Server Grafikkarten: Exzellente Rechenleistung für HPC, KI und Datacenter-Anwendungen
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V809-2000R MSI Nvidia GeForce GT 710 2GB DDR3 13GT/s GPU
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Häufig gestellte Fragen zu Grafikkarte für Server:
Unsere Server Grafikkarten sind mit einer Vielzahl von Plattformen führender OEMs wie HPE, Dell, Gigabyte oder Supermicro kompatibel und verfügen über spezielle Optimierungen für den Dauerbetrieb im Server-Umfeld. Detaillierte Informationen finden Sie auf den jeweiligen Produktseiten. Bei Fragen steht Ihnen unser technischer Support jederzeit zur Verfügung.
Grafikkarten für Server sind für rechenintensive, nicht-grafische Workloads konzipiert. Sie verfügen in der Regel über keine Display-Ausgänge und sind speziell auf parallele Datenverarbeitung, maximale Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit im Dauerbetrieb ausgelegt – ideal für KI-Training, HPC-Simulationen, Big-Data-Analysen und Machine Learning (einschließlich des Trainings großer Modelle wie LLMs und Inferenzaufgaben). Die GPUs bieten Optimierungen wie ECC-VRAM, server-taugliche Treiber und stabile Kühlung für 24/7-Betrieb.
Analysieren Sie Ihren primären Workload: Für HPC, KI-Training oder wissenschaftliche Simulationen empfehlen wir GPUs mit hoher FP64-/FP32-Leistung und Speicherbandbreite. Für Inferenz- oder skalierbare Cloud-Workloads sind energieeffiziente Server GPUs mit hoher Dichte sinnvoll. Unser Expertenteam berät Sie gerne individuell.
Aktuelle Server-GPUs basieren auf Hochleistungsarchitekturen wie NVIDIA Hopper™ oder AMD CDNA™, die Mixed-Precision-Berechnungen (z. B. TF32, FP8), hohe Speicherbandbreiten (HBM2/3) und Multi-GPU-Skalierung ermöglichen. Diese Architekturen sind auf Rechenzentren und wissenschaftliche Anwendungen ausgelegt.
Warum Server Grafikkarten die richtige Wahl für Ihr B2B-Portfolio sind
Die Integration moderner Server Grafikkarten in Ihre IT-Infrastruktur bietet Ihnen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Enterprise GPUs sind entscheidend, wenn es um Performance, Energieeffizienz und langfristige Skalierbarkeit geht.
- Herausragende Rechenleistung: Nutzen Sie spezialisierte GPUs für KI-Modelle, Large Language Models (LLMs), Transformer-basierte Modelle, Deep Learning Training und Inferenz, Simulation und Datenanalyse – mit maximaler Parallelität und geringer Latenz.
- Skalierbarkeit & Energieeffizienz: Dank GPU-Architekturen wie CDNA oder Hopper profitieren Sie von optimaler Performance pro Watt – entscheidend für die TCO in modernen Rechenzentren und Cloud- und Exascale-Infrastrukturen.
- Offene Software-Ökosysteme: Viele Server Grafikkarten unterstützen Open-Source-Frameworks wie ROCm (für AMD), CUDA® (für NVIDIA), PyTorch oder TensorFlow, was maximale Flexibilität für Entwickler bedeutet und speziell für KI- und Machine Learning-Workloads von Vorteil ist.
- Zukunftssicherheit: Investieren Sie in skalierbare GPU-Infrastruktur, die mit Ihren Anwendungen wächst – von dedizierten Servern bis hin zu groß angelegten KI- und HPC-Clustern auf Exascale-Level.
Die Schlüsseltechnologien: AMD Instinct & NVIDIA Hopper
Unser GPU-Portfolio für Server ist klar auf den professionellen Einsatz in Rechenzentren ausgelegt. Mit den aktuellen Generationen von AMD Instinct Accelerators und der NVIDIA Hopper Architektur stehen Ihnen zwei Hochleistungsplattformen zur Verfügung, die speziell für datenintensive und rechenlastige Workloads entwickelt wurden. Das erleichtert Ihnen die Auswahl der idealen Grafikkarte für Serverprojekte im Bereich HPC, KI oder Machine Learning.
AMD Instinct Accelerators: Höchstleistung für wissenschaftliches Rechnen und KI
Die AMD Instinct Serie richtet sich gezielt an Rechenzentren, die maximale Performance und Energieeffizienz für rechenintensive Aufgaben benötigen. Dank der AMD CDNA Architektur bieten diese GPUs erstklassige FP64- und FP32-Leistung, ideal für:
- High-Performance Computing (HPC): Beschleunigung von Simulationen, numerischen Berechnungen, Genomforschung oder Energie- und Wettermodellen.
