{"id":1553,"date":"2026-11-05T12:32:32","date_gmt":"2026-11-05T11:32:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/?p=1553"},"modified":"2026-11-06T09:47:39","modified_gmt":"2026-11-06T08:47:39","slug":"gpu-generationen-fur-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1553,gpu-generationen-fur-ki\/","title":{"rendered":"Blackwell, Ada oder Ampere? So w\u00e4hlen Sie die GPU-Generation f\u00fcr Unternehmens-KI"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Generation einer GPU bestimmt, in welchen Zahlenformaten (Genauigkeiten) sie KI-Berechnungen am schnellsten ausf\u00fchrt, welche Speicherbandbreite sie bietet und wie viel Energie sie ben\u00f6tigt. Im Angebot professioneller GPUs von NVIDIA sind drei Generationen vertreten: <strong>Ampere (z. B. RTX A6000), Ada Lovelace (z. B. RTX 6000 Ada) und Blackwell (z. B. RTX PRO 6000 Blackwell).<\/strong> Jede neue Generation unterst\u00fctzt niedrigere Rechengenauigkeiten \u2013 von BF16 bei Ampere bis FP4 bei Blackwell.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Wahl der Generation h\u00e4ngt von Modellgr\u00f6\u00dfe, Rechenformat, Nutzerzahl und den Betriebsbedingungen der Hardware ab. GPU-Typen, VRAM, OEM-, Retail- und Bulk-Varianten erl\u00e4utern wir in <a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/category\/ki-grafikkarten-30829\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">der Kategorie GPUs f\u00fcr KI<\/a>. Dieser Artikel konzentriert sich auf Unterschiede zwischen den Generationen und Editionen. Er richtet sich an IT-Leiter, Infrastrukturarchitekten, Data-Science-Teams und Beschaffungsverantwortliche, die GPUs f\u00fcr KI-Projekte im Unternehmen ausw\u00e4hlen.<\/p>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_89 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table of Contents<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1553,gpu-generationen-fur-ki\/#GPU-Generation_von_NVIDIA_anhand_der_Kartenbezeichnung_erkennen\" >GPU-Generation von NVIDIA anhand der Kartenbezeichnung erkennen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1553,gpu-generationen-fur-ki\/#Was_sich_zwischen_den_Generationen_bei_KI-Aufgaben_aendert\" >Was sich zwischen den Generationen bei KI-Aufgaben \u00e4ndert<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1553,gpu-generationen-fur-ki\/#Wann_eine_GPU_der_Blackwell-Generation_die_richtige_Wahl_ist\" >Wann eine GPU der Blackwell-Generation die richtige Wahl ist<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1553,gpu-generationen-fur-ki\/#Wann_eine_GPU-Karte_der_Generation_Ampere_oder_Ada_Lovelace_die_Anforderungen_erfuellt\" >Wann eine GPU-Karte der Generation Ampere oder Ada Lovelace die Anforderungen erf\u00fcllt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1553,gpu-generationen-fur-ki\/#Gleiche_Generation_verschiedene_Editionen_%E2%80%93_am_Beispiel_der_RTX_PRO_6000_Blackwell\" >Gleiche Generation, verschiedene Editionen \u2013 am Beispiel der RTX PRO 6000 Blackwell<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1553,gpu-generationen-fur-ki\/#GPU-Generation_und_-Edition_im_Verhaeltnis_zur_KI-Aufgabe\" >GPU-Generation und -Edition im Verh\u00e4ltnis zur KI-Aufgabe<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1553,gpu-generationen-fur-ki\/#Haeufig_gestellte_Fragen_zu_GPU-Generationen_fuer_KI\" >H\u00e4ufig gestellte Fragen zu GPU-Generationen f\u00fcr KI<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"GPU-Generation_von_NVIDIA_anhand_der_Kartenbezeichnung_erkennen\"><\/span><strong>GPU-Generation von NVIDIA anhand der Kartenbezeichnung erkennen<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Generation einer GPU von NVIDIA l\u00e4sst sich an der Modellbezeichnung erkennen. <strong>Die Zahl im Namen (z. B. 2000, 4000, 6000) kennzeichnet die Leistungsklasse der Karte innerhalb einer Generation: Je h\u00f6her die Zahl, desto mehr Kerne und Speicher<\/strong>. Daher tr\u00e4gt dieselbe Klasse in aufeinanderfolgenden Generationen unterschiedliche Namen, z. B.: RTX A6000 (Ampere), RTX 6000 Ada (Ada Lovelace) und RTX PRO 6000 Blackwell (Blackwell).