NVIDIA DGX H200 kaufen — 1.128 GB HBM3e in einer Appliance
Die Hopper-Appliance für die größten offenen Modelle: DeepSeek-R1 671B läuft in FP8 auf einem einzigen System — mit 8× H200, NVLink und 32 PFLOPS FP8 (mit Sparsity). Luftgekühlt mit max. 10,2 kW in 8 HE: die sparsamste DGX-Klasse, gebaut fürs Bestands-Rechenzentrum. Nelpx prüft die Restverfügbarkeit tagesaktuell im Partnerkanal.
IT-Systemhaus für HPC & AI-Infrastruktur · DACH-Region · Alternativen-Check (B200/B300/HGX) im Angebot inklusive
Was kostet der NVIDIA DGX H200 — und was steckt drin?
Der NVIDIA DGX H200 ist die schlüsselfertige Hopper-KI-Appliance mit 8 H200-SXM-GPUs und zusammen 1.128 GB HBM3e — genug, um DeepSeek-R1 671B in FP8 auf einem einzigen System zu betreiben. NVIDIA veröffentlicht keine Listenpreise; öffentliche EU-Listungen lagen zuletzt bei rund 435.000–525.000 € netto, und da das System zugunsten der Blackwell-Generation ausläuft, sind im Abverkauf teils attraktive Konditionen möglich. Nelpx prüft Preis und Restverfügbarkeit tagesaktuell im Partnerkanal — Angebot in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
- Verfügbarkeit
- Bestellbar über den NVIDIA-Partnerkanal (typ. 8–16 Wochen, teils Lagerware) — aber in der Auslaufphase; einzelne Distributoren haben ihn bereits ausgelistet.
- Kern-USP
- 1.128 GB auf einem Knoten: 671B-Modelle in FP8 ohne Multi-Node-Komplexität — bei nur 10,2 kW, luftgekühlt.
- Inklusive
- DGX OS, NVIDIA Base Command, NVIDIA AI Enterprise und 3 Jahre NVIDIA-Support (4/5 Jahre optional).
Stand: 28. Juli 2026 · Quellen: NVIDIA-DGX-H200-Datenblatt (Doc 3364400), DGX-H100/H200-User-Guide, SuperPOD-Referenzarchitektur, EU-Händlerlistungen — Herstellerclaims sind gekennzeichnet.
Alles drin: Hardware, Software, Support
Beim DGX definiert, validiert und supportet NVIDIA das ganze System — hier ist nichts zu konfigurieren, nur zu bestellen:
8× H200 SXM (1.128 GB HBM3e), 2× Xeon Platinum 8480C, 2 TB DDR5, ~30 TB Self-Encrypting-NVMe, 8× ConnectX-7 400G Compute-Fabric plus 2× Dual-Port-ConnectX-7 für Storage/In-Band — eine erprobte Referenzkonfiguration in 8 HE.
Laut NVIDIA-Datenblatt inklusive: NVIDIA AI Enterprise als Produktions-Stack und NVIDIA Base Command für Orchestrierung, Scheduling und Cluster-Management — auf DGX OS (Ubuntu-Basis; RHEL/Rocky unterstützt). Vom ersten Tag an produktiv.
Business-Standard für Hard- und Software ist im System enthalten, 4/5 Jahre und Business-Critical über Partner-SKUs wählbar. Installation durch zertifiziertes Personal — sonst erlischt die Garantie. Nelpx koordiniert den kompletten Ablauf.
Alle Werte: NVIDIA-DGX-H200-Datenblatt (Doc 3364400, JUN24) und DGX-H100/H200-User-Guide (docs.nvidia.com). Hinweis: Anders als der DGX B200 hat der DGX H200 keine BlueField-3-DPUs — Storage/In-Band laufen über ConnectX-7.
Ihr DGX H200.
Preis & Verfügbarkeit anfragen.
Die Hardware ist von NVIDIA fest definiert — Sie wählen nur Stückzahl, Support und Services. Als PDF herunterladen oder direkt an Nelpx senden; wir prüfen Restverfügbarkeit und Konditionen tagesaktuell und melden uns in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
= 8 GPUs · 1.128 GB HBM3e · max. ~10,2 kW
Passt mein Modell in 1.128 GB?
Die Frage, die den DGX H200 verkauft — hier die größten offenen Modelle mit Speicherbedarf (Richtwerte: Gewichte + Reserve für KV-Cache):
Richtwerte: DeepSeek-Deployment-Guides (theriseunion.com, hpc-ai.com), NVIDIA-Developer-Blog zu Llama 405B auf 8× H200, vLLM-Blog; Stand 28.07.2026. Faustregel: FP8 ≈ 1 GB, FP16 ≈ 2 GB pro Mrd. Parameter, plus 10–30 % für KV-Cache je nach Kontextlänge.
