NVIDIA HGX B200 kaufen - 8× Blackwell, frei konfigurierbar
Der Blackwell-Standard als offener 8-GPU-Server: 1,4 TB HBM3e, NVLink 5 mit 1,8 TB/s je GPU und FP4-Inferenz mit bis zu 144 PFLOPS - luftgekühlt in 8U als GIGABYTE G893 oder als 4U-DLC-Variante. CPU, RAM, Storage und Fabric wählen Sie selbst - wir konfigurieren, beschaffen und integrieren über den direkten Herstellerkanal.
IT-Systemhaus für HPC & AI-Infrastruktur · Lieferung EU-weit · Direkter Herstellerkanal
Was ist der NVIDIA HGX B200?
Der NVIDIA HGX B200 ist NVIDIAs B200-Serverboard der Blackwell-Generation in der 8-GPU-Ausbaustufe: 8 B200-SXM-GPUs mit zusammen 1,4 TB HBM3e (8× 180 GB), verbunden über NVLink 5 mit 1,8 TB/s je GPU (14,4 TB/s in der Domäne), mit FP4-Inferenz bis 144 PFLOPS und FP8-Training bis 72 PFLOPS (jeweils mit Sparsity). Serverhersteller wie GIGABYTE bauen daraus komplette Systeme - luftgekühlt im 8U-Format (G893/G894) oder flüssigkeitsgekühlt in 4U (G4L3/G4L4). Bei Nelpx als offiziellem GIGABYTE-Partner ab 370.000 € zzgl. MwSt. in der Basiskonfiguration - der Projektpreis richtet sich nach Ausstattung und Allokation; Angebot in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
- Verfügbarkeit
- Blackwell ist in Vollproduktion, aber Allokationsware: OEM-Prioritätskanal typ. 8-16 Wochen (Branchenberichte), Integratoren mit Allokation teils schneller. Nelpx prüft Slots direkt beim Hersteller.
- Kernvorteil
- Gut doppelte FP8-Leistung plus FP4 gegenüber der Hopper-Generation - und trotzdem luftgekühlt im Bestands-Rechenzentrum betreibbar (~14 kW Richtwert).
- Gegenüber B300
- Der B200 ist der Preis-Leistungs-Einstieg in Blackwell: Training, Fine-Tuning und Standard-Inferenz. Der B300 legt bei Speicher (2,1 TB) und dichter FP4-Leistung nach - für Reasoning und längste Kontexte.
Stand: 12. August 2026 · Quellen: NVIDIA-HGX-Produktseite und DGX-B200-Doku, GIGABYTE-Produktseiten G893/G894/G4L3, MLPerf-Ergebnisse, Markt- und Händleranalysen (Preise als Einordnung) - Herstellerclaims sind gekennzeichnet.
GIGABYTE G893 & G894: vier CPU-Basen, Luft oder DLC
Anders als beim fest definierten DGX wählen Sie die Host-Plattform passend zu Workload und Software-Stack - AMD oder Intel, Luft- oder Flüssigkühlung:
12-Kanal-DDR5 (24 DIMM-Slots), bis 500 W cTDP und hohe Kernzahlen - und aktuell kurzfristiger lieferbar als die Intel-Basen. Unsere Empfehlung.
32 DIMM-Slots (8-Kanal je CPU, DDR5 bis 5600 MT/s) - die klassische Xeon-Basis. Wichtig: Intel-Xeon-CPUs haben aktuell sehr lange Lieferzeiten (Stand August 2026).
Die neuere Generation mit MRDIMM-Support bis 8000 MT/s (G894-SD1) bzw. bis 288 E-Cores (G894-AD1) - ebenfalls von den langen Intel-Lieferzeiten betroffen.
Quellen: GIGABYTE-Produktseiten G893-SD1/ZD1-AAX5, G894-SD1/AD1-AAX5 und G4L3-SD1/ZD1-LAX5. Betriebssysteme: u. a. Ubuntu LTS und RHEL mit CUDA-Stack - Freigabe je Konfiguration.
Ihr B200-Server.
In 2 Minuten konfiguriert.
Referenzwerte sind voreingestellt - jede Position anpassbar. Als PDF herunterladen oder direkt an uns senden; Angebot über den GIGABYTE-Partnerkanal in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
= 8 GPUs · 1,4 TB HBM3e · ~14 kW
Hinweis: Intel-Xeon-CPUs haben aktuell sehr lange Lieferzeiten (Stand August 2026) - wir empfehlen die AMD-EPYC-Basis. Konkrete Liefertermine prüfen wir im Angebot.
Konfiguration und Kontaktdaten bleiben beim Ausfüllen vollständig in Ihrem Browser - Daten werden erst beim aktiven Absenden der E-Mail übertragen.
HGX B200 in Zahlen - ehrlich eingeordnet
Wo der B200 gegenüber Hopper zulegt, was in 1,4 TB GPU-Speicher passt - und wo der B300 die Messlatte höher legt:
Quellen: NVIDIA-HGX-Produktseite (Stand 12.08.2026), MLPerf v5.0/v5.1 bzw. v4.1 - jeweils beste veröffentlichte Runde je GPU (09/2025; in v6.0 führte ein 8× B200-System die DeepSeek-R1-Wertung mit ~58.600 tok/s an), Modellgrößen via Hugging Face. NVIDIA gibt Tensor-Leistung standardmäßig mit Sparsity an - dense-Werte sind explizit ausgewiesen.