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th><strong>Generation<\/strong><\/th><th><strong>Jahr<\/strong><\/th><th><strong>GPUs f\u00fcr Workstations<\/strong><\/th><th><strong>GPUs f\u00fcr Server<\/strong><\/th><th><strong>Beispiele im Sortiment<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Blackwell<\/td><td>2025<\/td><td>RTX PRO + Zahl + Blackwell<\/td><td>RTX PRO + Zahl + Blackwell Server Edition<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/VCNRTXPRO2000-PB\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RTX PRO 2000 Blackwell<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Ada Lovelace<\/td><td>2022<\/td><td>RTX + Zahl + Ada<\/td><td>L + Zahl<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/900-2G193-0000-001\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">L4<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Ampere<\/td><td>2020<\/td><td>RTX A + Zahl<\/td><td>A + Zahl<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/VCNRTXA1000-PB\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RTX A1000<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was_sich_zwischen_den_Generationen_bei_KI-Aufgaben_aendert\"><\/span><strong>Was sich zwischen den Generationen bei KI-Aufgaben \u00e4ndert<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Generationen unterscheiden sich vor allem durch <strong>unterst\u00fctzte Rechengenauigkeiten<\/strong>, <strong>Speicherbandbreite und Leistungsaufnahme<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die wachsende Bedeutung niedrigerer Genauigkeiten best\u00e4tigt der Bericht <a href=\"https:\/\/hai.stanford.edu\/ai-index\/2026-ai-index-report\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">AI Index 2026<\/a> der Stanford University: Berechnungen in Formaten mit reduzierter Genauigkeit sind bei vielen Anwendungen sowohl f\u00fcr das Training als auch f\u00fcr die Inferenz von Modellen zum Standard geworden. Laut den Autoren des Berichts f\u00fchrt modernste Hardware f\u00fcr maschinelles Lernen heute etwa 10-mal mehr Berechnungen pro Watt aus als vor einem Jahrzehnt. Jede neue GPU-Generation verschiebt diese Grenze weiter: Ampere beschleunigt Berechnungen in BF16, Ada Lovelace erg\u00e4nzte FP8, und Blackwell \u2013 FP4 und FP6.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die folgende \u00dcbersicht vergleicht drei GPUs derselben Leistungsklasse (6000).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th><strong>Parameter<\/strong><\/th><th><strong>RTX A6000 (Ampere)<\/strong><\/th><th><strong>RTX 6000 Ada (Ada Lovelace)<\/strong><\/th><th><strong>RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Generation der Tensor-Kerne<\/td><td>3.<\/td><td>4.<\/td><td>5.<\/td><\/tr><tr><td>Durch Tensor-Kerne beschleunigte Genauigkeiten<\/td><td>TF32, BF16, FP16, INT8<\/td><td>wie Ampere + FP8<\/td><td>wie Ada + FP6, FP4<\/td><\/tr><tr><td>Speicher<\/td><td>48 GB GDDR6<\/td><td>48 GB GDDR6<\/td><td>96 GB GDDR7<\/td><\/tr><tr><td>Speicherbandbreite<\/td><td>768 GB\/s<\/td><td>960 GB\/s<\/td><td>1792 GB\/s<\/td><\/tr><tr><td>Tensor-Leistung FP16<\/td><td>154,8 TFLOPS<\/td><td>364 TFLOPS<\/td><td>503,8 TFLOPS<\/td><\/tr><tr><td>Leistungsaufnahme (TGP)<\/td><td>300 W<\/td><td>300 W<\/td><td>600 W<\/td><\/tr><tr><td>Schnittstelle<\/td><td>PCIe 4.0<\/td><td>PCIe 4.0<\/td><td>PCIe 5.0<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ampere<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ampere (2020) f\u00fchrte die dritte Generation der Tensor-Kerne sowie die Formate TF32 und BF16 ein, die h\u00e4ufig beim Modelltraining eingesetzt werden. GPUs dieser Generation beschleunigen FP8-Berechnungen nicht hardwareseitig. H\u00f6here Workstation-Modelle der RTX-A-Serie, etwa RTX A6000, unterst\u00fctzen NVLink-Br\u00fccken zur Verbindung von zwei Karten. Die kompakten RTX A1000 und RTX A400 eignen sich f\u00fcr Arbeitspl\u00e4tze mit geringer Leistungsaufnahme.