Maschinelles Lernen und seine Unterkategorie Deep Learning erfordern eine erhebliche Menge an Rechenleistung, die nur von GPUs bereitgestellt werden kann. Allerdings reicht nicht jede GPU aus. Hier finden Sie die besten GPUs für maschinelles Lernen, warum sie notwendig sind und wie Sie die richtige für Ihr Projekt auswählen können!
Warum benötige ich eine GPU für maschinelles Lernen?
Wie bereits erwähnt, erfordert maschinelles Lernen viel Leistung, die nur GPUs bereitstellen können, und während CPUs für kleinere Anwendungen gut funktionieren, führt alles, was schwerer ist als Single-Threaded-Aufgaben oder allgemeines Computing, nur zu Frustrationen und Engpässen. Ihr erheblicher Unterschied in der Rechenleistung ist auf die parallele Verarbeitungsfähigkeit der GPU und den großen Unterschied in der Anzahl der Kerne zurückzuführen. Eine typische CPU verfügt möglicherweise über 4 bis 16 Kerne, während die besten GPUs für maschinelles Lernen über Tausende von Kernen verfügen können, insbesondere Tensorkerne, von denen jeder einen kleinen Teil der Berechnung gleichzeitig bewältigen kann.
Diese parallele Verarbeitung ist der Schlüssel dazu, Matrix- und lineare Algebra-Berechnungen viel besser zu handhaben als CPUs, weshalb GPUs so viel besser für Aufgaben wie das Training großer Modelle für maschinelles Lernen geeignet sind. Die Auswahl der besten GPUs für maschinelles Lernen ist jedoch nicht einfach.
So wählen Sie die beste GPU für KI und DL aus
Mittlerweile sind die meisten GPUs leistungsstark genug, um typische Aufgaben zu bewältigen; Maschinelles Lernen und Deep Learning erfordern jedoch ein anderes Maß an Leistung und Qualität. Die Frage bleibt also: Was macht eine gute GPU für Deep Learning aus?
Eine gute GPU für Deep Learning sollte die folgenden Qualitäten und Funktionen haben:
Cuda-Kerne, Tensorkerne und Kompatibilität
AMD und Nvidia bieten die besten GPUs für maschinelles Lernen und DL, wobei letzterer deutlich vorne liegt. Dies ist den Tensor- und CUDA-Kernen von Nvidia zu verdanken. Tensorkerne verarbeiten Berechnungen, die in der KI und beim maschinellen Lernen üblich sind, wie etwa Matrixmultiplikationen und Faltungen (die in tiefen neuronalen Netzen verwendet werden). CUDA-Kerne hingegen ermöglichen es den besten GPUs für das KI-Training, parallele Verarbeitung durchzuführen, indem sie Vorgänge effizient über die GPU verteilen. GPUs ohne diese beiden haben normalerweise Probleme mit ML- und DL-Workloads.
Allerdings haben AMDs jüngste Upgrades der ROCm-Plattform und der Beschleuniger der MI-Serie seine GPUs verbessert, und Sie werden sie auf unserer Liste sehen. Aufgrund ihres gut optimierten Software-Ökosystems und der weit verbreiteten Framework-Unterstützung (z. B. TensorFlow, PyTorch, JAX) sind die GPUs von Nvidia jedoch immer noch die besten GPUs für Deep Learning. Die besten GPUs für maschinelles Lernen sollten eine hohe Kompatibilität mit diesen ML-Frameworks aufweisen, da eine Nichtübereinstimmung zu Ineffizienzen bei der Beschleunigung, der Treiber- und Bibliotheksunterstützung (z. B. NVIDIAs cuDNN, TensorRT) und der insgesamt zukunftssicheren Skalierbarkeit führen kann.
Möglicherweise haben Sie auch keinen vollständigen Zugriff auf Tools, die über das NVIDIA CUDA-Toolkit bereitgestellt werden, z. B. GPU-beschleunigte Bibliotheken, einen C- und C++-Compiler und eine Laufzeit sowie Optimierungs- und Debugging-Tools.
VRAM (Video-RAM), Speicherstandard und Speicherbandbreite
Wie bei allem, was mit Computern zu tun hat, ist RAM wichtig, und das Gleiche gilt für die besten GPUs für maschinelles Lernen und DL. Da Datensätze zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen extrem groß werden können (bis zu mehreren TB für Deep Learning), sollten die besten GPUs für maschinelles Lernen über ausreichend VRAM für einen schnellen Zugriff verfügen. Dies liegt daran, dass Deep-Learning-Modelle viel Speicher benötigen, um Gewichte, Aktivierungen und andere Zwischendaten während des Trainings und der Inferenz zu speichern. Die beste GPU für das KI-Training sollte außerdem über eine angemessene Speicherbandbreite verfügen, damit Sie sich in diesen großen Datensätzen bewegen und Berechnungen beschleunigen können.
