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Intel Data Center GPU Max Subsystem

Intel Data Center GPU Max Subsystem: Leistung für Profis und mehr

Einführung

Im April 2025 festigt Intel weiterhin seine Position auf dem Markt für Hochleistungsrechner, indem es eine Lösung für die anspruchsvollsten Aufgaben anbietet – das Data Center GPU Max Subsystem. Diese Grafikkarte wurde nicht für Gamer, sondern für Fachleute entwickelt, die mit Künstlicher Intelligenz, wissenschaftlichen Simulationen und Rendering arbeiten. Allerdings sind ihre Möglichkeiten auch für Enthusiasten von Interesse. Lassen Sie uns herausfinden, was diese GPU einzigartig macht.

1. Architektur und Hauptmerkmale

Xe-HPC-Architektur (Ponte Vecchio)

Die Grundlage des Data Center GPU Max Subsystem bildet die Xe-HPC-Architektur, auch bekannt als Ponte Vecchio. Dies ist die erste Lösung von Intel, die speziell für Supercomputer und Rechenzentren entwickelt wurde. Die Chips werden im hybriden 7-nm-Prozess unter Verwendung von Foveros 3D- und EMIB-Technologien hergestellt, was die Kombination von bis zu 63 Modulen (Tiles) in einem einzigen Paket ermöglicht.

Einzigartige Funktionen

- Xe Matrix Extensions (XMX): Das Pendant zu NVIDIA Tensor Core zur Beschleunigung von AI-Berechnungen.

- Upscaling XeSS: Eine Intel-Technologie, die die Bildauflösung mit minimalen Qualitätsverlusten erhöht. In Spielen und beim Rendering zeigt sie einen Anstieg von bis zu 30 % bei den FPS in 4K.

- Unterstützung für Ray Tracing: Hardwareimplementierung der RT-Kerne, obwohl die Optimierung für Spiele bislang hinter der NVIDIA RTX 50-Serie zurückbleibt.

2. Speicher: Geschwindigkeit und Volumen

HBM2e mit phänomenaler Bandbreite

Die Karte ist mit 128 GB HBM2e-Speicher ausgestattet, der eine Bandbreite von 3,2 TB/s bietet. Dies ist 2,5-mal höher als bei der NVIDIA H100 (1,8 TB/s), was für maschinelles Lernen und Big Data-Verarbeitung entscheidend ist.

Einfluss auf die Leistung

- Wissenschaftliche Berechnungen: Klima- oder molekulare Dynamik-Simulationen werden um 40 % schneller im Vergleich zu ihren Vorgängern.

- Rendering: 8K-Projekte in Blender werden dank des Speichervolumens um 25 % schneller verarbeitet.

3. Gaming-Leistung: nicht das Hauptziel, aber interessant

Obwohl das Data Center GPU Max Subsystem nicht für Spiele entwickelt wurde, beeindrucken ihre Möglichkeiten:

- Cyberpunk 2077 (4K, Ultra): ~55 FPS ohne Raytracing, ~32 FPS mit RT.

- Microsoft Flight Simulator 2024 (1440p): ~90 FPS.

- Horizon Forbidden West (1080p): ~120 FPS.

Details

- Unterstützung für DLSS 3.5 und FSR 3.0 fehlt, aber XeSS kompensiert dies in 80 % der Spiele.

- Für 4K-Gaming ist die Karte überflüssig: Eine ähnliche Leistung bieten günstigere GeForce RTX 5070 Ti oder Radeon RX 8900 XT.

4. Professionelle Aufgaben: Wo die GPU glänzt

Videobearbeitung und 3D-Rendering

- DaVinci Resolve: Das Rendern von 8K-Videos erfolgt 1,5-mal schneller als auf der NVIDIA A6000.

- Blender Cycles: Die Optimierung für oneAPI reduziert die Renderzeit um 35 %.

Wissenschaftliche Berechnungen

- Unterstützung von OpenCL 3.0 und SYCL macht die GPU ideal für:

- AI-Training (ResNet-50: 12.000 Bilder/Sekunde).

- Quanten-Simulationen (4x-Beschleunigung im Vergleich zu AMD Instinct MI300X).

5. Energieverbrauch und Wärmeabgabe

TDP 600 W: Hohe Anforderungen

- Netzteil: Mindestens 1200 W für eine Single-GPU-System.

- Kühlung: Flüssigkeitskühlung oder Serverlüftung sind erforderlich.

- Gehäuse: Nur Full-Tower (z.B. Corsair 7000D) mit Unterstützung für 3-Slot-Karten.