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ada Lovelace<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ada Lovelace (2022) brachte die vierte Generation der Tensor-Kerne mit Unterst\u00fctzung f\u00fcr FP8, wodurch der Speicherbedarf sinkt und laut Hersteller eine bis zu 4-mal h\u00f6here Inferenzleistung als die vorherige Generation erreicht wird. Zu dieser Generation geh\u00f6ren RTX-Ada-Workstation-Karten sowie die Serverbeschleuniger L4, L40 und L40S.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Blackwell<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Blackwell (RTX-PRO-Serie ab 2025) f\u00fchrt die f\u00fcnfte Generation der Tensor-Kerne mit Unterst\u00fctzung f\u00fcr FP4 und FP6 sowie GDDR7-Speicher ein. Laut NVIDIA ben\u00f6tigt ein Modell in FP4 weniger als die H\u00e4lfte des Speichers, der in FP16 erforderlich ist. Nach Herstellerangaben erzeugt die RTX PRO 6000 Blackwell ein Bild mit dem Modell FLUX.dev in ca. 7 s in BF16 und in 3,3 s in FP4.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wann_eine_GPU_der_Blackwell-Generation_die_richtige_Wahl_ist\"><\/span><strong>Wann eine GPU der Blackwell-Generation die richtige Wahl ist<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Die Blackwell-Generation eignet sich gut f\u00fcr Unternehmen, die gro\u00dfe Modelle auf einer einzelnen Karte ausf\u00fchren, FP4-Quantisierung nutzen oder eine Karte auf mehrere Teams aufteilen m\u00f6chten. <\/strong>Diese M\u00f6glichkeiten ergeben sich aus konkreten Merkmalen der Architektur:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Unterst\u00fctzung f\u00fcr FP4 und FP6<\/strong> \u2013 die niedrigere Genauigkeit erm\u00f6glicht die Ausf\u00fchrung eines gr\u00f6\u00dferen Modells im selben Speicher und beschleunigt die Inferenz. Tensor-Kerne der f\u00fcnften Generation verarbeiten FP4 mit doppelt so hoher Bandbreite wie FP8.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>GDDR7-Speicher<\/strong> \u2013 der neuere Speicherstandard bietet eine h\u00f6here Bandbreite als GDDR6. Die Spitzenmodelle dieser Generation verf\u00fcgen \u00fcber doppelt so viel Speicher und eine doppelt so hohe Bandbreite wie ihre Pendants der vorherigen Generation.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>MIG (Multi-Instance GPU)<\/strong> \u2013 eine Karte kann in mehrere isolierte Instanzen aufgeteilt werden. Jede verf\u00fcgt \u00fcber eigenen Speicher und Rechenkerne, sodass mehrere Aufgaben oder Teams parallel arbeiten, ohne die Leistung der jeweils anderen zu beeintr\u00e4chtigen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>PCIe 5.0<\/strong> \u2013 die doppelt so hohe Busbandbreite gegen\u00fcber PCIe 4.0 beschleunigt den Datenaustausch mit Prozessor und Systemspeicher.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Breite Auswahl an Leistungsklassen<\/strong> \u2013 die RTX-PRO-Serie umfasst sowohl kompakte Karten f\u00fcr kleine Geh\u00e4use als auch Modelle mit hoher Speicherkapazit\u00e4t f\u00fcr anspruchsvollste Aufgaben.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei der Konfigurationsplanung sollte die Leistungsaufnahme ber\u00fccksichtigt werden: Die RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition ben\u00f6tigt bis zu 600 W und damit doppelt so viel wie die RTX 6000 Ada. Dies beeinflusst die Auswahl von Netzteil und K\u00fchlung sowie bei mehreren Karten die Wahl der Editionen, die wir im weiteren Verlauf des Artikels beschreiben.