DGX H200 vs. H100 vs. B200: die ehrlichen Zahlen
Gegenüber dem DGX H100 ist der H200 das reine Speicher-Upgrade — gegenüber dem DGX B200 zählen Effizienz und Verfügbarkeit, nicht die Rohleistung.
Werte: NVIDIA-Datenblätter DGX H200 (Doc 3364400) und DGX B200, DGX-H100/H200-User-Guide, Stand 28.07.2026. FP8-Angaben mit Sparsity (NVIDIA-Standard). NVIDIA-Claim „bis 1,9× LLM-Inferenz vs. H100“ als Herstellerangabe. DGX-H200-CTS-Variante bis 14,3 kW.
Alle technischen Daten anzeigen (NVIDIA DGX H200)
| Spezifikation | NVIDIA DGX H200 |
|---|---|
| GPUs | 8× NVIDIA H200 Tensor Core SXM — je 141 GB HBM3e, 4,8 TB/s |
| GPU-Speicher | 1.128 GB HBM3e gesamt (aggregiert über 38 TB/s — NVIDIA-Angabe zur 8-GPU-H200-Konfiguration) |
| Rechenleistung | 32 PFLOPS FP8 (mit Sparsity; dense rechnerisch ~16 PFLOPS) |
| NVLink / NVSwitch | NVLink 4. Gen — 900 GB/s pro GPU · 4× NVSwitch |
| CPUs | 2× Intel Xeon Platinum 8480C — 2× 56 Kerne (112 gesamt), 2,0 GHz Basis / 3,8 GHz Boost |
| System-RAM | 2 TB DDR5 (32× DIMM) |
| Storage | OS: 2× 1,92 TB NVMe M.2 (RAID 1) · Daten: 8× 3,84 TB NVMe U.2 Self-Encrypting (30,72 TB, RAID 0) |
| Compute-Netzwerk | 4× OSFP mit 8× Single-Port ConnectX-7 VPI — bis 400 Gb/s InfiniBand NDR oder Ethernet |
| Storage-/In-Band-Netz | 2× Dual-Port QSFP112 ConnectX-7 VPI — bis 400 Gb/s (keine BlueField-3 — die gibt es erst beim DGX B200) |
| Management | 10-GbE-Onboard-NIC (RJ45) · 100-GbE-NIC · BMC (RJ45) |
| Strom | Max. 10,2 kW (Standard; CTS-Variante bis 14,3 kW) · 6× 3,3-kW-PSUs, 4+2-redundant |
| Kühlung | Luft, Front-to-Back (~1.105 CFM) · Zuluft 5–30 °C · 38.557 BTU/h |
| Formfaktor | 8 HE Rackmount · 356 × 482,2 × 897,1 mm · 130,45 kg |
| Software | DGX OS (Ubuntu-Basis; RHEL/Rocky unterstützt) · NVIDIA Base Command · NVIDIA AI Enterprise (inklusive lt. Datenblatt) |
| Support | 3 Jahre Business-Standard (HW+SW) inklusive — 4/5 Jahre & Business-Critical optional · Installation nur durch zertifiziertes Personal |
| Skalierung | BasePOD: 2–8 Systeme · SuperPOD: Scalable Unit = 32 Systeme (256 GPUs), NDR-400G-Fabric |
| Status | Bestellbar über den Partnerkanal (typ. 8–16 Wochen) — Auslaufphase zugunsten DGX B200/B300, Restverfügbarkeit tagesaktuell prüfen |
Vom Einzelsystem zum SuperPOD
Auch in der Auslaufphase gilt: Der DGX H200 skaliert nach NVIDIAs offiziellen Referenzarchitekturen — mit reifer, vielfach erprobter Fabric.
Nelpx prüft den DGX H200 im Partnerkanal und stellt ihn im Angebot transparent gegen DGX B200, DGX B300 und HGX-Systeme — mit ehrlicher Empfehlung, was für Workload, Facility und Budget wirklich passt. Rückmeldung in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
Wofür lohnt sich der DGX H200?
DeepSeek-R1/V3 in FP8 komplett auf einem System: kein Multi-Node-Sharding, keine Fabric-Komplexität, stabileres Serving — das Szenario, für das 1.128 GB gebaut sind.
Große KV-Caches für 128k+-Kontexte brauchen Speicher, nicht nur FLOPS — mit 4,8 TB/s je GPU bleibt der Durchsatz auch bei langen Prompts hoch.
Max. 10,2 kW luftgekühlt in 8 HE — die sparsamste DGX-Klasse läuft in fast jedem vorhandenen Rack, wo 14-kW-Blackwell-Systeme bereits Facility-Fragen aufwerfen.
Modelle bis ~180B voll trainierbar, größere per LoRA/QLoRA — mit 2 TB System-RAM und 30 TB NVMe-Cache für die Daten-Pipeline.