Alle technischen Daten anzeigen (Plattform + GIGABYTE G893/G894)
| Spezifikation | NVIDIA HGX B200 im GIGABYTE G893/G894 |
|---|---|
| GPUs | 8× NVIDIA B200 SXM (Blackwell, Dual-Die) · bis 1.000 W je GPU (konfigurierbar) |
| GPU-Speicher | 1,4 TB HBM3e gesamt (8× 180 GB) |
| Rechenleistung (System) | FP4: 144 PFLOPS mit Sparsity / 72 dense · FP8: 72 / 36 · FP16/BF16: 36 / 18 · TF32: 18 / 9 · FP64: 296 TFLOPS |
| NVLink / NVSwitch | NVLink 5: 1,8 TB/s je GPU · 14,4 TB/s Domäne |
| Scale-out | Bis 8× 400G als Steckkarten (ConnectX-7 / BlueField-3, 0,8 TB/s) - InfiniBand NDR oder 400GbE, 1 NIC je GPU möglich |
| CPUs (wählbar) | 2× AMD EPYC 9005/9004 (ZD1, 24 DIMMs) · 2× Intel Xeon 5./4. Gen (SD1, 32 DIMMs) · 2× Xeon 6 (G894, MRDIMM) |
| Storage | 8× 2,5" Gen5-NVMe hot-swap + 2× M.2 (OS) |
| Erweiterung | 12× PCIe Gen5 x16 FHHL (8 Single- + 4 Dual-Slot) · 2× 10GbE Host-LAN onboard |
| Strom / Kühlung | 12× 3.000-W-Titanium-PSUs (6+6 redundant) · Luftkühlung, Systemleistung ~14 kW (Richtwert; DGX-B200-Referenz 14,3 kW max) · alternativ 4U-DLC (G4L3/G4L4, CPU+GPU+NVSwitch-Kaltplatten, Leak Detection) |
| Formfaktor | 8U · 447 × 351 × 923 mm (DLC: 4U · 447 × 175,5 × 901 mm) |
| Rack-Skalierung | GIGAPOD (DLC): 8× G4L3 = 64 GPUs, bis 103 kW je Rack, In-Rack-CDU mit 100 kW (GIGABYTE-Angabe) · Luft: Dichte nach Strombudget des Racks |
| Software | Ubuntu LTS / RHEL mit CUDA-Stack · NVIDIA AI Enterprise als Add-on (8 Lizenzen je System - Zählweise laut Berichten je GPU-Package) |
| Verfügbarkeit | Vollproduktion mit Nachfrageüberhang - Liefertermine allokationsabhängig (OEM-Priorität typ. 8-16 Wochen lt. Branchenberichten), Slots über den GIGABYTE-Partnerkanal |
Vom Einzelserver zum GIGAPOD
Der HGX B200 wächst mit: bis zu 8 400G-Ports pro System verbinden jede GPU mit dem Cluster - als InfiniBand- oder Ethernet-Fabric.
Konfiguration, Allokationsprüfung und Lieferung laufen direkt über den Herstellerkanal - mit kurzen Wegen bei Kontingenten, Ersatzteilen und Eskalationen. Gerade bei Allokationsware zählt der direkte Draht: Angebot in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
Wofür lohnt sich der HGX B200?
72 PFLOPS FP8 mit Sparsity - gut das Doppelte der Hopper-Generation - plus NVLink 5 mit 1,8 TB/s je GPU: der Allrounder für Foundation-Model-Fine-Tuning und Training mittlerer Modelle.
In MLPerf v5.1 rund 102.700 Token/s bei Llama 2 70B (FP4), in v6.0 Platz 1 bei DeepSeek-R1 mit ~58.600 Token/s - Blackwells FP4-Format verdoppelt den Rechendurchsatz gegenüber FP8.
DeepSeek-R1 671B FP8 (~685 GB) läuft auf einem System und behält über 700 GB Reserve für KV-Cache und lange Kontexte - in FP4 halbiert sich der Bedarf noch einmal.
DSGVO-konforme LLM-Plattformen im eigenen Rechenzentrum: Prompts bleiben im eigenen Netz; Nelpx konzipiert Netzwerk- und Sicherheitsarchitektur mit.
Luftgekühlt in 8U statt Facility-Umbau - mit ~14 kW Richtwert braucht der B200 allerdings ein solides Strombudget je Rack. Wir rechnen Kaltgang und PDU-Auslegung durch.
Gleicher Software-Stack wie B300 und GB300-Racks: Wer heute mit dem B200 einsteigt, skaliert später im selben CUDA-Ökosystem - vom Einzelserver bis zum GIGAPOD.
HGX B200, H200, B300 oder gleich das Rack?