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wann_eine_GPU-Karte_der_Generation_Ampere_oder_Ada_Lovelace_die_Anforderungen_erfuellt\"><\/span><strong>Wann eine GPU-Karte der Generation Ampere oder Ada Lovelace die Anforderungen erf\u00fcllt<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">GPU-Karten der Generationen Ampere und Ada Lovelace eignen sich gut f\u00fcr die Anforderungen eines Unternehmens, wenn das Modell in ihren Speicher passt und die Arbeitsumgebung Formate nutzt, die von diesen Generationen beschleunigt werden. Dies betrifft meist die folgenden Situationen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Modelle in den Formaten FP16 und BF16<\/strong> \u2013 beide Formate werden von den Tensor-Kernen aller drei Generationen beschleunigt. Plant das Unternehmen keine Quantisierung auf FP8 oder FP4, kann die Ampere-Generation dieselben Modelle verarbeiten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Inferenz in FP8<\/strong> \u2013 die Ada-Lovelace-Generation unterst\u00fctzt FP8 hardwareseitig. In dieser Generation sind zudem energieeffiziente Serverbeschleuniger f\u00fcr Inferenz und Videobearbeitung verf\u00fcgbar.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Erweiterung der bestehenden Infrastruktur<\/strong> \u2013 die Beschaffung weiterer Karten derselben bereits eingesetzten Generation erleichtert die einheitliche Verwaltung von Treibern, System-Images und Prozessen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Verbindung von zwei Karten in einer Workstation \u00fcber eine NVLink-Br\u00fccke<\/strong> \u2013 bei Workstation-Karten wird dies von h\u00f6heren Modellen der RTX-A-Serie (Ampere) unterst\u00fctzt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Virtualisierung und gemischte Workloads<\/strong> \u2013 Serverbeschleuniger der Ada-Lovelace-Generation kombinieren Inferenz mit virtuellen Workstations und Videobearbeitung.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kompakte Arbeitspl\u00e4tze<\/strong> \u2013 Low-Profile-Karten der Generationen Ampere und Ada Lovelace passen in kleine Geh\u00e4use und eignen sich f\u00fcr weniger anspruchsvolle Modelle.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vor dem Kauf sollte gepr\u00fcft werden, ob die verwendeten Bibliotheken und KI-Frameworks die gew\u00e4hlte Generation in der erforderlichen CUDA-Version unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Gleiche_Generation_verschiedene_Editionen_%E2%80%93_am_Beispiel_der_RTX_PRO_6000_Blackwell\"><\/span><strong>Gleiche Generation, verschiedene Editionen \u2013 am Beispiel der RTX PRO 6000 Blackwell<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Innerhalb einer Generation kann dasselbe GPU-Kartenmodell in mehreren Editionen erh\u00e4ltlich sein. <strong>Die RTX PRO 6000 Blackwell ist in drei Editionen verf\u00fcgbar: Workstation Edition, Max-Q Workstation Edition und Server Edition.<\/strong> Alle nutzen denselben GB202-Chip und verf\u00fcgen \u00fcber 96 GB GDDR7-Speicher. Sie unterscheiden sich in K\u00fchlung, Leistungsgrenze und Einbauumgebung.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th><strong>Parameter<\/strong><\/th><th><strong>Workstation Edition<\/strong><\/th><th><strong>Max-Q Workstation Edition<\/strong><\/th><th><strong>Server Edition<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>K\u00fchlung<\/td><td>aktiv, 2 L\u00fcfter<\/td><td>aktiv, 1 L\u00fcfter<\/td><td>passiv (K\u00fchlk\u00f6rper)<\/td><\/tr><tr><td>Leistungsaufnahme<\/td><td>bis zu 600 W<\/td><td>300 W<\/td><td>bis zu 600 W (konfigurierbar)<\/td><\/tr><tr><td>Kartenl\u00e4nge<\/td><td>304,8 mm<\/td><td>266,7 mm<\/td><td>266,7 mm<\/td><\/tr><tr><td>Speicherbandbreite<\/td><td>1792 GB\/s<\/td><td>1792 GB\/s<\/td><td>1597 GB\/s<\/td><\/tr><tr><td>Videoausg\u00e4nge<\/td><td>4 \u00d7 DisplayPort 2.1b<\/td><td>4 \u00d7 DisplayPort 2.1b<\/td><td>4 \u00d7 DisplayPort 2.1<\/td><\/tr><tr><td>Einsatzbereich<\/td><td>Workstation<\/td><td>Workstation, auch mit mehreren Karten<\/td><td>Server mit Zwangsbel\u00fcftung<\/td><\/tr><tr><td>Beispiel im Sortiment<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/900-5G144-2500-000\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">NVIDIA 900-5G144-2500-000<\/a><\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/900-5G153-2500-000\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">NVIDIA 