NVIDIA HGX H200 kaufen - 8× H200 SXM, frei konfigurierbar

Der Preis ist konfigurationsabhängig und wird bei Nelpx auf Anfrage kalkuliert. Er hängt von CPU, RAM, Storage, Netzwerk und Stückzahl ab. NVIDIA und GIGABYTE veröffentlichen keine Listenpreise. Nelpx kalkuliert über den GIGABYTE-Partnerkanal und erstellt ein Angebot mit verbindlichem Preis und Liefertermin nach Allokationsprüfung - am schnellsten über den Konfigurator auf dieser Seite.

Ja, aber aus Restverfügbarkeit: Medienberichten zufolge hat NVIDIA die H200-Chipfertigung im März 2026 zugunsten der nächsten Generation gestoppt und einen Neustart vor allem für freigegebene China-Aufträge angekündigt. Das ist der Pressestand, kein NVIDIA-Dokument; eine Abkündigung der H200 haben wir nicht gefunden. Für den europäischen Kanal zählen Bestand und laufende OEM-Allokation. Einzelsysteme sind über Integratoren typischerweise in wenigen Wochen lieferbar, größere Stückzahlen sind allokationsabhängig. Nelpx prüft konkrete Slots direkt im GIGABYTE-Partnerkanal - je früher die Anfrage, desto besser der Termin.

Nicht bei NVIDIA direkt: HGX ist eine Plattform, die Serverhersteller wie GIGABYTE in eigene Systeme integrieren - verkauft wird über deren Partner und Systemhäuser. Nelpx liefert HGX-H200-Systeme als offizieller GIGABYTE-Partner EU-weit, inklusive Konfiguration, Integration und Support - auf dieser Seite direkt konfigurierbar.

Der H200 bleibt 2026 die rationale Wahl, wenn FP8-Inferenz großer Modelle, Luftkühlung im Bestands-Rechenzentrum oder FP64-HPC im Vordergrund stehen: Der Software-Stack ist ausgereift, und bei FP64 liegt der H200 (pro System rechnerisch 272 TFLOPS, über den Tensor-Core-Pfad 536 TFLOPS) weit vor dem B300 (10 TFLOPS je System laut NVIDIA). Wer maximalen Token-Durchsatz mit FP4 oder größten GPU-Speicher braucht, greift zum HGX B200 oder B300 - Nelpx rechnet beide Wege im Angebot gegen.

Beide nutzen dasselbe 8-GPU-Baseboard mit identischer GPU-Leistung. Der DGX H200 ist NVIDIAs fest definiertes Komplettsystem (2× Xeon Platinum 8480C, 2 TB RAM, DGX OS, NVIDIA-Software inklusive). Ein HGX-H200-Server wie der GIGABYTE G593 ist die offene Variante: CPU wählbar (Intel Xeon oder AMD EPYC), RAM bis 4 TB, Storage und Netzwerk frei konfigurierbar. Nelpx liefert die HGX-Variante von GIGABYTE, das DGX-System bieten wir nicht an.

Speicher und Bandbreite sind identisch (141 GB HBM3e, 4,8 TB/s je GPU). Die SXM-Version im HGX-System leistet mehr (FP8 3.958 statt 3.341 TFLOPS mit Sparsity, bis 700 statt 600 W) und verbindet alle 8 GPUs über NVSwitch mit je 900 GB/s - beim NVL-PCIe-Format sind maximal 4 Karten per NVLink-Bridge koppelbar. Die NVL-Karte ist dafür der flexible Einstieg für Bestandsserver (zur H200-NVL-Seite). Wichtiger Unterschied bei der Software: Bei der NVL-Karte ist eine 5-Jahres-Subscription von NVIDIA AI Enterprise enthalten, bei SXM-Systemen nicht.

Die 1.128 GB GPU-Speicher reichen für die größten offenen Modelle in FP8: DeepSeek-R1 671B (~685 GB Gewichte) läuft komplett auf einem einzigen System - von NVIDIA offiziell mit bis zu 3.872 Token/s demonstriert. Llama 3.1 405B FP8 (~406 GB) ist NVIDIAs Referenz-Deployment auf 8× H200, Qwen3-235B und Mistral Large passen komfortabel, und Llama 3.3 70B läuft bereits auf einer einzelnen der acht GPUs.

NVIDIA nennt für Llama 2 70B bis zu 1,9-fache Inferenzleistung der H200 gegenüber der H100 (Herstellerangabe aus dem H200-Datenblatt, je eine GPU, H200 mit größerer Batch). In MLPerf Inference v5.0 erreichte ein System mit 8× H200 34.988 Token/s (Llama 2 70B Offline, Einreicher NVIDIA). Der Vorsprung kommt vor allem aus dem Speicher: 141 statt 80 GB pro GPU und 4,8 statt 3,35 TB/s Bandbreite. Die Rechenwerte beider GPUs sind laut Datenblatt gleich. Die H100 ist laut Mitteilungen aus Distribution und von Serverherstellern abgekündigt (Stand der Restbestände: NVIDIA H100 kaufen), der H200 ist die verbleibende Hopper-Option.

GIGABYTE veröffentlicht für den G593 keinen Verbrauchswert, nur die Netzteile: 6× 3.000 W Titanium, redundant. Die 8 GPUs sind laut NVIDIA mit bis zu 8× 700 W konfigurierbar. Der GIGABYTE G593 ist als luftgekühlter 5U-Server für 10 bis 35 °C Betriebstemperatur spezifiziert und läuft in klassischen Kaltgang-Umgebungen. Für höhere Rack-Dichte gibt es die DLC-Variante (G593-LAX3) mit Kaltplatten auf CPU und GPU - laut GIGABYTE bis 64 GPUs (8 Server) je Rack, ausgelegt für 100 kW IT-Last.

Beim GIGABYTE G593 sind zwei Basen wählbar: G593-SD1 mit 2× Intel Xeon Scalable der 4./5. Generation (32 DIMM-Slots, bis 4 TB DDR5) oder G593-ZD1 mit 2× AMD EPYC 9005/9004 (24 DIMM-Slots, bis 3 TB). Bewährter Sweet Spot sind 2 TB RAM - das entspricht der Auslegung von NVIDIAs DGX-Referenz; als CPU-Empfehlung gelten 32 Kerne oder mehr pro Sockel für Daten-Preprocessing neben den GPUs. Wichtig für die Terminplanung: Intel-Xeon-CPUs haben aktuell sehr lange Lieferzeiten (Stand August 2026) - Nelpx empfiehlt daher die kurzfristiger lieferbare AMD-EPYC-Basis G593-ZD1.

Nein - bei H200-SXM-Systemen führt NVIDIA die AI-Enterprise-Suite als kostenpflichtiges Add-on (anders als bei der H200-NVL-PCIe-Karte, wo eine 5-Jahres-Subscription enthalten ist). Der Server läuft alternativ vollständig ohne AI-Enterprise-Lizenz: eine gängige Linux-Distribution mit dem frei verfügbaren CUDA-Stack, dazu Open-Source-Serving wie vLLM, SGLang oder Triton. Nelpx weist Lizenzkosten im Angebot transparent aus, wenn AI Enterprise gewünscht ist.

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 1,1 TB GPU-Speicher laufen auch die größten offenen Modelle lokal; Nelpx konzipiert die Umgebung inklusive Netzwerk- und Sicherheitsarchitektur.