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
Vergleich der 6 besten kostenlosen Cloud-GPU-Dienste
Fortschritte in KI und maschinellem Lernen haben die Nachfrage nach GPUs für Hochleistungsrechner erhöht. Der Aufbau einer dedizierten GPU-Infrastruktur ist mit hohen Vorlaufkosten verbunden, während Cloud-basierte Dienste einen kostengünstigeren Zugang bieten. Kostenlose GPU-Plattformen unterstützen Forscher, Entwickler und Organisationen mit begrenzten Budgets.
LLM-Inferenzmaschinen: vLLM vs. LMDeploy vs. SGLang
Wir haben drei führende LLM-Inferenz-Engines auf dem H100 (NVIDIA) getestet: vLLM, LMDeploy und SGLang. Jede Engine verarbeitete identische Workloads: 1.000 ShareGPT-Prompts mit Llama 3.1 8B-Instruct, um die tatsächlichen Auswirkungen ihrer Architektur und Optimierungsstrategien auf die Performance zu ermitteln. Benchmark-Ergebnisse der Inferenz-Engines: Wir haben den Offline-Batch-Durchsatz über insgesamt 10.000 Inferenzoperationen (1.000 Prompts ) gemessen.
Wie man eine KI-Infrastruktur und ihre wichtigsten Komponenten entwirft
Die KI-Infrastruktur bildet die Grundlage aktueller KI-Anwendungen und kombiniert spezialisierte Hardware, Software und Betriebsmethoden, um den Anforderungen der KI gerecht zu werden. Unternehmen verschiedenster Branchen nutzen sie, um KI in Produkte und Prozesse zu integrieren, beispielsweise in Chatbots (z. B. ChatGPT), Gesichts- und Spracherkennung sowie Computer Vision.
Die 10 besten serverlosen GPU-Clouds und 14 kostengünstige GPUs
Serverlose GPUs bieten einfach skalierbare Rechenleistung für KI-Workloads. Bei großen Projekten können die Kosten jedoch erheblich sein. Navigieren Sie zu den für Ihre Bedürfnisse relevanten Abschnitten: Preis pro Durchsatz bei serverlosen GPUs. Anbieter serverloser GPUs bieten unterschiedliche Leistungsstufen und Preismodelle für KI-Workloads.
GPU-Parallelitäts-Benchmark: H100 vs. H200 vs. B200 vs. MI300X
Ich habe die letzten 20 Jahre der Optimierung der Rechenleistung auf Systemebene gewidmet. Wir haben die neuesten GPUs der Serie NVIDIA, darunter die Modelle H100, H200 und B200 sowie die MI300X der Serie AMD, hinsichtlich ihrer Skalierungsfähigkeit bei gleichzeitigen Anfragen getestet. Mithilfe des vLLM-Frameworks und des gpt-oss-20b-Modells haben wir untersucht, wie diese GPUs mit 1 bis 512 gleichzeitigen Anfragen umgehen.
Die 30 besten Cloud-GPU-Anbieter und ihre GPUs im Jahr 2026
Wir haben die 10 gängigsten GPUs in typischen Szenarien getestet (z. B. Feinabstimmung eines LLM wie Llama 3.2). Basierend auf diesen Erkenntnissen: Ranking: Sponsoren sind verlinkt und oben hervorgehoben. Anschließend werden Hyperscaler nach ihrem US-Marktanteil aufgelistet. Danach werden die Anbieter nach der Anzahl der von ihnen angebotenen Modelle sortiert.
Cloud-GPUs für Deep Learning: Verfügbarkeit und Preis/Leistung
Wenn Sie bezüglich des GPU-Modells flexibel sind, ermitteln Sie die kostengünstigste Cloud-GPU anhand unseres Benchmarks von 10 GPU-Modellen in Szenarien zur Bild- und Textgenerierung und -optimierung. Cloud-GPU-Preis pro Durchsatz: Zwei gängige Preismodelle für GPUs sind „On-Demand“- und „Spot“-Instanzen.
Multi-GPU-Benchmark: B200 vs. H200 vs. H100 vs. MI300X
Seit über zwei Jahrzehnten ist die Optimierung der Rechenleistung ein zentraler Bestandteil meiner Arbeit. Wir haben die B200, H200, H100 und MI300X von NVIDIA hinsichtlich ihrer Skalierbarkeit für die Inferenz großer Sprachmodelle (LLM) getestet. Mithilfe des vLLM-Frameworks und des Modells meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct führten wir Tests auf 1, 2, 4 und 8 GPUs durch.
DGX Spark vs. Mac Studio & Halo: Benchmarks & Alternativen
Der DGX Spark von NVIDIA betrat 2025 für 4.699 US-Dollar den Markt für Desktop-KI und positionierte sich als „Desktop-KI-Supercomputer“. Er verfügt über 128 GB gemeinsamen Speicher und verspricht eine FP4-KI-Leistung von einem Petaflop in einem Gehäuse von der Größe eines Mac Mini. Vergleichen Sie die Benchmark-Ergebnisse hinsichtlich Preis-Leistungs-Verhältnis und Alternativen: GPT-OSS 120B-Leistung.
GPU-Software für KI: CUDA vs. ROCm im Jahr 2026
Reine Hardware-Spezifikationen erzählen nur die halbe Geschichte beim GPU-Computing. Um die KI-Leistung in der Praxis zu messen, führten wir 52 verschiedene Tests durch, in denen wir die MI300X von AMD mit den Modellen H100, H200 und B200 von NVIDIA in Multi-GPU- und Hochkonkurrenz-Szenarien verglichen. Während die MI300X von AMD mit 1.307 TFLOPS gegenüber 990 TFLOPS bei den Modellen H100/H200 von NVIDIA aufwartet – ein theoretischer Vorteil von 32 % –, sieht die Leistung in der Praxis anders aus.