Als aktueller Budgetvergleich: Öffentlich erhältliche Systeme mit 8 GPUs kosten etwa 299,000 bis 310,000 US-Dollar für H100-Konfigurationen und 309,000 bis 314,300 US-Dollar für H200-Konfigurationen. Kleinere Inferenzserver können deutlich günstiger sein, der Endpreis hängt jedoch stark von der gewählten GPU, dem Gehäuse, dem Arbeitsspeicher, dem Speicherplatz, der Stromversorgung und der Supportkonfiguration ab.
Preis des KI-Servers im Vergleich zu den gesamten Implementierungskosten im Unternehmen
Eine Serverproduktseite beschreibt üblicherweise den Rechenknoten selbst. Für den Einsatz von KI in Unternehmen können zusätzlich GPU-Server, GPUs oder HGX-Plattformen, Arbeitsspeicher, NVMe-Speicher, Netzwerkkarten, DPUs, Hochgeschwindigkeits-Switches, optische Verbindungen, Kabel, Rackplatz, Stromverteilung, Kühlung, Software, Support und Integration erforderlich sein.
Deshalb sollte der Preis eines KI-Servers nicht mit den Gesamtkosten eines KI-Clusters verwechselt werden. Sie können aktuelle Konfigurationen über die folgende Webseite vergleichen: Produktkategorie KI-ServerDer angegebene Preis sollte jedoch immer mit der genauen Konfiguration von GPU, Arbeitsspeicher, Speicherplatz und Support abgeglichen werden.
| Budgetebene | Typische Artikel |
|---|---|
| Rechenknoten | Servergehäuse, CPU, RAM, GPU und lokale SSDs |
| Netzwerkschicht | Netzwerkkarten, DPUs, Switches, optische Komponenten, DACs, AOCs und Breakout-Kabel |
| Infrastruktur | Rack, PDU, USV, Stromverteilung und Kühlung |
| Software | Betriebssystem, GPU-Software, Orchestrierung, Virtualisierung und Lizenzen |
| Einsatz | Integration, Tests, Konfiguration, Migration und technischer Support |
Was treibt die Kosten von KI-Servern in Unternehmen an?
GPU-Modell und Menge
Die GPU ist üblicherweise die kostenintensivste Komponente. Der Preis variiert je nach GPU-Architektur, Speicherkapazität, Anzahl der GPUs, PCIe- oder SXM-Formfaktor, GPU-zu-GPU-Verbindung, Kühlungsanforderungen und Liefertermin.
Ein Server mit einer oder zwei GPUs eignet sich möglicherweise für Inferenz oder Entwicklung, während ein System mit acht GPUs besser für groß angelegtes Training, Inferenz mit hohem Durchsatz oder KI-Plattformen für mehrere Benutzer geeignet ist.
CPU-, Speicher- und PCIe-Topologie
Die CPU-Plattform ist auch dann noch wichtig, wenn der Großteil der Arbeitslast auf GPUs ausgeführt wird. Eine geeignete Konfiguration muss ausreichend CPU-Kerne, PCIe-Lanes, Arbeitsspeicher, NUMA-Lokalität, Speicherbandbreite und Erweiterungssteckplätze für Netzwerkkarten und dedizierte CPUs bieten.
Ein kostengünstiger Server mit unzureichender PCIe-Bandbreite kann die Leistung von GPU, Speicher oder Netzwerk einschränken. Für Unternehmensanwendungen sollten CPU- und Speicherdesign zusammen mit der GPU-Topologie bewertet werden.
Lagerungssansprüche
KI-Server benötigen möglicherweise Speicherplatz für das Betriebssystem, Modelldateien, Trainingsdatensätze, Checkpoints, Vektordatenbanken, temporäre Vorverarbeitungsdaten, Protokolle und Überwachungsdaten.
Ein einfacher Inferenzknoten benötigt möglicherweise nur ein kleines Boot-Volume und lokalen NVMe-Speicher. Ein Trainingssystem hingegen kann mehrere NVMe-Laufwerke mit hoher Kapazität oder ein externes Speichersystem mit hohem Durchsatz erfordern.