Vier 70B-Instanzen parallel oder MIG-Partitionierung für viele kleinere Services — eine Anschaffung, die ganze Abteilungen versorgt.
Prompts, Dokumente und Modelle bleiben im Haus — mit Self-Encrypting-Drives ab Werk. Die größten offenen Modelle laufen lokal statt in der US-Cloud.
DGX H200 — oder besser gleich Blackwell?
Die ehrliche Entscheidungshilfe, denn 2026 ist der H200 nicht mehr automatisch die erste Wahl:
Darum (noch) der DGX H200
- 1.128 GB auf einem Knoten: 671B-FP8-Inferenz ohne Multi-Node — die Blackwell-Einstiegsklasse braucht dafür keine, aber der Preispunkt ist ein anderer.
- Sparsamste DGX-Klasse: max. 10,2 kW luftgekühlt in 8 HE — läuft im Bestands-Rack, wo 14-kW-Systeme Umbauten fordern.
- Reifster Stack: Hopper hat die größte installierte Basis — jedes Framework, jeder Treiber, jede Anleitung existiert.
- Alles inklusive: AI Enterprise, Base Command und 3 Jahre NVIDIA-Support sind im System enthalten.
- Abverkaufsphase: Restverfügbarkeit heißt auch Verhandlungsspielraum — Nelpx prüft die Konditionen tagesaktuell.
Die Alternativen ehrlich betrachtet
- DGX B200: mehr als doppelte FP8-Leistung (72 PFLOPS) plus FP4, 1.440 GB — und in DE teils zu ähnlichen Konditionen wie H200-Listungen (zum DGX B200).
- DGX B300: die aktuelle Generation mit 2,1 TB HBM3e — ab 530.000 € netto lieferbar (zum DGX B300).
- HGX H200 (OEM): gleiches GPU-Board, offene Plattform, typischerweise günstiger — Software-Stack in Eigenregie (HGX-System konfigurieren).
- Einzelne H200-Karten: für PCIe-Bestandsserver ab 26.500 € netto pro Karte (zur H200-Seite).
- Blackwell-Ultra-Klasse: für Wachstum über die 1,1-TB-Grenze hinaus — HGX B300; zum Prototypisieren darunter der DGX Spark. Gesamtüberblick: GPU-Server-Konfigurator.
Häufige Fragen zum NVIDIA DGX H200
Was kostet ein NVIDIA DGX H200?
NVIDIA veröffentlicht keine Listenpreise für DGX-Systeme — der DGX H200 wird projektbezogen über Partner angeboten. Zur Einordnung: Öffentliche EU-Listungen lagen zuletzt bei etwa 435.000 bis 525.000 € netto je nach Support-Paket, US-Marktpreise bei 400.000 bis 500.000 US-Dollar. Da das System in der Abverkaufsphase ist, sind teils attraktive Konditionen möglich — Nelpx kalkuliert tagesaktuell und erstellt in der Regel innerhalb von 48 Stunden ein Angebot über das Anfrage-Tool auf dieser Seite.
Ist der NVIDIA DGX H200 noch erhältlich?
Ja, mit Einschränkung: Der DGX H200 ist im NVIDIA-Partnerkanal weiterhin bestellbar, befindet sich aber sichtbar in der Auslaufphase zugunsten von DGX B200 und B300 — ein offizielles Abkündigungsdatum gibt es nicht, einzelne Distributoren haben ihn jedoch bereits ausgelistet. Typische Lieferzeiten liegen bei 8 bis 16 Wochen, teils ist Lagerware verfügbar. Nelpx prüft die Restverfügbarkeit tagesaktuell — wer gezielt den H200 möchte, sollte zeitnah anfragen.
Wo kann man den NVIDIA DGX H200 kaufen?
DGX-Systeme verkauft NVIDIA nicht direkt, sondern ausschließlich über das NVIDIA-Partnernetzwerk (NPN). Nelpx übernimmt die komplette Beschaffung über diesen Kanal — von der Verfügbarkeitsprüfung über das Angebot bis zu Lieferung und zertifizierter Inbetriebnahme in der DACH-Region.
Wie viel GPU-Speicher hat der DGX H200?
1.128 GB HBM3e — 8 H200-SXM-GPUs mit je 141 GB und 4,8 TB/s Speicherbandbreite pro GPU, verbunden über NVLink der 4. Generation mit 900 GB/s pro GPU und 4 NVSwitches. Dazu kommen 2× Intel Xeon Platinum 8480C (112 Kerne), 2 TB DDR5-RAM und rund 30 TB NVMe-Storage mit Self-Encrypting-Drives.
Läuft DeepSeek-R1 671B auf einem einzigen DGX H200?