Die ehrliche Entscheidungshilfe - denn nicht jedes Projekt braucht dasselbe System:
Darum der HGX B200
- Blackwell-Durchsatz: gut doppelte FP8-Leistung gegenüber Hopper plus FP4-Inferenz - in MLPerf etwa der dreifache 70B-Durchsatz (FP4 vs. FP8).
- 1,4 TB reichen weit: DeepSeek-R1 671B FP8 läuft mit über 700 GB Reserve auf einem System - Sharding-frei.
- NVLink 5: 1,8 TB/s je GPU, 14,4 TB/s in der Domäne - doppelt so schnell wie beim H200.
- Bestands-RZ-tauglich: luftgekühlt in 8U (~14 kW Richtwert) - kein Flüssigkühlungs-Zwang, DLC optional.
- Offene Plattform: AMD- oder Intel-Basis, RAM/Storage frei, Luft oder DLC - ab 370.000 € netto in der Basiskonfiguration.
Die Alternativen ehrlich betrachtet
- HGX H200: aus Restverfügbarkeit marktüblich 15-20 % günstiger, bei FP64-HPC stärker und mit ~10 kW sparsamer - der Budget-Weg, wenn FP8 reicht (zur HGX-H200-Seite).
- HGX B300: 2,1 TB HBM3e, +50 % dichte FP4-Leistung und 800G-Netzwerk ab Werk - für Reasoning und längste Kontexte (zur B300-Seite).
- GB300 NVL72: 72 GPUs in einer NVLink-Domäne für größte Modelle - setzt DLC-Facility voraus (zum Rack-Überblick).
- DGX B300: NVIDIAs Turnkey-Appliance mit Mission Control - fest definiert, Premium-Preis.
- Unsicher? Wir rechnen die Wege im Angebot transparent gegeneinander - inklusive Strom- und Kühlkosten (HGX-Systemberatung).
Häufige Fragen zum NVIDIA HGX B200
Was kostet ein NVIDIA HGX B200 Server?
Bei Nelpx beginnen HGX-B200-Konfigurationen bei 370.000 € zzgl. MwSt. für die Basiskonfiguration - der Projektpreis hängt von CPU-Wahl, RAM- und Storage-Ausbau, Netzwerk, Stückzahl und der aktuellen Allokation ab; typische Vollausstattungen liegen laut Marktanalysen spürbar darüber, und die Speicherpreis-Rally treibt die Preise zusätzlich. NVIDIA und GIGABYTE veröffentlichen keine Listenpreise. Nelpx kalkuliert über den GIGABYTE-Partnerkanal und erstellt in der Regel innerhalb von 48 Stunden ein Angebot - am schnellsten über den Konfigurator auf dieser Seite.
Ist der HGX B200 lieferbar und wie lange dauert die Lieferung?
Ja - Blackwell ist in Vollproduktion und die GIGABYTE-G893/G894-Serie wird laufend ausgeliefert. Wegen des branchenweiten Nachfrageüberhangs sind die Liefertermine aber allokationsabhängig: Über den OEM-Prioritätskanal sind laut Branchenberichten typischerweise 8 bis 16 Wochen realistisch, Integratoren mit bestehender Allokation liefern Einzelsysteme teils in wenigen Wochen. Nelpx prüft konkrete Slots direkt im GIGABYTE-Partnerkanal - je früher die Anfrage, desto besser der Termin.
Wo kann man einen NVIDIA HGX B200 kaufen?
Nicht bei NVIDIA direkt: HGX ist eine Plattform, die Serverhersteller wie GIGABYTE, Supermicro oder Dell in eigene Systeme integrieren - verkauft wird über deren Partner und Systemhäuser. Nelpx liefert HGX-B200-Systeme als offizieller GIGABYTE-Partner EU-weit, inklusive Konfiguration, Integration und Support - auf dieser Seite direkt konfigurierbar.
HGX B200 oder HGX B300 - lohnt sich der Aufpreis?
Der B300 bietet 50 Prozent mehr GPU-Speicher (2,1 statt 1,4 TB), 50 Prozent mehr dichte FP4-Leistung (108 statt 72 PFLOPS) und die doppelte Scale-out-Bandbreite mit ConnectX-8 ab Werk - bei identischem NVLink. Für Reasoning-Workloads, sehr lange Kontexte und maximalen Inferenz-Durchsatz lohnt sich der Aufpreis; für Training, Fine-Tuning und Standard-Inferenz bleibt der B200 der Preis-Leistungs-Einstieg in die Blackwell-Generation - und er ist aktuell breiter verfügbar. Details: zur B300-Seite.
HGX B200 oder HGX H200 - was soll ich kaufen?
Der B200 liefert gut die doppelte FP8-Leistung (72 gegenüber rund 32 PFLOPS mit Sparsity), zusätzlich FP4-Inferenz und NVLink 5 mit doppelter GPU-zu-GPU-Bandbreite - in MLPerf-Messungen (Llama 2 70B, FP4 gegenüber FP8) etwa der dreifache Durchsatz. Der H200 aus Restverfügbarkeit ist dafür marktüblich rund 15 bis 20 Prozent günstiger, bei FP64-HPC sogar stärker (536 gegenüber 296 TFLOPS) und mit rund 10 kW sparsamer. Faustregel: Maximaler KI-Durchsatz und Zukunftssicherheit sprechen für den B200, Budget und klassisches HPC für den H200 - Nelpx rechnet beide Wege im Angebot gegen.