900-5G153-2500-000<\/a><\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/TCSRTXPRO6000SE-BLK\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">PNY TCSRTXPRO6000SE-BLK<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Workstation Edition<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Workstation Edition arbeitet mit der vollen Leistungsgrenze von 600 W und verf\u00fcgt \u00fcber zwei eigene L\u00fcfter, die W\u00e4rme von der Karte abf\u00fchren. Diese Edition ist f\u00fcr Workstations mit einer GPU-Karte ausgelegt, bei denen die maximale Leistung eines einzelnen Prozessors entscheidend ist.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Max-Q Workstation Edition<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Max-Q Workstation Edition arbeitet mit einer Leistungsgrenze von 300 W, also halb so hoch, bei gleicher Speicherkapazit\u00e4t und Speicherbandbreite. Die geringere Leistungsaufnahme bedeutet weniger W\u00e4rme, die aus dem Geh\u00e4use abgef\u00fchrt werden muss. In einer Workstation lassen sich bis zu vier Karten dieser Edition installieren, was insgesamt 384 GB GPU-Speicher ergibt.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Server Edition<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Server Edition hat keine L\u00fcfter. Die W\u00e4rme wird durch den von den Serverl\u00fcftern erzeugten Luftstrom abgef\u00fchrt. Daher ist diese Edition f\u00fcr Server mit Zwangsbel\u00fcftung und nicht f\u00fcr Workstation-Geh\u00e4use vorgesehen. Diese Karten sind f\u00fcr den Dauerbetrieb in Rechenzentren optimiert und unterst\u00fctzen unter anderem Secure Boot sowie Confidential Computing.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dieselbe Einteilung in Editionen gilt auch f\u00fcr andere Modelle der RTX-PRO-Blackwell-Serie.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"GPU-Generation_und_-Edition_im_Verhaeltnis_zur_KI-Aufgabe\"><\/span><strong>GPU-Generation und -Edition im Verh\u00e4ltnis zur KI-Aufgabe<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Auswahl einer GPU-Karte beginnt mit der Aufgabe, die sie ausf\u00fchren soll: Das Prototyping an einem einzelnen Arbeitsplatz stellt andere Anforderungen als Inferenz f\u00fcr ein ganzes Team oder das Training gro\u00dfer Modelle. Die folgende Tabelle ordnet typische KI-Aufgaben im Unternehmen der GPU-Generation und -Edition zu, die ihre Anforderungen erf\u00fcllen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th><strong>KI-Aufgabe<\/strong><\/th><th><strong>Generation<\/strong><\/th><th><strong>Edition oder Formfaktor<\/strong><\/th><th><strong>Beispiele im Sortiment<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Prototyping und Tests kleinerer Modelle an einem einzelnen Arbeitsplatz<\/td><td>Ada Lovelace oder Blackwell<\/td><td>Workstation, kompakte Karte<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/VCNRTXPRO4000LP-PB\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RTX PRO 4000 SFF Blackwell<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Modelle in FP16 oder BF16, Erweiterung von Workstations mit Ampere-Karten<\/td><td>Ampere<\/td><td>Workstation<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/AV8J4AA\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RTX A1000<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Lokales Sprachmodell f\u00fcr ein Team, Inferenz in FP8<\/td><td>Ada Lovelace<\/td><td>Workstation<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/VCNRTX6000ADA-PB\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RTX 6000 Ada<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Gro\u00dfes Modell auf einer Karte, Quantisierung FP4<\/td><td>Blackwell<\/td><td>Workstation Edition<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/VCNRTXPRO6000-SB\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Mehrere GPU-Karten in einer Workstation<\/td><td>Blackwell<\/td><td>Max-Q Workstation