Ja — das ist das Paradebeispiel für dieses System: DeepSeek-R1/V3 mit 671 Milliarden Parametern belegt in FP8 rund 700 GB (Gewichte ~671–685 GB plus Laufzeit-Overhead) und passt damit komplett in die 1.128 GB des DGX H200 — mit gut 400 GB Reserve für KV-Cache und lange Kontexte. Auch Llama 3.1 405B in FP8 ist ein offizielles NVIDIA-Referenz-Deployment auf einem einzelnen 8×-H200-Knoten. Erst 671B in FP16 (~1,3–1,4 TB) braucht zwei Systeme oder die Blackwell-Klasse.
Was ist der Unterschied zwischen DGX H100 und DGX H200?
Der einzige Hardware-Unterschied ist der GPU-Speicher: 1.128 GB HBM3e mit 4,8 TB/s pro GPU beim H200 gegenüber 640 GB HBM3 mit 3,35 TB/s beim H100 — also +76 % Kapazität und +43 % Bandbreite. Rechenleistung, CPUs, Netzwerk, Storage und Chassis sind identisch; NVIDIA führt beide sogar in einem gemeinsamen User Guide. Bei speichergebundener LLM-Inferenz liefert der H200 laut NVIDIA bis zu 1,9× mehr Durchsatz (Herstellerangabe).
Was ist der Unterschied zwischen DGX H200 und HGX H200?
Beide nutzen dasselbe 8-GPU-Board. Der DGX H200 ist NVIDIAs fest definiertes Komplettsystem mit DGX OS, Base Command, NVIDIA AI Enterprise und Support aus einer Hand. HGX-H200-Server der OEMs (Supermicro, GIGABYTE, Dell …) sind die offene Variante: CPU, RAM und Storage wählbar und in der Beschaffung typischerweise 15–25 % günstiger — dafür stellen Sie den Software-Stack selbst zusammen. Nelpx liefert beide Wege und rechnet sie im Angebot gegeneinander — HGX-System konfigurieren.
DGX H200 oder DGX B200/B300 — was soll ich kaufen?
Ehrliche Antwort: Der DGX B200 bietet mehr als die doppelte FP8-Trainingsleistung (72 statt 32 PFLOPS) plus FP4-Inferenz und wird in Deutschland teils zu ähnlichen oder besseren Konditionen angeboten; der DGX B300 ist die neueste Generation. Für den H200 sprechen 2026 vor allem drei Dinge: die geringste Leistungsaufnahme der DGX-Klasse (max. 10,2 statt ~14,3 kW — läuft in fast jedem Bestands-Rack), der reifste Software-Stack und planbare Verfügbarkeit. Nelpx stellt im Angebot alle drei Systeme transparent gegenüber.
Wie viel Strom verbraucht der DGX H200 und welche Kühlung braucht er?
Maximal 10,2 kW in der Standardkonfiguration — luftgekühlt, kein Flüssigkühlungs-Umbau nötig. Das System ist ein 8-HE-Rackmount mit rund 130 kg, sechs 3,3-kW-Netzteilen (4+2-redundant) und Front-to-Back-Kühlung; die Zulufttemperatur darf 5–30 °C betragen. Damit ist der DGX H200 die sparsamste Appliance der DGX-Klasse — der DGX B200 liegt bei rund 14,3 kW.
Welche Software und welcher Support sind beim DGX H200 enthalten?
Laut NVIDIA-Datenblatt sind NVIDIA AI Enterprise (Produktions-Stack) und NVIDIA Base Command (Orchestrierung, Scheduling, Cluster-Management) enthalten, dazu DGX OS auf Ubuntu-Basis (auch RHEL/Rocky werden unterstützt). Jeder DGX H200 kommt mit 3 Jahren Business-Standard-Support für Hard- und Software; 4 oder 5 Jahre sowie Business-Critical sind über Partner-SKUs wählbar. Wichtig: Die Installation muss durch zertifiziertes Personal erfolgen, sonst erlischt die Hardware-Garantie — Nelpx koordiniert das.
Kann ich mehrere DGX H200 zu einem Cluster ausbauen?
Ja — dafür sind die 8 ConnectX-7-Ports (400 Gb/s InfiniBand NDR oder Ethernet) da. NVIDIA definiert dafür offizielle Referenzarchitekturen: BasePOD für 2 bis 8 Systeme und SuperPOD mit Scalable Units à 32 DGX H200 (256 GPUs). Nelpx plant Fabric, Switches und Storage-Anbindung mit.
Ist ein DGX H200 DSGVO-konform betreibbar?
Ja — als On-Premise-System bleiben Prompts, Trainingsdaten und Modelle vollständig in der eigenen Infrastruktur, was DSGVO-Bewertung und EU-AI-Act-Einordnung deutlich vereinfacht. Die Datenlaufwerke sind ab Werk Self-Encrypting (SED); mit 1.128 GB GPU-Speicher laufen auch die größten offenen Modelle lokal. Nelpx konzipiert die Umgebung inklusive Netzwerk- und Sicherheitsarchitektur.