Was ist der Unterschied zwischen HGX B200 und DGX B200?
Beide nutzen dasselbe 8-GPU-Baseboard mit identischer GPU-Leistung. Der DGX B200 ist NVIDIAs fest definiertes Komplettsystem (feste CPUs, fester Speicherausbau, DGX OS, NVIDIA-Support). Ein HGX-B200-Server wie der GIGABYTE G893 ist die offene Variante: CPU wählbar (AMD EPYC oder Intel Xeon), RAM und Storage frei konfigurierbar, Luft- oder Flüssigkühlung, freie OS-Wahl - in der Regel flexibler und günstiger in der Beschaffung. Nelpx konzentriert sich auf die konfigurierbaren HGX-Systeme.
Welche KI-Modelle laufen auf einem HGX B200 mit 1,4 TB HBM3e?
Die 1,4 TB GPU-Speicher (8× 180 GB) fassen die größten offenen Modelle in FP8 mit deutlicher Reserve: DeepSeek-R1 671B (~685 GB Gewichte) läuft komplett auf einem System und behält über 700 GB für KV-Cache und lange Kontexte, Llama 3.1 405B FP8 (~406 GB) passt komfortabel. In FP4 halbiert sich der Speicherbedarf noch einmal - dann bleibt selbst beim 671B-Modell Platz für sehr hohe Parallelität. In MLPerf v6.0 führte ein 8× B200-System die DeepSeek-R1-Wertung mit rund 58.600 Token/s an.
Welche CPUs und Server-Basen sind beim HGX B200 wählbar?
Bei GIGABYTE vier luftgekühlte 8U-Basen: G893-ZD1 mit 2× AMD EPYC 9005/9004 (24 DIMM-Slots, 12-Kanal), G893-SD1 mit 2× Intel Xeon Scalable der 4./5. Generation (32 DIMM-Slots) sowie die neueren G894-Modelle mit Intel Xeon 6 (6700/6500 bzw. 6900). Wichtig für die Terminplanung: Intel-Xeon-CPUs haben aktuell sehr lange Lieferzeiten (Stand August 2026) - Nelpx empfiehlt daher die kurzfristiger lieferbare AMD-EPYC-Basis G893-ZD1.
Wie viel Strom verbraucht ein HGX-B200-Server und welche Kühlung braucht er?
Als Richtwert rund 14 kW pro System unter Volllast (NVIDIAs vergleichbares DGX-Referenzsystem ist mit maximal 14,3 kW spezifiziert; die 8 GPUs sind mit bis zu 8× 1.000 W konfigurierbar). Der GIGABYTE G893 ist als luftgekühlter 8U-Server mit 12× 3.000-W-Titanium-Netzteilen für Kaltgang-Umgebungen ausgelegt - bei klassischen Bestands-Racks begrenzt das Strombudget allerdings die Dichte. Für hohe Dichte gibt es die 4U-DLC-Varianten (G4L3/G4L4) mit Kaltplatten auf CPU, GPU und NVSwitch - laut GIGABYTE bis 64 GPUs und 103 kW pro GIGAPOD-Rack mit In-Rack-CDU.
Ist NVIDIA AI Enterprise beim HGX B200 enthalten?
Nein - bei HGX-Systemen führt NVIDIA die AI-Enterprise-Suite als kostenpflichtiges Add-on, lizenziert pro GPU. Beim HGX B200 werden laut Berichten 8 Lizenzen pro System fällig (die Dual-Die-GPU zählt als ein Package - anders als beim B300 NVL16, wo NVIDIA 16 Compute-Dies zählt). Der Server läuft alternativ vollständig ohne AI-Enterprise-Lizenz: Ubuntu oder RHEL mit dem kostenlosen CUDA-Stack, dazu Open-Source-Serving wie vLLM, SGLang oder Triton. Nelpx weist Lizenzkosten im Angebot transparent aus.
Kann ich mehrere HGX B200 Server zu einem Cluster ausbauen?
Ja - über bis zu 8× 400G-NICs als Steckkarten (ConnectX-7 oder BlueField-3, 12 PCIe-Gen5-Slots sind vorhanden) bekommt jede GPU ihre eigene Cluster-Anbindung, wahlweise als InfiniBand-NDR- oder Ethernet-Fabric. GIGABYTE skaliert das im GIGAPOD-Konzept: 8 DLC-Systeme mit 64 GPUs pro Rack. Nelpx plant Fabric, Switches und Verkabelung mit.
Ist ein HGX-B200-Server DSGVO-konform betreibbar?
Ja - als On-Premise-System bleiben Trainingsdaten, Prompts und Modelle vollständig in der eigenen Infrastruktur, was DSGVO-Bewertung und EU-AI-Act-Einordnung deutlich vereinfacht. Mit 1,4 TB GPU-Speicher laufen auch die größten offenen Modelle lokal; Nelpx konzipiert die Umgebung inklusive Netzwerk- und Sicherheitsarchitektur.