Edition<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/VCNRTXPRO6000MQ-PB\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Inferenz auf einem Server bei geringer Leistungsaufnahme, Videobearbeitung<\/td><td>Ada Lovelace<\/td><td>Low-Profile-Serverbeschleuniger<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/TCSL4PCIE-PB\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">L4<\/a><\/td><\/tr><tr><td>Multimodale Inferenz auf einem Server, Aufteilung einer Karte zwischen Teams (MIG)<\/td><td>Blackwell<\/td><td>Server Edition<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/product\/TCSRTXPRO6000SE-PB\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Auswahl des gesamten Systems erl\u00e4utern wir in separaten Artikeln: <a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1433,welchen-computer-fur-ki-wahlen-typen-parameter-und-einsatzbereiche\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So w\u00e4hlen Sie einen Computer f\u00fcr KI aus<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1473,welchen-server-fur-ki-wahlen-drei-investitionsstufen-und-reale-kosten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So w\u00e4hlen Sie einen Server f\u00fcr KI aus<\/a> und <a href=\"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1516,lokales-llm-im-unternehmen-wann-sich-ki-auf-eigener-hardware-lohnt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Wann ein Sprachmodell auf eigener Hardware betrieben werden sollte<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Haeufig_gestellte_Fragen_zu_GPU-Generationen_fuer_KI\"><\/span><strong>H\u00e4ufig gestellte Fragen zu GPU-Generationen f\u00fcr KI<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<div class=\"schema-faq wp-block-yoast-faq-block\"><div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-17621793875159382\"><strong class=\"schema-faq-question\">Bedeutet eine neuere GPU-Generation immer eine h\u00f6here Leistung bei KI-Aufgaben?<\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">Eine neuere Generation bietet eine h\u00f6here Spitzenleistung und Unterst\u00fctzung f\u00fcr niedrigere Pr\u00e4zisionen, doch der Nutzen h\u00e4ngt von der Aufgabe ab. Wenn ein Modell in FP16 oder BF16 l\u00e4uft und in den Grafikspeicher passt, wird es von GPU-Karten aller drei Generationen (Ampere, Ada Lovelace, Blackwell) hardwareseitig beschleunigt. Der gr\u00f6\u00dfte Unterschied zeigt sich bei auf FP8 oder FP4 quantisierten Modellen sowie bei Modellen mit hohem Speicherbedarf.<\/p> <\/div> <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-17621793875159383\"><strong class=\"schema-faq-question\">Worin unterscheiden sich RTX A6000, RTX 6000 Ada und RTX PRO 6000 Blackwell?<\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">Es handelt sich um GPUs derselben Leistungsklasse aus drei aufeinanderfolgenden Generationen. RTX A6000 (Ampere) und RTX 6000 Ada verf\u00fcgen jeweils \u00fcber 48 GB GDDR6 Speicher und eine Leistungsaufnahme von 300 W. RTX PRO 6000 Blackwell bietet 96 GB GDDR7 Speicher mit einer Bandbreite von 1792 GB\/s und unterst\u00fctzt als einzige von ihnen FP4.<\/p> <\/div> <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-17621793875159384\"><strong class=\"schema-faq-question\">Eignet sich eine GPU der Ampere-Generation f\u00fcr die Arbeit mit KI?<\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">Ja. GPUs der Ampere-Generation beschleunigen Berechnungen in den Formaten TF32, BF16 und FP16, die beim Training und bei der Inferenz vieler Modelle eingesetzt werden. Das Format FP8, das von den Generationen Ada Lovelace und Blackwell unterst\u00fctzt wird, beschleunigen sie nicht in Hardware.<\/p> <\/div> <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-17621793875159385\"><strong class=\"schema-faq-question\">Was bedeutet Rechengenauigkeit bei einer GPU?