NVIDIA DGX H200 kaufen — 1.128 GB HBM3e in einer Appliance
Die Hopper-Appliance für die größten offenen Modelle: DeepSeek-R1 671B läuft in FP8 auf einem einzigen System — mit 8× H200, NVLink und 32 PFLOPS FP8 (mit Sparsity). Luftgekühlt mit max. 10,2 kW in 8 HE: die sparsamste DGX-Klasse, gebaut fürs Bestands-Rechenzentrum. Nelpx prüft die Restverfügbarkeit tagesaktuell im Partnerkanal.
IT-Systemhaus für HPC & AI-Infrastruktur · DACH-Region · Alternativen-Check (B200/B300/HGX) im Angebot inklusive
Was kostet der NVIDIA DGX H200 — und was steckt drin?
Der NVIDIA DGX H200 ist die schlüsselfertige Hopper-KI-Appliance mit 8 H200-SXM-GPUs und zusammen 1.128 GB HBM3e — genug, um DeepSeek-R1 671B in FP8 auf einem einzigen System zu betreiben. NVIDIA veröffentlicht keine Listenpreise; öffentliche EU-Listungen lagen zuletzt bei rund 435.000–525.000 € netto, und da das System zugunsten der Blackwell-Generation ausläuft, sind im Abverkauf teils attraktive Konditionen möglich. Nelpx prüft Preis und Restverfügbarkeit tagesaktuell im Partnerkanal — Angebot in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
- Verfügbarkeit
- Bestellbar über den NVIDIA-Partnerkanal (typ. 8–16 Wochen, teils Lagerware) — aber in der Auslaufphase; einzelne Distributoren haben ihn bereits ausgelistet.
- Kern-USP
- 1.128 GB auf einem Knoten: 671B-Modelle in FP8 ohne Multi-Node-Komplexität — bei nur 10,2 kW, luftgekühlt.
- Inklusive
- DGX OS, NVIDIA Base Command, NVIDIA AI Enterprise und 3 Jahre NVIDIA-Support (4/5 Jahre optional).
Stand: 28. Juli 2026 · Quellen: NVIDIA-DGX-H200-Datenblatt (Doc 3364400), DGX-H100/H200-User-Guide, SuperPOD-Referenzarchitektur, EU-Händlerlistungen — Herstellerclaims sind gekennzeichnet.
Alles drin: Hardware, Software, Support
Beim DGX definiert, validiert und supportet NVIDIA das ganze System — hier ist nichts zu konfigurieren, nur zu bestellen:
8× H200 SXM (1.128 GB HBM3e), 2× Xeon Platinum 8480C, 2 TB DDR5, ~30 TB Self-Encrypting-NVMe, 8× ConnectX-7 400G Compute-Fabric plus 2× Dual-Port-ConnectX-7 für Storage/In-Band — eine erprobte Referenzkonfiguration in 8 HE.
Laut NVIDIA-Datenblatt inklusive: NVIDIA AI Enterprise als Produktions-Stack und NVIDIA Base Command für Orchestrierung, Scheduling und Cluster-Management — auf DGX OS (Ubuntu-Basis; RHEL/Rocky unterstützt). Vom ersten Tag an produktiv.
Business-Standard für Hard- und Software ist im System enthalten, 4/5 Jahre und Business-Critical über Partner-SKUs wählbar. Installation durch zertifiziertes Personal — sonst erlischt die Garantie. Nelpx koordiniert den kompletten Ablauf.
Alle Werte: NVIDIA-DGX-H200-Datenblatt (Doc 3364400, JUN24) und DGX-H100/H200-User-Guide (docs.nvidia.com). Hinweis: Anders als der DGX B200 hat der DGX H200 keine BlueField-3-DPUs — Storage/In-Band laufen über ConnectX-7.
Ihr DGX H200.
Preis & Verfügbarkeit anfragen.
Die Hardware ist von NVIDIA fest definiert — Sie wählen nur Stückzahl, Support und Services. Als PDF herunterladen oder direkt an Nelpx senden; wir prüfen Restverfügbarkeit und Konditionen tagesaktuell und melden uns in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
= 8 GPUs · 1.128 GB HBM3e · max. ~10,2 kW
Passt mein Modell in 1.128 GB?
Die Frage, die den DGX H200 verkauft — hier die größten offenen Modelle mit Speicherbedarf (Richtwerte: Gewichte + Reserve für KV-Cache):
Richtwerte: DeepSeek-Deployment-Guides (theriseunion.com, hpc-ai.com), NVIDIA-Developer-Blog zu Llama 405B auf 8× H200, vLLM-Blog; Stand 28.07.2026. Faustregel: FP8 ≈ 1 GB, FP16 ≈ 2 GB pro Mrd. Parameter, plus 10–30 % für KV-Cache je nach Kontextlänge.