NVIDIA HGX B200 kaufen - 8× Blackwell, frei konfigurierbar
Der Blackwell-Standard als offener 8-GPU-Server: 1,4 TB HBM3e, NVLink 5 mit 1,8 TB/s je GPU und FP4-Inferenz mit bis zu 144 PFLOPS - luftgekühlt in 8U als GIGABYTE G893 oder als 4U-DLC-Variante. CPU, RAM, Storage und Fabric wählen Sie selbst - wir konfigurieren, beschaffen und integrieren über den direkten Herstellerkanal.
IT-Systemhaus für HPC & AI-Infrastruktur · Lieferung EU-weit · Direkter Herstellerkanal
Was ist der NVIDIA HGX B200?
Der NVIDIA HGX B200 ist NVIDIAs B200-Serverboard der Blackwell-Generation in der 8-GPU-Ausbaustufe: 8 B200-SXM-GPUs mit zusammen 1,4 TB HBM3e (8× 180 GB), verbunden über NVLink 5 mit 1,8 TB/s je GPU (14,4 TB/s in der Domäne), mit FP4-Inferenz bis 144 PFLOPS und FP8-Training bis 72 PFLOPS (jeweils mit Sparsity). Serverhersteller wie GIGABYTE bauen daraus komplette Systeme - luftgekühlt im 8U-Format (G893/G894) oder flüssigkeitsgekühlt in 4U (G4L3/G4L4). Bei Nelpx als offiziellem GIGABYTE-Partner ab 370.000 € zzgl. MwSt. in der Basiskonfiguration - der Projektpreis richtet sich nach Ausstattung und Allokation; Angebot in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
- Verfügbarkeit
- Blackwell ist in Vollproduktion, aber Allokationsware: OEM-Prioritätskanal typ. 8-16 Wochen (Branchenberichte), Integratoren mit Allokation teils schneller. Nelpx prüft Slots direkt beim Hersteller.
- Kernvorteil
- Gut doppelte FP8-Leistung plus FP4 gegenüber der Hopper-Generation - und trotzdem luftgekühlt im Bestands-Rechenzentrum betreibbar (~14 kW Richtwert).
- Gegenüber B300
- Der B200 ist der Preis-Leistungs-Einstieg in Blackwell: Training, Fine-Tuning und Standard-Inferenz. Der B300 legt bei Speicher (2,1 TB) und dichter FP4-Leistung nach - für Reasoning und längste Kontexte.
Stand: 12. August 2026 · Quellen: NVIDIA-HGX-Produktseite und DGX-B200-Doku, GIGABYTE-Produktseiten G893/G894/G4L3, MLPerf-Ergebnisse, Markt- und Händleranalysen (Preise als Einordnung) - Herstellerclaims sind gekennzeichnet.
GIGABYTE G893 & G894: vier CPU-Basen, Luft oder DLC
Anders als beim fest definierten DGX wählen Sie die Host-Plattform passend zu Workload und Software-Stack - AMD oder Intel, Luft- oder Flüssigkühlung:
12-Kanal-DDR5 (24 DIMM-Slots), bis 500 W cTDP und hohe Kernzahlen - und aktuell kurzfristiger lieferbar als die Intel-Basen. Unsere Empfehlung.
32 DIMM-Slots (8-Kanal je CPU, DDR5 bis 5600 MT/s) - die klassische Xeon-Basis. Wichtig: Intel-Xeon-CPUs haben aktuell sehr lange Lieferzeiten (Stand August 2026).
Die neuere Generation mit MRDIMM-Support bis 8000 MT/s (G894-SD1) bzw. bis 288 E-Cores (G894-AD1) - ebenfalls von den langen Intel-Lieferzeiten betroffen.
Quellen: GIGABYTE-Produktseiten G893-SD1/ZD1-AAX5, G894-SD1/AD1-AAX5 und G4L3-SD1/ZD1-LAX5. Betriebssysteme: u. a. Ubuntu LTS und RHEL mit CUDA-Stack - Freigabe je Konfiguration.
Ihr B200-Server.
In 2 Minuten konfiguriert.
Referenzwerte sind voreingestellt - jede Position anpassbar. Als PDF herunterladen oder direkt an uns senden; Angebot über den GIGABYTE-Partnerkanal in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
= 8 GPUs · 1,4 TB HBM3e · ~14 kW
Hinweis: Intel-Xeon-CPUs haben aktuell sehr lange Lieferzeiten (Stand August 2026) - wir empfehlen die AMD-EPYC-Basis. Konkrete Liefertermine prüfen wir im Angebot.
Konfiguration und Kontaktdaten bleiben beim Ausfüllen vollständig in Ihrem Browser - Daten werden erst beim aktiven Absenden der E-Mail übertragen.
HGX B200 in Zahlen - ehrlich eingeordnet
Wo der B200 gegenüber Hopper zulegt, was in 1,4 TB GPU-Speicher passt - und wo der B300 die Messlatte höher legt:
Quellen: NVIDIA-HGX-Produktseite (Stand 12.08.2026), MLPerf v5.0/v5.1 bzw. v4.1 - jeweils beste veröffentlichte Runde je GPU (09/2025; in v6.0 führte ein 8× B200-System die DeepSeek-R1-Wertung mit ~58.600 tok/s an), Modellgrößen via Hugging Face. NVIDIA gibt Tensor-Leistung standardmäßig mit Sparsity an - dense-Werte sind explizit ausgewiesen.
