AI Hardware-Benchmarks: Inferenz, Trainings- und AI Workloads
KI-Hardware besteht aus spezialisierten Prozessoren für KI-Inferenz und Modelltraining. Wir haben führende KI-Chiphersteller analysiert und die neueste Generation von KI-Chips in Cloud- und Serverless-Umgebungen mit verschiedenen LLMs getestet.
AI Hardware-Benchmarks: Inferenz, Trainings- und AI Workloads erkunden
Top 60+ Cloud GPU Anbieter
Cloud GPU Anbieter lassen sich in drei Stufen einteilen. Hyperscaler betreiben breite Cloud-Plattformen, bei denen GPU-Mietangebote nur eines von vielen Produkten sind. Spezialisierte Neoclouds konzentrieren sich auf GPU und AI-Infrastruktur als ihr Kernprodukt. Community-Marktplätze bündeln Bestände vieler kleiner Betreiber, oft am unteren Ende der veröffentlichten Preisspanne. Wir verfolgen 64 Cloud GPU Anbieter und 14 kuratierte…
Vergleich der Top 6 kostenlosen Cloud GPU-Dienste
Fortschritte in der KI und im maschinellen Lernen haben die Nachfrage nach GPUs im High-Performance-Computing erhöht. Der Aufbau einer dedizierten GPU-Infrastruktur erfordert hohe Anfangsinvestitionen, während cloudbasierte Dienste einen günstigeren Zugang bieten. Kostenlose GPU-Plattformen unterstützen Forscher, Entwickler und Organisationen mit begrenztem Budget. Sehen Sie sich unten die detaillierten Informationen zu den Top 6 kostenlosen Cloud GPU-Anbietern…
Cloud GPU Preisgestaltung, Leistung & Anbietervergleich
Die Listenpreise für Cloud GPU desselben Modells können je nach Anbieter um ein Vielfaches variieren. Wir haben den niedrigsten Tarif, den Anbieter, die Marktbreite und den Median für 40+ GPU-Konfigurationen über alle drei Preisklassen hinweg sowie einen Durchsatz-pro-Dollar-Benchmark für 10 Modelle zusammengestellt. Cloud GPU Preis pro Durchsatz Sehen Sie sich die kosteneffizienteste GPU für Ihren…
LLM Inferenz-Engines: vLLM vs LMDeploy vs SGLang
Wir haben 3 führende LLM-Inferenz-Engines auf NVIDIA H100 getestet: vLLM, LMDeploy und SGLang. Jede Engine verarbeitete identische Workloads: 1.000 ShareGPT-Prompts mit Llama 3.1 8B-Instruct, um den tatsächlichen Leistungseinfluss ihrer architektonischen Entscheidungen und Optimierungsstrategien zu isolieren. EnginesAm besten geeignet für vLLM-Prototyping und Experimente mit über 100 Modellarchitekturen -Multi GPU-Umgebungen (NVIDIA, AMD, Intel) LMDeploy-Produktionseinsätze, die H100-Leistung mit…
GPU Parallelitäts-Benchmark: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X
Ich habe die letzten 20 Jahre darauf verwendet, mich auf die Optimierung der systemweiten Rechenleistung zu konzentrieren. Wir haben die neuesten NVIDIA GPUs getestet, einschließlich der NVIDIA’s H100, H200 und B200 sowie der AMD’s MI300X, für eine Analyse der Parallelitäts-Skalierung. Mit dem vLLM-Framework und dem gpt-oss-20b model haben wir getestet, wie diese GPUs parallele Anfragen…
Beste 10 Serverless GPU-Clouds & 14 kosteneffiziente GPUs
Serverless GPU kann leicht skalierbare Rechenleistungen für AI-Workloads bereitstellen. Allerdings können die Kosten für groß angelegte Projekte erheblich sein. Navigieren Sie je nach Bedarf zu den entsprechenden Abschnitten: Finden Sie die kosteneffizientesten Anbieter nach Tokens pro Dollar Vergleichen Sie Stundensätze aller großen Anbieter Leistungsdaten für Inference- und Fine-Tuning-Durchsatz Serverless GPU-Preis pro Durchsatz Serverless GPU-Anbieter bieten…
Mehr-GPU-Benchmark: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
Seit über zwei Jahrzehnten ist die Optimierung der Rechenleistung ein Eckpfeiler meiner Arbeit. Wir haben die GPUs von NVIDIA (B200, H200, H100) und AMD (MI300X) getestet, um zu bewerten, wie gut sie sich für die Inferenz von Large Language Models (LLM) skalieren lassen. Mit dem vLLM-Framework und dem Modell meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct führten wir Tests mit 1,…
DGX Spark im Vergleich zu Mac Studio & Halo: Benchmarks & Alternativen
NVIDIA’s DGX Spark betrat 2025 den Desktop-AI-Markt für 4.699 $ und positioniert sich als „Desktop-AI-Supercomputer". Er verfügt über 128 GB einheitlichen Speicher und verspricht eine Petaflop-FP4-AI-Leistung in einem Gehäuse in Mac-Mini-Größe. Sehen Sie sich die Benchmark-Ergebnisse zu Wert und Leistung im Vergleich zu Alternativen an: GPT-OSS 120B-Leistung Beim Vergleich von Systemen mit dem anspruchsvollen GPT-OSS…
GPU Software für KI: CUDA vs. ROCm
Rohe Hardware-Spezifikationen erzählen nur die Hälfte der Geschichte im GPU-Computing. Um die KI-Leistung in der Praxis zu messen, führten wir 52 verschiedene Tests durch, um AMDs MI300X mit NVIDIAs H100, H200 und B200 in Multi-GPU- und Hochkonkurrenz-Szenarien zu vergleichen. Während AMDs MI300X mit 1.307 TFLOPS im Vergleich zu NVIDIAs H100/H200 mit 990 TFLOPS einen theoretischen…
Top 25+ KI-Chip-Hersteller: NVIDIA & seine Konkurrenten
Basierend auf unserer Erfahrung mit dem Cloud-GPU-Benchmark von AIMultiple mit 10 verschiedenen GPU-Modellen in 4 verschiedenen Szenarien sind dies die führenden KI-Hardware-Unternehmen für Rechenzentrums-Workloads. Folgen Sie den Links, um unsere Begründung für jede Auswahl zu sehen: 25+ KI-Chip-Hersteller nach Kategorie AnbieterKategorieAusgewählter KI-Chip* NVIDIAFührender HerstellerBlackwell Ultra AMDFührender HerstellerMI400 IntelFührender HerstellerGaudi 3 AWSPublic Cloud & Chip-HerstellerTrainium3 AlphabetPublic…