Schließlich ist der Speicherstandard ein wichtiger Faktor bei der Auswahl der besten GPUs für Deep Learning. GPUs sind typischerweise GDDR (Graphics Double Data Rate) oder HBM (High Bandwidth Memory). Während GDDR-Speicher eine hohe Bandbreite für Dinge wie maschinelles Lernen und Spiele bieten, verwenden die besten GPUs für maschinelles Lernen HBMs, die eine viel höhere Bandbreite bei besserer Effizienz bieten.
| GPU-Typ | VRAM-Kapazität | Speicherbandbreite | Speicherstandard | Am besten für |
| Einstiegsmodell (z. B. RTX 3060, RTX 4060) | 8GB – 12GB | ~200-300 GB/s | GDDR6 | Kleine Modelle, Bildklassifizierung, Hobbyprojekte |
| Mittelklasse (z. B. RTX 3090, RTX 4090) | 24GB | ~1.000 GB/s | GDDR6X | Große Datensätze, tiefe neuronale Netze, Transformatoren |
| High-End-KI-GPUs (z. B. Nvidia A100, H100, AMD MI300X) | 40GB – 80GB | ~1.600+ GB/s | HBM2 | Große Sprachmodelle (LLMs), KI-Forschung, ML auf Unternehmensebene |
| Super-High-End-GPUs (z. B. Nvidia H100, AMD Instinct MI300X) | 80GB – 256GB | ~2.000+ GB/s | HBM3 | Umfangreiches KI-Training, Supercomputing, Forschung an riesigen Datensätzen |
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TFLOPS (Teraflops) und Gleitkommapräzision
Natürlich wird die GPU-Leistung an ihrer Rechenleistung gemessen. Dies hängt von drei Faktoren ab: TFLOPS, Speicherbandbreite und Gleitkomma-Präzision. Wir haben bereits über die Speicherbandbreite in der besten GPU für das KI-Training gesprochen; Hier erfahren Sie, was die beiden anderen bedeuten und warum sie wichtig sind. TFLOPS oder Teraflops ist die Einheit, die misst, wie schnell eine GPU komplexe Berechnungen durchführt. Anstatt also die Taktrate eines Prozessors zu messen (wie viele Zyklen ein Prozessor pro Sekunde abschließt), misst TFLOPS, wie viele Billionen Gleitkommaoperationen eine GPU pro Sekunde ausführen kann. Vereinfacht gesagt sagt Ihnen TFLOPS, wie leistungsfähig eine GPU bei der Bewältigung mathematisch anspruchsvoller Aufgaben ist.
Gleitkommapräzision zeigt jedoch, wie der Name schon sagt, den Genauigkeitsgrad an, den die GPU dem Modell aufrechterhalten kann. Die besten GPUs für Deep Learning verwenden eine höhere Präzision (z. B. FP32), was genauere Berechnungen ermöglicht, jedoch zu Leistungseinbußen führt. Eine geringere Präzision (z. B. FP16) beschleunigt die Verarbeitung mit leicht verringerter Genauigkeit, was für KI- und Deep-Learning-Aufgaben oft akzeptabel ist.
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Beste GPUs für maschinelles Lernen im Jahr 2025
Nachdem Sie nun eine gute Vorstellung davon haben, was die besten GPUs für maschinelles Lernen haben sollten, finden Sie hier unsere Liste der besten GPUs, sortiert nach Spitzenwerten, Speicherbandbreite, VRAM usw.
| GPU | VRAM | Speicherbandbreite | Speicherstandard | TFLOPS | Gleitkomma-Präzision | Kompatibilität |
| NVIDIA H100 NVL | 188 GB | 7.8 TB/s | HBM3 | 3,958 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| NVIDIA A100 Tensor Core | 80 GB | 2 TB/s | HBM2 | 1,979 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow, PyTorch |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 82.6 | FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| NVIDIA RTX A6000 Tensorkern | 48 GB | 768 GB/s | GDDR6 | 40 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow, PyTorch |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 | 12 GB | 504 GB/s | GDDR6X | 35.6 | FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 40 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow, PyTorch |
| AMD Radeon Instinct MI300 | 128 GB | 1.6 TB/s | HBM3 | 60 | FP64, FP32, FP16 | ROCm, TensorFlow |
NVIDIA H100 NVL
Die beste GPU für maschinelles Lernen, die H100 NVL, bietet außergewöhnliche Leistung für Deep Learning im großen Maßstab und ist für mandantenfähige Hochleistungs-Workloads optimiert.