Alle technischen Daten anzeigen (Plattform + GIGABYTE G893/G894)
| Spezifikation | NVIDIA HGX B200 im GIGABYTE G893/G894 |
|---|---|
| GPUs | 8× NVIDIA B200 SXM (Blackwell, Dual-Die) · bis 1.000 W je GPU (konfigurierbar) |
| GPU-Speicher | 1,4 TB HBM3e gesamt (8× 180 GB) |
| Rechenleistung (System) | FP4: 144 PFLOPS mit Sparsity / 72 dense · FP8: 72 / 36 · FP16/BF16: 36 / 18 · TF32: 18 / 9 · FP64: 296 TFLOPS |
| NVLink / NVSwitch | NVLink 5: 1,8 TB/s je GPU · 14,4 TB/s Domäne |
| Scale-out | Bis 8× 400G als Steckkarten (ConnectX-7 / BlueField-3, 0,8 TB/s) - InfiniBand NDR oder 400GbE, 1 NIC je GPU möglich |
| CPUs (wählbar) | 2× AMD EPYC 9005/9004 (ZD1, 24 DIMMs) · 2× Intel Xeon 5./4. Gen (SD1, 32 DIMMs) · 2× Xeon 6 (G894, MRDIMM) |
| Storage | 8× 2,5" Gen5-NVMe hot-swap + 2× M.2 (OS) |
| Erweiterung | 12× PCIe Gen5 x16 FHHL (8 Single- + 4 Dual-Slot) · 2× 10GbE Host-LAN onboard |
| Strom / Kühlung | 12× 3.000-W-Titanium-PSUs (6+6 redundant) · Luftkühlung, Systemleistung ~14 kW (Richtwert; DGX-B200-Referenz 14,3 kW max) · alternativ 4U-DLC (G4L3/G4L4, CPU+GPU+NVSwitch-Kaltplatten, Leak Detection) |
| Formfaktor | 8U · 447 × 351 × 923 mm (DLC: 4U · 447 × 175,5 × 901 mm) |
| Rack-Skalierung | GIGAPOD (DLC): 8× G4L3 = 64 GPUs, bis 103 kW je Rack, In-Rack-CDU mit 100 kW (GIGABYTE-Angabe) · Luft: Dichte nach Strombudget des Racks |
| Software | Ubuntu LTS / RHEL mit CUDA-Stack · NVIDIA AI Enterprise als Add-on (8 Lizenzen je System - Zählweise laut Berichten je GPU-Package) |
| Verfügbarkeit | Vollproduktion mit Nachfrageüberhang - Liefertermine allokationsabhängig (OEM-Priorität typ. 8-16 Wochen lt. Branchenberichten), Slots über den GIGABYTE-Partnerkanal |
Vom Einzelserver zum GIGAPOD
Der HGX B200 wächst mit: bis zu 8 400G-Ports pro System verbinden jede GPU mit dem Cluster - als InfiniBand- oder Ethernet-Fabric.
Konfiguration, Allokationsprüfung und Lieferung laufen direkt über den Herstellerkanal - mit kurzen Wegen bei Kontingenten, Ersatzteilen und Eskalationen. Gerade bei Allokationsware zählt der direkte Draht: Angebot in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
Wofür lohnt sich der HGX B200?
72 PFLOPS FP8 mit Sparsity - gut das Doppelte der Hopper-Generation - plus NVLink 5 mit 1,8 TB/s je GPU: der Allrounder für Foundation-Model-Fine-Tuning und Training mittlerer Modelle.
In MLPerf v5.1 rund 102.700 Token/s bei Llama 2 70B (FP4), in v6.0 Platz 1 bei DeepSeek-R1 mit ~58.600 Token/s - Blackwells FP4-Format verdoppelt den Rechendurchsatz gegenüber FP8.
DeepSeek-R1 671B FP8 (~685 GB) läuft auf einem System und behält über 700 GB Reserve für KV-Cache und lange Kontexte - in FP4 halbiert sich der Bedarf noch einmal.
DSGVO-konforme LLM-Plattformen im eigenen Rechenzentrum: Prompts bleiben im eigenen Netz; Nelpx konzipiert Netzwerk- und Sicherheitsarchitektur mit.
Luftgekühlt in 8U statt Facility-Umbau - mit ~14 kW Richtwert braucht der B200 allerdings ein solides Strombudget je Rack. Wir rechnen Kaltgang und PDU-Auslegung durch.
Gleicher Software-Stack wie B300 und GB300-Racks: Wer heute mit dem B200 einsteigt, skaliert später im selben CUDA-Ökosystem - vom Einzelserver bis zum GIGAPOD.
HGX B200, H200, B300 oder gleich das Rack?
