Die KI-Revolution basiert auf Silizium. Vom Training von Frontier-Modellen bis zur skalierten Inferenz-Bereitstellung ist die GPU-Auswahl die einflussreichste Infrastruktur-Entscheidung, die Unternehmen heute treffen.
Dieses Hub deckt alles ab, was Rechenzentrum-Architekten über KI-Beschleuniger wissen müssen: NVIDIAs H100 und H200 GPUs, die nächste Generation Blackwell B200, AMDs MI300X als Herausforderer für HPC-Workloads und Intels Gaudi-Chips als Alternative zum NVIDIA-Ökosystem.
Was Sie hier lernen werden
- GPU-Spezifikationen & Benchmarks — Reale Leistungsdaten, Speicherbandbreite, Interconnect-Geschwindigkeiten und Stromverbrauch verschiedener Beschleuniger-Familien
- Architektur-Tiefenanalysen — Hopper vs. Blackwell vs. CDNA vs. Gaudi: Verstehen der architektonischen Kompromisse, die für Ihre Workloads entscheidend sind
- Speichertechnologien — HBM3, HBM3e und der Weg zu HBM4: Warum Speicherbandbreite oft wichtiger ist als reine FLOPs
- Lieferkette & Verfügbarkeit — Lieferzeiten, Zuteilungsstrategien und Beschaffungsrealitäten in einem angebotsknappen Markt
- TCO-Analyse — Jenseits des Listenpreises: Verstehen der wahren Kosten von GPU-Infrastruktur einschließlich Strom, Kühlung und Auslastung
Ob Sie Ihren nächsten GPU-Cluster spezifizieren oder Multi-Vendor-Strategien evaluieren – unsere technische Analyse hilft Ihnen dabei, Marketing-Rauschen zu durchdringen und fundierte Infrastruktur-Entscheidungen zu treffen.