DGX H200 vs. H100 vs. B200: die ehrlichen Zahlen
Gegenüber dem DGX H100 ist der H200 das reine Speicher-Upgrade — gegenüber dem DGX B200 zählen Effizienz und Verfügbarkeit, nicht die Rohleistung.
Werte: NVIDIA-Datenblätter DGX H200 (Doc 3364400) und DGX B200, DGX-H100/H200-User-Guide, Stand 28.07.2026. FP8-Angaben mit Sparsity (NVIDIA-Standard). NVIDIA-Claim „bis 1,9× LLM-Inferenz vs. H100“ als Herstellerangabe. DGX-H200-CTS-Variante bis 14,3 kW.
Alle technischen Daten anzeigen (NVIDIA DGX H200)
| Spezifikation | NVIDIA DGX H200 |
|---|---|
| GPUs | 8× NVIDIA H200 Tensor Core SXM — je 141 GB HBM3e, 4,8 TB/s |
| GPU-Speicher | 1.128 GB HBM3e gesamt (aggregiert über 38 TB/s — NVIDIA-Angabe zur 8-GPU-H200-Konfiguration) |
| Rechenleistung | 32 PFLOPS FP8 (mit Sparsity; dense rechnerisch ~16 PFLOPS) |
| NVLink / NVSwitch | NVLink 4. Gen — 900 GB/s pro GPU · 4× NVSwitch |
| CPUs | 2× Intel Xeon Platinum 8480C — 2× 56 Kerne (112 gesamt), 2,0 GHz Basis / 3,8 GHz Boost |
| System-RAM | 2 TB DDR5 (32× DIMM) |
| Storage | OS: 2× 1,92 TB NVMe M.2 (RAID 1) · Daten: 8× 3,84 TB NVMe U.2 Self-Encrypting (30,72 TB, RAID 0) |
| Compute-Netzwerk | 4× OSFP mit 8× Single-Port ConnectX-7 VPI — bis 400 Gb/s InfiniBand NDR oder Ethernet |
| Storage-/In-Band-Netz | 2× Dual-Port QSFP112 ConnectX-7 VPI — bis 400 Gb/s (keine BlueField-3 — die gibt es erst beim DGX B200) |
| Management | 10-GbE-Onboard-NIC (RJ45) · 100-GbE-NIC · BMC (RJ45) |
| Strom | Max. 10,2 kW (Standard; CTS-Variante bis 14,3 kW) · 6× 3,3-kW-PSUs, 4+2-redundant |
| Kühlung | Luft, Front-to-Back (~1.105 CFM) · Zuluft 5–30 °C · 38.557 BTU/h |
| Formfaktor | 8 HE Rackmount · 356 × 482,2 × 897,1 mm · 130,45 kg |
| Software | DGX OS (Ubuntu-Basis; RHEL/Rocky unterstützt) · NVIDIA Base Command · NVIDIA AI Enterprise (inklusive lt. Datenblatt) |
| Support | 3 Jahre Business-Standard (HW+SW) inklusive — 4/5 Jahre & Business-Critical optional · Installation nur durch zertifiziertes Personal |
| Skalierung | BasePOD: 2–8 Systeme · SuperPOD: Scalable Unit = 32 Systeme (256 GPUs), NDR-400G-Fabric |
| Status | Bestellbar über den Partnerkanal (typ. 8–16 Wochen) — Auslaufphase zugunsten DGX B200/B300, Restverfügbarkeit tagesaktuell prüfen |
Vom Einzelsystem zum SuperPOD
Auch in der Auslaufphase gilt: Der DGX H200 skaliert nach NVIDIAs offiziellen Referenzarchitekturen — mit reifer, vielfach erprobter Fabric.
Nelpx prüft den DGX H200 im Partnerkanal und stellt ihn im Angebot transparent gegen DGX B200, DGX B300 und HGX-Systeme — mit ehrlicher Empfehlung, was für Workload, Facility und Budget wirklich passt. Rückmeldung in der Regel innerhalb von 48 Stunden.
Wofür lohnt sich der DGX H200?
DeepSeek-R1/V3 in FP8 komplett auf einem System: kein Multi-Node-Sharding, keine Fabric-Komplexität, stabileres Serving — das Szenario, für das 1.128 GB gebaut sind.
Große KV-Caches für 128k+-Kontexte brauchen Speicher, nicht nur FLOPS — mit 4,8 TB/s je GPU bleibt der Durchsatz auch bei langen Prompts hoch.
Max. 10,2 kW luftgekühlt in 8 HE — die sparsamste DGX-Klasse läuft in fast jedem vorhandenen Rack, wo 14-kW-Blackwell-Systeme bereits Facility-Fragen aufwerfen.
Modelle bis ~180B voll trainierbar, größere per LoRA/QLoRA — mit 2 TB System-RAM und 30 TB NVMe-Cache für die Daten-Pipeline.