- Künstliche Intelligenz (KI) & Machine Learning (ML): Training großer Modelle (Large Language Models, Transformer-Modelle), Analyse von Bild-, Text- und Videodaten sowie prädiktive Analytik und Inferenzprozesse.
Die aktuellen Modelle der MI200- und MI300-Serie überzeugen mit extrem hoher Speicherbandbreite, Multi-GPU-Fähigkeit und einem offenen Software-Ökosystem über ROCm, das den Einsatz in heterogenen Umgebungen erleichtert.
NVIDIA Hopper GPUs: Beschleuniger für das KI-Zeitalter
Die NVIDIA Hopper Architektur ist speziell für KI- und Deep-Learning-Workloads der nächsten Generation entwickelt worden. Mit fortschrittlichen Funktionen wie Transformer Engine, sparsamer Mixed-Precision-Rechenleistung und nahtloser Unterstützung von CUDA®-basierten Frameworks bieten Hopper-GPUs maximale Beschleunigung für:
- Deep Learning Training & Inferenz: Beschleunigung großer neuronaler Netze, Large Language Models (LLMs) und Foundation Models, mit spezialisierten Funktionen für Transformer-Modelle und Sparse-Tensor-Berechnungen.
- HPC & Datenanalyse: Optimierte FP64/FP32-Leistung, ideal für wissenschaftliches Rechnen, technische Simulationen oder Big Data Workflows.
- Datacenter-Workloads: Hohe Energieeffizienz und Skalierbarkeit machen Hopper zur idealen Plattform für cloudbasierte KI-Infrastrukturen und Exascale-Computing.
Besonders hervorzuheben ist die NVIDIA H100, die neue Maßstäbe in Bezug auf KI-Performance, Speicherdurchsatz und Parallelverarbeitung setzt – sowohl für Training als auch Inferenz.
Übersicht: AMD Instinct vs. NVIDIA Hopper für Server-Workloads
| Zielgruppe / Einsatzgebiet | HPC, KI, Machine Learning | Deep Learning, KI-Training, HPC, Datenzentren |
| Typische Anwendungen |
- Wissenschaftliche Simulationen - Genomforschung - Modelltraining (LLMs) - Bild- und Videoanalyse |
- Transformer-basierte Modelle - Foundation Models - Echtzeit-Inferenz - Wissenschaftliche Rechenzentren |
| Architektur / Technologie | AMD CDNA, ROCm, MI200-/MI300-Serie | NVIDIA Hopper, CUDA®, H100 |
| Leistungsmerkmale |
- Hohe FP64-/FP32-Rechenleistung - Hohe Speicherbandbreite - Energieeffizient & skalierbar |
- Mixed-Precision Rechnen (TF32, FP8) - Transformer Engine - NVIDIA NVLink & Multi-GPU Support |
| Besondere Vorteile | Open-Source Software-Stack, keine Vendor-Bindung, effizient bei wissenschaftlichen Workloads | Maximale KI-Beschleunigung, optimale Integration in CUDA-Umgebungen, ideale Wahl für KI-getriebene Datacenter |
| Beispiele für Einsatzszenarien |
- Forschung & Simulation - Technisches Rechnen - Machine Learning |
- KI-Modelltraining - LLM-Inferenz - Cloud-KI-Plattformen |
Ihr Vorteil als Reseller bei server-hardware.com
Wir verstehen die Bedürfnisse von IT-Lösungsanbietern, Systemhäusern und VARs. Unser Service ist darauf ausgelegt, Ihren Beschaffungsprozess so einfach und effizient wie möglich zu gestalten.
- Sofortige Verfügbarkeit & schnelle Lieferung: Dank unseres großen Lagers können wir viele Server Grafikkarten sofort liefern. Überprüfen Sie die Lagerverfügbarkeit direkt auf unserer Produktseite.
- Attraktive B2B-Konditionen: Als registrierter Geschäftskunde profitieren Sie von speziellen Preisen und Angeboten, die Ihre Marge sichern.
- Einfache Produktsuche & Bestellung: Finden Sie mit unseren intelligenten Filtern schnell die passende GPU. Der Bestellprozess ist transparent und auf Ihre Bedürfnisse als B2B-Kunde optimiert.
- Technische Expertise & Support: Unser erfahrenes Team unterstützt Sie bei der Auswahl der passenden Grafikkarte für Server und bei Fragen zur Kompatibilität mit Server-Systemen von Herstellern wie HPE, Dell, Supermicro oder Gigabyte und berät zu Optimierungen für den Dauerbetrieb, wie ECC-VRAM und serveroptimierte Treiber.
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