- Am besten geeignet für: Modernste KI-Forschung, groß angelegtes Modelltraining und Inferenz.
- Nachteil: Extrem teuer und vor allem für Unternehmens- oder Forschungsumgebungen geeignet.
NVIDIA A100 Tensor Core GPU
Der A100 bietet enorme Leistung für neuronale Netze mit 80 GB High-Bandwidth-Speicher (HBM2), der für schwere Arbeitslasten geeignet ist.
- Am besten geeignet für: Groß angelegte Modelle für maschinelles Lernen, KI-Forschung und cloudbasierte Anwendungen.
- Nachteil: Teuer, meist auf Unternehmen ausgerichtet.
NVIDIA RTX 4090
Hervorragend geeignet für Gaming- und KI-Workloads, mit 24 GB GDDR6X-Speicher und enormer paralleler Rechenfähigkeit.
- Am besten geeignet für: High-End-ML-Aufgaben und KI-Forschung erfordern extreme Rechenleistung.
- Nachteil: Energiehungrig, hohe Kosten und große Größe.
NVIDIA RTX A6000 Tensor Core GPU
Unterstützt KI-Anwendungen mit 48 GB GDDR6-Speicher, gut geeignet für Workstations und professionelle Entwickler.
- Am besten geeignet für: KI-Forschung, Deep Learning und Hochleistungs-Workloads.
- Nachteil: Hohe Kosten, typischerweise für professionelle Umgebungen geeignet.
NVIDIA GeForce RTX 4070
Gutes Preis-Leistungs-Verhältnis mit starken Raytracing-Funktionen und 12 GB GDDR6X
- Am besten geeignet für: Enthusiasten und kleinere Unternehmen mit mittlerem Bedarf an maschinellem Lernen.
- Nachteil: Begrenzter VRAM für größere Datensätze und sehr große Modelle.
NVIDIA RTX 3090 Ti
NVIDIA RTX 3090 TiHohe Speicherkapazität (24 GB GDDR6X) und Rechenleistung, ideal für das Training mittlerer bis großer Modelle.
- Am besten geeignet für: Enthusiasten und Forschungsanwendungen, die eine leistungsstarke KI-Verarbeitung benötigen.
- Nachteil: Sehr kostspielig, verbraucht viel Strom und kann für kleinere Projekte übertrieben sein.
AMD Radeon Instinct MI300
Ideal für KI- und HPC-Workloads mit wettbewerbsfähiger Leistung.
- Am besten geeignet für: Workloads für maschinelles Lernen in AMD-zentrierten Setups.
- Nachteil: Weniger etabliert im Deep Learning im Vergleich zu NVIDIA, weniger unterstützte Frameworks.
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Eine der besten GPUs für maschinelles Lernen, die heute verfügbar sind, ist zweifellos die RTX 4090; Allerdings ist es teuer, treibt Ihre Stromrechnung in die Höhe und seine Größe zwingt Sie möglicherweise dazu, entweder auf ein größeres Computergehäuse umzusteigen oder alle Teile zu modifizieren. Das bereitet Kopfschmerzen, weshalb wir bei Cloudzy jetzt eine Online-GPU für maschinelles Lernen anbieten, sodass Sie sich über keines dieser Probleme Sorgen machen müssen. Unser GPU-VPS ist mit bis zu 2 Nvidia RTX 4090 GPUs, 4 TB NVMe SSD-Speicher, 25 TB pro Sekunde Bandbreite und 48 vCPUs ausgestattet!
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Letzte Gedanken
Da der Bedarf an Rechenleistung steigt und die KI-Modelle immer größer und komplexer werden, werden GPUs sicherlich ein wesentlicher Bestandteil unseres Lebens sein. Daher ist es am besten, sich über sie zu informieren und zu verstehen, wie sie funktionieren und was sie sind.
Deshalb empfehle ich Ihnen dringend, einen Blick darauf zu werfen Tim Dettmers’ Artikel über alles, was Sie über GPUs wissen müssen, und einige praktische Ratschläge bei der Auswahl einer GPU. Er ist sowohl akademisch anerkannt als auch versiert im Deep Learning.