Vier 70B-Instanzen parallel oder MIG-Partitionierung für viele kleinere Services — eine Anschaffung, die ganze Abteilungen versorgt.
Prompts, Dokumente und Modelle bleiben im Haus — mit Self-Encrypting-Drives ab Werk. Die größten offenen Modelle laufen lokal statt in der US-Cloud.
DGX H200 — oder besser gleich Blackwell?
Die ehrliche Entscheidungshilfe, denn 2026 ist der H200 nicht mehr automatisch die erste Wahl:
Darum (noch) der DGX H200
- 1.128 GB auf einem Knoten: 671B-FP8-Inferenz ohne Multi-Node — die Blackwell-Einstiegsklasse braucht dafür keine, aber der Preispunkt ist ein anderer.
- Sparsamste DGX-Klasse: max. 10,2 kW luftgekühlt in 8 HE — läuft im Bestands-Rack, wo 14-kW-Systeme Umbauten fordern.
- Reifster Stack: Hopper hat die größte installierte Basis — jedes Framework, jeder Treiber, jede Anleitung existiert.
- Alles inklusive: AI Enterprise, Base Command und 3 Jahre NVIDIA-Support sind im System enthalten.
- Abverkaufsphase: Restverfügbarkeit heißt auch Verhandlungsspielraum — Nelpx prüft die Konditionen tagesaktuell.
Die Alternativen ehrlich betrachtet
- DGX B200: mehr als doppelte FP8-Leistung (72 PFLOPS) plus FP4, 1.440 GB — und in DE teils zu ähnlichen Konditionen wie H200-Listungen (zum DGX B200).
- DGX B300: die aktuelle Generation mit 2,1 TB HBM3e — ab 530.000 € netto lieferbar (zum DGX B300).
- HGX H200 (OEM): gleiches GPU-Board, offene Plattform, typischerweise günstiger — Software-Stack in Eigenregie (HGX-System konfigurieren).
- Einzelne H200-Karten: für PCIe-Bestandsserver ab 26.500 € netto pro Karte (zur H200-Seite).
- Blackwell-Ultra-Klasse: für Wachstum über die 1,1-TB-Grenze hinaus — HGX B300; zum Prototypisieren darunter der DGX Spark. Gesamtüberblick: GPU-Server-Konfigurator.
Häufige Fragen zum NVIDIA DGX H200
Was kostet ein NVIDIA DGX H200?
NVIDIA veröffentlicht keine Listenpreise für DGX-Systeme — der DGX H200 wird projektbezogen über Partner angeboten. Zur Einordnung: Öffentliche EU-Listungen lagen zuletzt bei etwa 435.000 bis 525.000 € netto je nach Support-Paket, US-Marktpreise bei 400.000 bis 500.000 US-Dollar. Da das System in der Abverkaufsphase ist, sind teils attraktive Konditionen möglich — Nelpx kalkuliert tagesaktuell und erstellt in der Regel innerhalb von 48 Stunden ein Angebot über das Anfrage-Tool auf dieser Seite.
Ist der NVIDIA DGX H200 noch erhältlich?
Ja, mit Einschränkung: Der DGX H200 ist im NVIDIA-Partnerkanal weiterhin bestellbar, befindet sich aber sichtbar in der Auslaufphase zugunsten von DGX B200 und B300 — ein offizielles Abkündigungsdatum gibt es nicht, einzelne Distributoren haben ihn jedoch bereits ausgelistet. Typische Lieferzeiten liegen bei 8 bis 16 Wochen, teils ist Lagerware verfügbar. Nelpx prüft die Restverfügbarkeit tagesaktuell — wer gezielt den H200 möchte, sollte zeitnah anfragen.
Wo kann man den NVIDIA DGX H200 kaufen?
DGX-Systeme verkauft NVIDIA nicht direkt, sondern ausschließlich über das NVIDIA-Partnernetzwerk (NPN). Nelpx übernimmt die komplette Beschaffung über diesen Kanal — von der Verfügbarkeitsprüfung über das Angebot bis zu Lieferung und zertifizierter Inbetriebnahme in der DACH-Region.
Wie viel GPU-Speicher hat der DGX H200?
1.128 GB HBM3e — 8 H200-SXM-GPUs mit je 141 GB und 4,8 TB/s Speicherbandbreite pro GPU, verbunden über NVLink der 4. Generation mit 900 GB/s pro GPU und 4 NVSwitches. Dazu kommen 2× Intel Xeon Platinum 8480C (112 Kerne), 2 TB DDR5-RAM und rund 30 TB NVMe-Storage mit Self-Encrypting-Drives.
Läuft DeepSeek-R1 671B auf einem einzigen DGX H200?