Netzwerke und Verbindungen
Die Netzwerkinfrastruktur kann einen erheblichen Teil des Bereitstellungsbudgets ausmachen, sobald mehrere Server verbunden sind. Typische Anforderungen umfassen 100G- oder 200G-Server-Netzwerkkarten, 400G- oder 800G-Uplinks, NVIDIA ConnectX- oder BlueField-Plattformen, RoCE oder InfiniBand, Hochgeschwindigkeits-Switches, optische Transceiver und Breakout-Kabel.
So befasst sich beispielsweise die NVIDIA SN5610 Es ist für Umgebungen mit hoher Dichte im 800GbE-Bereich konzipiert. Auf der aktuellen Produktseite wird ein öffentlicher Preis von ca. 59,742 US-Dollar angegeben, dieser beinhaltet jedoch keine Server-Netzwerkkarten, Optiken, Kabel, Rack-Installation oder Netzwerkkonfiguration.
Stromversorgung, Kühlung und Rackkapazität
Hochleistungs-GPU-Systeme benötigen deutlich mehr Strom und Kühlung als herkömmliche Enterprise-Server. Prüfen Sie vor dem Kauf die Eingangsspannung, die Redundanz des Netzteils, die maximale Systemleistung, die benötigte Rackhöhe, die Luftstromrichtung, die PDU-Kapazität, die USV-Kapazität, die Kühlleistung, das Gewicht und die Schienenanforderungen.
Software und Support
Die Softwareschicht kann Linux, GPU-Treiber, CUDA, Kubernetes, Virtualisierung, KI-Frameworks, Modellbereitstellungssoftware, Überwachung, Orchestrierung und Abonnements für Unternehmenssupport umfassen.
NVIDIA AI Enterprise wird pro GPU für unterstützte Software-Anwendungsfälle lizenziert. Weitere Informationen finden Sie hier. NVIDIA Enterprise-Lizenzierungsleitfaden vor der endgültigen Festlegung des Produktionsbudgets.
KI-Serverempfehlungen nach Bereitstellungsszenario
KI-Inferenz für kleine Unternehmen
Für abteilungsinterne KI, interne Assistenten, RAG-Anwendungen oder kleinere Inferenz-Implementierungen ist ein hochdichter Trainingsknoten mit acht GPUs möglicherweise nicht erforderlich.
Das Huawang DTT-6502-X5 Unterstützt bis zu vier GPUs und kann evaluiert werden, wenn das Projekt einen geringeren GPU-Speicherbedarf erfordert. Der endgültige Preis richtet sich nach dem genauen GPU-Modell, dem Arbeitsspeicher, der Speicherkapazität, der Stromversorgung und der Gehäusekonfiguration.
- Kleine private KI-Einsätze
- Interne RAG- und Wissensdatenbankanwendungen
- Computer Vision und Videoanalyse
- Modellentwicklung und Machbarkeitsstudien
Enterprise-Inferenz mit mehreren GPUs
Für größere private KI- oder Inferenzplattformen, Lead Wealth R863A Unterstützt bis zu acht NVIDIA L20 GPUs in einer 2U-Plattform.
Diese Konfiguration eignet sich möglicherweise für private KI-Dienste, Computer Vision, Inferenz großer Sprachmodelle, abteilungsinternes Modellhosting und KI-Anwendungen für mehrere Benutzer.
Der wichtigste Vergleich beschränkt sich nicht allein auf die Anzahl der GPUs. Berücksichtigen Sie auch den GPU-Speicher, den Systemspeicher, den Speicherplatz, die Netzwerkadapter, den Stromverbrauch und das benötigte Framework zur Modellbereitstellung.
Hochdichte Inferenz oder H20O-basierte Bereitstellungen
Das Lead Wealth R860L Unterstützt bis zu 16 NVIDIA H20 GPUs in einer 2U-Plattform.