Die ehrliche Entscheidungshilfe - denn nicht jedes Projekt braucht dasselbe System:
Darum der HGX B200
- Blackwell-Durchsatz: gut doppelte FP8-Leistung gegenüber Hopper plus FP4-Inferenz - in MLPerf etwa der dreifache 70B-Durchsatz (FP4 vs. FP8).
- 1,4 TB reichen weit: DeepSeek-R1 671B FP8 läuft mit über 700 GB Reserve auf einem System - Sharding-frei.
- NVLink 5: 1,8 TB/s je GPU, 14,4 TB/s in der Domäne - doppelt so schnell wie beim H200.
- Bestands-RZ-tauglich: luftgekühlt in 8U (~14 kW Richtwert) - kein Flüssigkühlungs-Zwang, DLC optional.
- Offene Plattform: AMD- oder Intel-Basis, RAM/Storage frei, Luft oder DLC - ab 370.000 € netto in der Basiskonfiguration.
Die Alternativen ehrlich betrachtet
- HGX H200: aus Restverfügbarkeit marktüblich 15-20 % günstiger, bei FP64-HPC stärker und mit ~10 kW sparsamer - der Budget-Weg, wenn FP8 reicht (zur HGX-H200-Seite).
- HGX B300: 2,1 TB HBM3e, +50 % dichte FP4-Leistung und 800G-Netzwerk ab Werk - für Reasoning und längste Kontexte (zur B300-Seite).
- GB300 NVL72: 72 GPUs in einer NVLink-Domäne für größte Modelle - setzt DLC-Facility voraus (zum Rack-Überblick).
- DGX B300: NVIDIAs Turnkey-Appliance mit Mission Control - fest definiert, Premium-Preis.
- Unsicher? Wir rechnen die Wege im Angebot transparent gegeneinander - inklusive Strom- und Kühlkosten (HGX-Systemberatung).
Häufige Fragen zum NVIDIA HGX B200
Was kostet ein NVIDIA HGX B200 Server?
Bei Nelpx beginnen HGX-B200-Konfigurationen bei 370.000 € zzgl. MwSt. für die Basiskonfiguration - der Projektpreis hängt von CPU-Wahl, RAM- und Storage-Ausbau, Netzwerk, Stückzahl und der aktuellen Allokation ab; typische Vollausstattungen liegen laut Marktanalysen spürbar darüber, und die Speicherpreis-Rally treibt die Preise zusätzlich. NVIDIA und GIGABYTE veröffentlichen keine Listenpreise. Nelpx kalkuliert über den GIGABYTE-Partnerkanal und erstellt in der Regel innerhalb von 48 Stunden ein Angebot - am schnellsten über den Konfigurator auf dieser Seite.
Ist der HGX B200 lieferbar und wie lange dauert die Lieferung?
Ja - Blackwell ist in Vollproduktion und die GIGABYTE-G893/G894-Serie wird laufend ausgeliefert. Wegen des branchenweiten Nachfrageüberhangs sind die Liefertermine aber allokationsabhängig: Über den OEM-Prioritätskanal sind laut Branchenberichten typischerweise 8 bis 16 Wochen realistisch, Integratoren mit bestehender Allokation liefern Einzelsysteme teils in wenigen Wochen. Nelpx prüft konkrete Slots direkt im GIGABYTE-Partnerkanal - je früher die Anfrage, desto besser der Termin.
Wo kann man einen NVIDIA HGX B200 kaufen?
Nicht bei NVIDIA direkt: HGX ist eine Plattform, die Serverhersteller wie GIGABYTE, Supermicro oder Dell in eigene Systeme integrieren - verkauft wird über deren Partner und Systemhäuser. Nelpx liefert HGX-B200-Systeme als offizieller GIGABYTE-Partner EU-weit, inklusive Konfiguration, Integration und Support - auf dieser Seite direkt konfigurierbar.
HGX B200 oder HGX B300 - lohnt sich der Aufpreis?
Der B300 bietet 50 Prozent mehr GPU-Speicher (2,1 statt 1,4 TB), 50 Prozent mehr dichte FP4-Leistung (108 statt 72 PFLOPS) und die doppelte Scale-out-Bandbreite mit ConnectX-8 ab Werk - bei identischem NVLink. Für Reasoning-Workloads, sehr lange Kontexte und maximalen Inferenz-Durchsatz lohnt sich der Aufpreis; für Training, Fine-Tuning und Standard-Inferenz bleibt der B200 der Preis-Leistungs-Einstieg in die Blackwell-Generation - und er ist aktuell breiter verfügbar. Details: zur B300-Seite.
HGX B200 oder HGX H200 - was soll ich kaufen?
Der B200 liefert gut die doppelte FP8-Leistung (72 gegenüber rund 32 PFLOPS mit Sparsity), zusätzlich FP4-Inferenz und NVLink 5 mit doppelter GPU-zu-GPU-Bandbreite - in MLPerf-Messungen (Llama 2 70B, FP4 gegenüber FP8) etwa der dreifache Durchsatz. Der H200 aus Restverfügbarkeit ist dafür marktüblich rund 15 bis 20 Prozent günstiger, bei FP64-HPC sogar stärker (536 gegenüber 296 TFLOPS) und mit rund 10 kW sparsamer. Faustregel: Maximaler KI-Durchsatz und Zukunftssicherheit sprechen für den B200, Budget und klassisches HPC für den H200 - Nelpx rechnet beide Wege im Angebot gegen.