Ja — das ist das Paradebeispiel für dieses System: DeepSeek-R1/V3 mit 671 Milliarden Parametern belegt in FP8 rund 700 GB (Gewichte ~671–685 GB plus Laufzeit-Overhead) und passt damit komplett in die 1.128 GB des DGX H200 — mit gut 400 GB Reserve für KV-Cache und lange Kontexte. Auch Llama 3.1 405B in FP8 ist ein offizielles NVIDIA-Referenz-Deployment auf einem einzelnen 8×-H200-Knoten. Erst 671B in FP16 (~1,3–1,4 TB) braucht zwei Systeme oder die Blackwell-Klasse.
Was ist der Unterschied zwischen DGX H100 und DGX H200?
Der einzige Hardware-Unterschied ist der GPU-Speicher: 1.128 GB HBM3e mit 4,8 TB/s pro GPU beim H200 gegenüber 640 GB HBM3 mit 3,35 TB/s beim H100 — also +76 % Kapazität und +43 % Bandbreite. Rechenleistung, CPUs, Netzwerk, Storage und Chassis sind identisch; NVIDIA führt beide sogar in einem gemeinsamen User Guide. Bei speichergebundener LLM-Inferenz liefert der H200 laut NVIDIA bis zu 1,9× mehr Durchsatz (Herstellerangabe).
Was ist der Unterschied zwischen DGX H200 und HGX H200?
Beide nutzen dasselbe 8-GPU-Board. Der DGX H200 ist NVIDIAs fest definiertes Komplettsystem mit DGX OS, Base Command, NVIDIA AI Enterprise und Support aus einer Hand. HGX-H200-Server der OEMs (Supermicro, GIGABYTE, Dell …) sind die offene Variante: CPU, RAM und Storage wählbar und in der Beschaffung typischerweise 15–25 % günstiger — dafür stellen Sie den Software-Stack selbst zusammen. Nelpx liefert beide Wege und rechnet sie im Angebot gegeneinander — HGX-System konfigurieren.
DGX H200 oder DGX B200/B300 — was soll ich kaufen?
Ehrliche Antwort: Der DGX B200 bietet mehr als die doppelte FP8-Trainingsleistung (72 statt 32 PFLOPS) plus FP4-Inferenz und wird in Deutschland teils zu ähnlichen oder besseren Konditionen angeboten; der DGX B300 ist die neueste Generation. Für den H200 sprechen 2026 vor allem drei Dinge: die geringste Leistungsaufnahme der DGX-Klasse (max. 10,2 statt ~14,3 kW — läuft in fast jedem Bestands-Rack), der reifste Software-Stack und planbare Verfügbarkeit. Nelpx stellt im Angebot alle drei Systeme transparent gegenüber.
Wie viel Strom verbraucht der DGX H200 und welche Kühlung braucht er?
Maximal 10,2 kW in der Standardkonfiguration — luftgekühlt, kein Flüssigkühlungs-Umbau nötig. Das System ist ein 8-HE-Rackmount mit rund 130 kg, sechs 3,3-kW-Netzteilen (4+2-redundant) und Front-to-Back-Kühlung; die Zulufttemperatur darf 5–30 °C betragen. Damit ist der DGX H200 die sparsamste Appliance der DGX-Klasse — der DGX B200 liegt bei rund 14,3 kW.
Welche Software und welcher Support sind beim DGX H200 enthalten?
Laut NVIDIA-Datenblatt sind NVIDIA AI Enterprise (Produktions-Stack) und NVIDIA Base Command (Orchestrierung, Scheduling, Cluster-Management) enthalten, dazu DGX OS auf Ubuntu-Basis (auch RHEL/Rocky werden unterstützt). Jeder DGX H200 kommt mit 3 Jahren Business-Standard-Support für Hard- und Software; 4 oder 5 Jahre sowie Business-Critical sind über Partner-SKUs wählbar. Wichtig: Die Installation muss durch zertifiziertes Personal erfolgen, sonst erlischt die Hardware-Garantie — Nelpx koordiniert das.
Kann ich mehrere DGX H200 zu einem Cluster ausbauen?
Ja — dafür sind die 8 ConnectX-7-Ports (400 Gb/s InfiniBand NDR oder Ethernet) da. NVIDIA definiert dafür offizielle Referenzarchitekturen: BasePOD für 2 bis 8 Systeme und SuperPOD mit Scalable Units à 32 DGX H200 (256 GPUs). Nelpx plant Fabric, Switches und Storage-Anbindung mit.
Ist ein DGX H200 DSGVO-konform betreibbar?
Ja — als On-Premise-System bleiben Prompts, Trainingsdaten und Modelle vollständig in der eigenen Infrastruktur, was DSGVO-Bewertung und EU-AI-Act-Einordnung deutlich vereinfacht. Die Datenlaufwerke sind ab Werk Self-Encrypting (SED); mit 1.128 GB GPU-Speicher laufen auch die größten offenen Modelle lokal. Nelpx konzipiert die Umgebung inklusive Netzwerk- und Sicherheitsarchitektur.