Es eignet sich für Inferenz mit hoher Dichte, gemeinsam genutzte GPU-Plattformen, Multi-Tenant-Umgebungen, die Bereitstellung umfangreicher Modelle und GPU-Ressourcenpools. Der Preis sollte anhand der genauen GPU-Anzahl und Systemkonfiguration angefragt werden.
8-GPU H100 Trainingsknoten
Das Supermicro H100 SYS-821GE-TNHR Die Konfigurationen sind für Hochleistungs-KI- und GPU-Computing ausgelegt.
Laut aktuellen öffentlichen Angeboten liegen die Preise für H100-Konfigurationen mit 8 GPUs bei etwa 299,000 bis 310,000 US-Dollar. Die Preisspanne ergibt sich aus Unterschieden im CPU-Modell, Arbeitsspeicher, NVMe-Speicher, der GPU-Konfiguration, dem Lieferumfang, dem Support und den Lieferbedingungen.
8-GPU H200 Training und Bereitstellung großer Modelle
Das Supermicro H200 SYS-821GE-TNHR Die Konfigurationen sind für Arbeitslasten vorgesehen, die von einer höheren GPU-Speicherkapazität und einer Verarbeitung mit hohem Durchsatz durch mehrere GPUs profitieren.
Aktuelle öffentliche Angebote zeigen H200-Konfigurationen mit 8 GPUs zu Preisen zwischen ca. 309,000 und 314,300 US-Dollar. Diese Systeme sollten hinsichtlich Modellgröße, Umfang des Trainingsdatensatzes, Kommunikation zwischen mehreren Knoten, Speicherdurchsatz, Stromverbrauch, Kühlung und Bereitstellungsanforderungen bewertet werden.
HGX-basierte KI-Systeme
Ein HGX-basiertes System kann dann geeignet sein, wenn das Projekt eine eng integrierte Multi-GPU-Plattform für Training, HPC oder groß angelegte Inferenz erfordert.
Die aktuell angezeigte HGX SYS-821GE-TNHR-Konfiguration KI-Serverkategorie Der Preis für eine Konfiguration mit 8 GPUs liegt bei etwa 298,000 US-Dollar. Die genaue Plattform sollte hinsichtlich GPU-Typ, Verbindungsdesign, Arbeitsspeicher, Speicher, Netzwerk und Softwareunterstützung geprüft werden.
Ungefähre Budgets für KI-Server in Unternehmen
Die folgenden Angaben sind Planungsschätzungen basierend auf aktuell öffentlich verfügbaren Serverkonfigurationen. Es handelt sich nicht um Festpreise und sie beinhalten nicht die vollständige Bereitstellung der KI-Infrastruktur.
| Einsatz | Ungefähres Budget nur für Rechenleistung |
|---|---|
| 1 × 8-GPU H100 Server | Ungefähr 299,000 bis 310,000 US-Dollar |
| 1 × 8-GPU H200 Server | Ungefähr 309,000 bis 314,300 US-Dollar |
| 4 × 8-GPU H100-Server | Ungefähr 1.20 Mio. US-Dollar bis 1.24 Mio. US-Dollar |
| 4 × 8-GPU H200-Server | Ungefähr 1.24 Mio. US-Dollar bis 1.26 Mio. US-Dollar |
Die Angaben für Multi-Node-Systeme basieren auf einfachen Berechnungen der angegebenen Serverpreise. Sie beinhalten keine KI-Fabric-Switches, Netzwerkkarten (NICs), DPUs, optische Komponenten, Kabel, gemeinsam genutzten Speicher, Racks, PDUs, USV-Systeme, Kühlungs-Upgrades, Softwarelizenzen, Support und Integration.