Was ist der Unterschied zwischen HGX B200 und DGX B200?
Beide nutzen dasselbe 8-GPU-Baseboard mit identischer GPU-Leistung. Der DGX B200 ist NVIDIAs fest definiertes Komplettsystem (feste CPUs, fester Speicherausbau, DGX OS, NVIDIA-Support). Ein HGX-B200-Server wie der GIGABYTE G893 ist die offene Variante: CPU wählbar (AMD EPYC oder Intel Xeon), RAM und Storage frei konfigurierbar, Luft- oder Flüssigkühlung, freie OS-Wahl - in der Regel flexibler und günstiger in der Beschaffung. Nelpx konzentriert sich auf die konfigurierbaren HGX-Systeme.
Welche KI-Modelle laufen auf einem HGX B200 mit 1,4 TB HBM3e?
Die 1,4 TB GPU-Speicher (8× 180 GB) fassen die größten offenen Modelle in FP8 mit deutlicher Reserve: DeepSeek-R1 671B (~685 GB Gewichte) läuft komplett auf einem System und behält über 700 GB für KV-Cache und lange Kontexte, Llama 3.1 405B FP8 (~406 GB) passt komfortabel. In FP4 halbiert sich der Speicherbedarf noch einmal - dann bleibt selbst beim 671B-Modell Platz für sehr hohe Parallelität. In MLPerf v6.0 führte ein 8× B200-System die DeepSeek-R1-Wertung mit rund 58.600 Token/s an.
Welche CPUs und Server-Basen sind beim HGX B200 wählbar?
Bei GIGABYTE vier luftgekühlte 8U-Basen: G893-ZD1 mit 2× AMD EPYC 9005/9004 (24 DIMM-Slots, 12-Kanal), G893-SD1 mit 2× Intel Xeon Scalable der 4./5. Generation (32 DIMM-Slots) sowie die neueren G894-Modelle mit Intel Xeon 6 (6700/6500 bzw. 6900). Wichtig für die Terminplanung: Intel-Xeon-CPUs haben aktuell sehr lange Lieferzeiten (Stand August 2026) - Nelpx empfiehlt daher die kurzfristiger lieferbare AMD-EPYC-Basis G893-ZD1.
Wie viel Strom verbraucht ein HGX-B200-Server und welche Kühlung braucht er?
Als Richtwert rund 14 kW pro System unter Volllast (NVIDIAs vergleichbares DGX-Referenzsystem ist mit maximal 14,3 kW spezifiziert; die 8 GPUs sind mit bis zu 8× 1.000 W konfigurierbar). Der GIGABYTE G893 ist als luftgekühlter 8U-Server mit 12× 3.000-W-Titanium-Netzteilen für Kaltgang-Umgebungen ausgelegt - bei klassischen Bestands-Racks begrenzt das Strombudget allerdings die Dichte. Für hohe Dichte gibt es die 4U-DLC-Varianten (G4L3/G4L4) mit Kaltplatten auf CPU, GPU und NVSwitch - laut GIGABYTE bis 64 GPUs und 103 kW pro GIGAPOD-Rack mit In-Rack-CDU.
Ist NVIDIA AI Enterprise beim HGX B200 enthalten?
Nein - bei HGX-Systemen führt NVIDIA die AI-Enterprise-Suite als kostenpflichtiges Add-on, lizenziert pro GPU. Beim HGX B200 werden laut Berichten 8 Lizenzen pro System fällig (die Dual-Die-GPU zählt als ein Package - anders als beim B300 NVL16, wo NVIDIA 16 Compute-Dies zählt). Der Server läuft alternativ vollständig ohne AI-Enterprise-Lizenz: Ubuntu oder RHEL mit dem kostenlosen CUDA-Stack, dazu Open-Source-Serving wie vLLM, SGLang oder Triton. Nelpx weist Lizenzkosten im Angebot transparent aus.
Kann ich mehrere HGX B200 Server zu einem Cluster ausbauen?
Ja - über bis zu 8× 400G-NICs als Steckkarten (ConnectX-7 oder BlueField-3, 12 PCIe-Gen5-Slots sind vorhanden) bekommt jede GPU ihre eigene Cluster-Anbindung, wahlweise als InfiniBand-NDR- oder Ethernet-Fabric. GIGABYTE skaliert das im GIGAPOD-Konzept: 8 DLC-Systeme mit 64 GPUs pro Rack. Nelpx plant Fabric, Switches und Verkabelung mit.
Ist ein HGX-B200-Server DSGVO-konform betreibbar?
Ja - als On-Premise-System bleiben Trainingsdaten, Prompts und Modelle vollständig in der eigenen Infrastruktur, was DSGVO-Bewertung und EU-AI-Act-Einordnung deutlich vereinfacht. Mit 1,4 TB GPU-Speicher laufen auch die größten offenen Modelle lokal; Nelpx konzipiert die Umgebung inklusive Netzwerk- und Sicherheitsarchitektur.