurer oder schwieriger zu beschaffen sein, insbesondere für neue Systeme[7][3].

Konkrete Kauf-Checkliste (kurz)

• Wählen Sie PCIe vs. SXM je nach Server?Kompatibilität[3][4].
• Bevorzugen Sie 32GB, wenn Sie große Modelle trainieren wollen; 16GB zur Kostenersparnis möglich[2][3].
• Prüfen Sie Kühlung (passiv vs. aktiv) und Stromanschlüsse/Slot?Breite[1][4].
• Fragen Sie nach Refurbishment?Garantie/Return?Policy bei gebrauchten Angeboten[8].
• Achten Sie auf Treiber/CUDA?Kompatibilität und NVLink?Support, falls Multi?GPU geplant ist[3][5].
• Vergleichen Sie Preise bei spezialisierten Resellern, Server?Marktplätzen und gebrauchten?Händlern; beobachten Sie Marktpreise, da Verfügbarkeit stark schwankt[8][1].

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