<\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">Die Genauigkeit bezeichnet das Format, in dem die Zahlen eines Modells gespeichert werden, etwa FP16, FP8 oder FP4. Je weniger Bits verwendet werden, desto weniger Speicher belegt das Modell und desto schneller l\u00e4uft es. Die Ergebnisqualit\u00e4t bei geringerer Genauigkeit h\u00e4ngt von der verwendeten Quantisierungsmethode ab.<\/p> <\/div> <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-17621793875159386\"><strong class=\"schema-faq-question\">Was bedeutet die Unterst\u00fctzung von FP4 in der Blackwell-Generation?<\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">FP4 ist ein 4-Bit-Zahlenformat, bei dem ein Modell weniger als die H\u00e4lfte des Speichers ben\u00f6tigt, der bei FP16 erforderlich ist. Tensor Cores der f\u00fcnften Generation verarbeiten FP4 mit doppelt so hoher Bandbreite wie FP8. Dadurch l\u00e4sst sich ein gr\u00f6\u00dferes Modell auf einer einzelnen GPU betreiben oder die Inferenz beschleunigen.<\/p> <\/div> <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-17621793875159387\"><strong class=\"schema-faq-question\">Wie l\u00e4sst sich die GPU-Generation anhand der Modellbezeichnung erkennen?<\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">F\u00fcr Workstations ausgelegte Karten mit der Bezeichnung RTX A geh\u00f6ren zur Ampere-Generation, Karten mit dem Zusatz Ada zur Generation Ada Lovelace und die RTX-PRO-Serie mit dem Zusatz Blackwell zur Blackwell-Generation. Bei Serverbeschleunigern gibt der erste Buchstabe der Bezeichnung die Generation an: A steht f\u00fcr Ampere, L f\u00fcr Ada Lovelace.<\/p> <\/div> <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-17621793875159388\"><strong class=\"schema-faq-question\">Worin unterscheiden sich RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition, Max-Q und Server Edition?<\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">Alle drei Editionen verf\u00fcgen \u00fcber denselben Chip und 96 GB GDDR7 Speicher. Die Workstation Edition arbeitet mit einer Leistungsaufnahme von bis zu 600 W und aktiver K\u00fchlung, Max-Q mit einer Leistungsaufnahme von 300 W und aktiver K\u00fchlung, w\u00e4hrend die Server Edition \u00fcber eine passive K\u00fchlung f\u00fcr Server mit Zwangsbel\u00fcftung verf\u00fcgt.<\/p> <\/div> <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-17621793875159389\"><strong class=\"schema-faq-question\">Kann eine einzelne GPU zwischen mehreren Nutzern aufgeteilt werden?<\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">Ja, sofern die Karte die MIG-Technologie (Multi-Instance GPU) unterst\u00fctzt. RTX PRO 6000 Blackwell l\u00e4sst sich in bis zu vier isolierte Instanzen mit jeweils 24 GB aufteilen, die jeweils \u00fcber eigenen Speicher und eigene Rechenkerne verf\u00fcgen.<\/p> <\/div> <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Generation einer GPU bestimmt, in welchen Zahlenformaten (Genauigkeiten) sie KI-Berechnungen am schnellsten ausf\u00fchrt, welche Speicherbandbreite sie bietet und wie viel Energie sie ben\u00f6tigt. Im Angebot professioneller GPUs von NVIDIA sind drei Generationen vertreten: Ampere (z. B. RTX A6000), Ada Lovelace (z. B. RTX 6000 Ada) und Blackwell (z. B. RTX PRO 6000 Blackwell). 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RTX PRO 6000 Blackwell ma 96 GB pami\u0119ci GDDR7 o przepustowo\u015bci 1792 GB\/s i jako jedyna z nich obs\u0142uguje FP4.","inLanguage":"de"},"inLanguage":"de"},{"@type":"Question","@id":"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1553,gpu-generationen-fur-ki\/#faq-question-17621793875159384","position":3,"url":"https:\/\/www.senetic.de\/blog\/1553,gpu-generationen-fur-ki\/#faq-question-17621793875159384","name":"Czy karta GPU generacji Ampere nadaje si\u0119 do pracy z AI?","answerCount":1,"acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Tak. Karty GPU generacji Ampere przyspieszaj\u0105 obliczenia w formatach TF32, BF16 i FP16, stosowanych przy trenowaniu i inferencji wielu modeli. 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