GPU-Benchmark-Vergleich für KI

Vergleichen Sie die reale Leistung unserer GPU-Flotte für KI-Workloads. Alle Benchmarks werden automatisch von laufenden Servern erfasst.

Leistung:

langsamer Schneller

Farben sind relativ innerhalb jeder Benchmark-Zeile

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Wie wir die GPU-Leistung bewerten

Jede GPU in unserer Mietflotte durchläuft kontinuierliche Leistungstests, um Ihnen transparente, realitätsnahe Daten zu liefern. Im Gegensatz zu synthetischen Benchmarks, die in kontrollierten Laborumgebungen laufen, stammen unsere Ergebnisse von tatsächlichen Produktionsservern, die reale Arbeitslasten verarbeiten. Jeder Server meldet automatisch Leistungsmetriken mehrmals während seines Lebenszyklus, wodurch ein umfassender Datensatz entsteht, der echte betriebliche Fähigkeiten widerspiegelt und nicht idealisierte Szenarien.

Unsere GPU-Flotte

Unsere Infrastruktur umfasst mehrere GPU-Generationen, um unterschiedliche Anforderungen an Arbeitslasten und Budgets zu erfüllen. Die RTX Pro 6000 Blackwell stellt unsere Flaggschiff-Klasse mit massiver VRAM-Kapazität dar, ideal für das Training großer Modelle und das Ausführen der größten LLMs ohne Quantisierung. Die RTX 5090 bietet außergewöhnliche Single-GPU-Leistung mit modernster Ada Lovelace-Architektur und zeichnet sich bei Inferenzaufgaben aus, bei denen rohe Geschwindigkeit am wichtigsten ist.

Für Produktions-AI-Workloads A100 bleibt der Goldstandard im Rechenzentrum mit Tensor-Kernen, optimiert für Transformer-Architekturen und exzellente Multi-Instance-GPU (MIG)-Unterstützung. Der RTX 4090 und RTX 4090 Pro bieten herausragende Preis-Leistungs-Verhältnisse und bewältigen die meisten LLM-Inferenz- und Bildgenerierungsaufgaben mit beeindruckender Effizienz. Unsere RTX 3090 bietet einen kostengünstigen Zugang zu leistungsfähiger Hardware, während V100 und RTX A4000 Karten bedienen leichtere Arbeitslasten und Entwicklungsumgebungen, bei denen die Kostenoptimierung im Vordergrund steht.

LLM-Inferenztest

Wir bewerten die Leistung von Sprachmodellen anhand beider Ollama und VLLM Frameworks mit FP8-Quantisierung, sofern unterstützt. Unser Testsatz umfasst Modelle, die von effizienten 8B-Parametervarianten wie Llama 3.1 und Qwen3 bis hin zu anspruchsvollen 70B+-Modellen wie DeepSeek-R1 und GPT-OSS reichen. Die Geschwindigkeit der Token-Generierung (Token pro Sekunde) bestimmt direkt, wie schnell Ihre Chatbots antworten, wie schnell Sie Dokumente verarbeiten können und die allgemeine Benutzererfahrung in konversativen KI-Anwendungen.

Bildgenerierungstest

Diffusionsmodell-Benchmarks decken das gesamte Spektrum von leichtgewichtig ab Stable Diffusion 1.5 zu ressourcenintensiven Flux und SD3.5-large Architekturen. Wir messen sowohl den Durchsatz (Bilder pro Minute) für Batch-Verarbeitungsszenarien als auch die Latenz (Sekunden pro Bild) für interaktive Anwendungen. SDXL-Turbo Die Ergebnisse sind besonders relevant für die Echtzeitgenerierung, während Standard-SDXL- und Flux-Benchmarks qualitätsorientierte Produktionsworkloads widerspiegeln.

Systemleistung

Die GPU-Leistung allein erzählt nicht die ganze Geschichte. Unsere Benchmarks umfassen CPU-Rechenleistung (Einzelkern- und Mehrkernoperationen pro Sekunde), die sich auf die Datenvorverarbeitung, Tokenisierung und Modellladezeiten auswirken. NVMe-Speichergeschwindigkeiten bestimmen, wie schnell Sie große Datensätze laden, Checkpoint-Modelle nutzen und zwischen verschiedenen KI-Projekten wechseln können. Diese Faktoren werden zu kritischen Engpässen, wenn Sie mit großem Training arbeiten oder mehrere gleichzeitige Benutzer bedienen.

Datenqualität: Alle Metriken stellen durchschnittliche Werte aus mehreren Testläufen über verschiedene Zeiten und Systemzustände dar. Die Leistung kann aufgrund von thermischen Bedingungen, gleichzeitigen Arbeitslasten und Treiberversionen schwanken. Unsere historische Datenakkumulation sorgt für zunehmend genaue Durchschnittswerte im Laufe der Zeit.

GPU Server mieten Unsere Vorteile