Wie man ein Budget für einen KI-Server erstellt
Bevor Sie ein Angebot anfordern, definieren Sie die Arbeitslast und die Infrastrukturbeschränkungen, anstatt nur nach dem niedrigsten Preis für einen KI-Server zu fragen.
| Anforderung | Informationen zur Vorbereitung |
|---|---|
| Arbeitsbelastung | Training, Inferenz, RAG, Simulation oder gemischte Nutzung |
| GPU-Anforderungen | Modell, Menge, Speicher und Verbindung |
| Serveranzahl | Einzelknoten, Pilotcluster oder Produktionscluster |
| CPU-Plattform | CPU-Anzahl, Kernanzahl und NUMA-Anforderungen |
| Systemspeicher | Gesamt-RAM und Speichergeschwindigkeit |
| Lagerung | Kapazität, Ausdauer, lokaler oder gemeinsamer Speicher |
| Netzwerk | 100G, 200G, 400G oder 800G |
| Stoff | Ethernet, RoCE, InfiniBand oder Hybrid |
| Rack | Anforderungen an Rackeinheiten, Tiefe, Gewicht und Schienen |
| Tuning | Spannung, Netzteilredundanz und verfügbare PDU-Kapazität |
| Kühlung: | Luftstromrichtung und Anlagenbeschränkungen |
| Programm | Benötigte Menge und Liefertermin |
Senden Sie uns Ihre Anforderungen an GPU, Workload, Netzwerk, Rack und Stromversorgung zur Überprüfung der Stückliste.
Häufige Fehler bei der Budgetplanung für KI-Server
Vergleich der GPU-Anzahl ohne Vergleich des GPU-Speichers
Zwei Server können zwar die gleiche Anzahl an GPUs besitzen, aber aufgrund unterschiedlicher GPU-Speicherkapazitäten eine sehr unterschiedliche nutzbare Kapazität aufweisen. Modellgröße, Batchgröße, Parallelverarbeitung und Trainingsanforderungen sollten vor einem Vergleich der GPU-Anzahl bewertet werden.
Ignorieren der Netzwerkstruktur
Ein Trainingssystem mit mehreren Knoten benötigt möglicherweise Hochgeschwindigkeits-Netzwerkkarten, Switches, optische Verbindungen, Kabel und eine Konfiguration zur Staukontrolle. Diese Komponenten sind nicht im Basispreis des Servers enthalten.
Eine Maximalkonfiguration als Standardkonfiguration behandeln
Die Angabe „Unterstützt bis zu acht GPUs“ bedeutet nicht, dass der angegebene Preis acht GPUs beinhaltet. Bitte überprüfen Sie stets die genaue Stückliste, die Anzahl der GPUs, den Arbeitsspeicher, die Speicherkapazität, die Netzteile und den Leistungsumfang.
Vergessen Sie Software und Support
Die Kosten für KI-Plattformlizenzen, Enterprise-Support, Unterstützung bei der Implementierung und Verlängerungskosten sollten im Gesamtbudget enthalten sein.
Auswahl des größten Servers vor der Definition der Arbeitslast
Für eine Inferenzanwendung mit geringer Parallelität ist ein hochdichtes Trainingssystem möglicherweise nicht erforderlich. Beginnen Sie mit der Arbeitslast und wählen Sie anschließend die GPU, die Serverplattform und das Netzwerkdesign.
Router-Switch-KI-Infrastrukturunterstützung
Router-Switch bietet KI-Infrastrukturlösungen für Unternehmen, KI-Firmen, Systemintegratoren und Technologiepartner – von KI-Workstations und privaten KI-Implementierungen bis hin zu GPU-Computing mit hoher Dichte.
Router-Switch hilft bei der Integration der benötigten Server, GPUs, Netzwerkkomponenten, drahtlosen Verbindungen und der unterstützenden Infrastruktur rund um jede Arbeitslast.
Von KI-Agenten bis hin zur KI-Infrastruktur unterstützt Router-Switch seine Kunden bei der Konzeption, Konfiguration und Beschaffung der richtigen KI-Hardware und -Konnektivität für ihre Einsatzanforderungen.
Teilen Sie uns Ihre KI-Workload, GPU-Anforderungen, Netzwerkgeschwindigkeit, Rack-Anzahl und Leistungsbeschränkungen mit. Router-Switch unterstützt Sie bei der Erstellung einer konfigurationsbasierten Stückliste für Ihren KI-Server und die zugehörige Infrastruktur zur Überprüfung.