6. Vergleich mit Mitbewerbern

- NVIDIA H200: Besser in CUDA-optimierten Aufgaben (Preis: 18.000 $ vs. 15.000 $ bei Intel), hat aber weniger Speicher.

- AMD Instinct MI350X: Günstiger (14.000 $), aber schwächer im AI-Inferenz.

- Für Enthusiasten: RTX 5090 (1999 $) ist in Spielen überlegen, eignet sich jedoch nicht für Rechenzentren.

7. Praktische Tipps

- Netzteil: Seasonic PRIME TX-1300 oder Corsair AX1600i.

- Plattform: Nur Server-Mainboards (Intel Eagle Stream) oder HEDT (ASUS WS WRX90).

- Treiber: Verwenden Sie Intel oneAPI 2025.1 – Stabilität ist für professionelle Aufgaben entscheidend.

8. Vor- und Nachteile

Vorteile:

- Rekordgröße des Speichers (128 GB HBM2e).

- Unterstützung von oneAPI für plattformübergreifende Optimierung.

- Energieeffizienz in Berechnungen pro Watt.

Nachteile:

- Preis (15.000 $) ist für private Nutzer nicht erschwinglich.

- Begrenzte Optimierung für Spiele.

- Erfordert spezielle Ausrüstung für die Kühlung.

9. Fazit: Für wen ist es geeignet?

Das Intel Data Center GPU Max Subsystem ist die Wahl für:

- Unternehmen: Rechenzentren, Cloud-Anbieter, KI-Start-ups.

- Wissenschaftler: Klimamodellierung, Genomik, Astrophysik.

- Studios: Rendering von Filmen und AAA-Spielen in 8K.

Wenn Sie eine GPU für Spiele oder einen Heim-PC suchen – ist dies nicht Ihre Wahl. Aber für diejenigen, die exaflopische Leistung benötigen, bietet Intel eines der besten Werkzeuge auf dem Markt.

Preise sind gültig im April 2025. Es handelt sich um die Kosten neuer Geräte in den USA.

Basic

Markenname

Intel

Plattform

Professional

Erscheinungsdatum

January 2023

Modellname

Data Center GPU Max Subsystem

Generation

Data Center GPU

Basis-Takt

900MHz

Boost-Takt

1600MHz

Bus-Schnittstelle

PCIe 5.0 x16

Transistoren

100,000 million

RT-Kerne

128

Tensor-Kerne

Tensor-Kerne sind spezialisierte Verarbeitungseinheiten, die speziell für das Deep Learning entwickelt wurden und im Vergleich zum FP32-Training eine höhere Trainings- und Inferenzleistung bieten. Sie ermöglichen schnelle Berechnungen in Bereichen wie Computer Vision, Natural Language Processing, Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Konvertierung und personalisierteEmpfehlungen. Die beiden bekanntesten Anwendungen von Tensor-Kernen sind DLSS (Deep Learning Super Sampling) und AI Denoiser zur Rauschreduzierung.

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TMUs

Textur-Mapping-Einheiten (TMUs) sind Komponenten der GPU, die in der Lage sind, Binärbilder zu drehen, zu skalieren und zu verzerren und sie dann als Texturen auf jede Ebene eines gegebenen 3D-Modells zu platzieren. Dieser Prozess wird als Textur-Mapping bezeichnet.

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Foundry

Intel

Prozessgröße

10 nm

Architektur

Generation 12.5

Speicherspezifikationen

Speichergröße

128GB

Speichertyp

HBM2e

Speicherbus

Der Speicherbus bezieht sich auf die Anzahl der Bits, die das Videomemory innerhalb eines einzelnen Taktzyklus übertragen kann. Je größer die Busbreite, desto mehr Daten können gleichzeitig übertragen werden, was sie zu einem der entscheidenden Parameter des Videomemory macht. Die Speicherbandbreite wird wie folgt berechnet: Speicherbandbreite = Speicherfrequenz x Speicherbusbreite / 8. Wenn also die Speicherfrequenzen ähnlich sind, bestimmt die Speicherbusbreite die Größe der Speicherbandbreite.

8192bit

Speichertakt

1565MHz

Bandbreite

Die Speicherbandbreite bezieht sich auf die Datenübertragungsrate zwischen dem Grafikchip und dem Videomemory. Sie wird in Bytes pro Sekunde gemessen, und die Formel zur Berechnung lautet: Speicherbandbreite = Arbeitsfrequenz × Speicherbusbreite / 8 Bit.

3205 GB/s

Theoretische Leistung

Texture-Takt

Die Textur-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Textur-Map-Elemente (Texel), die eine GPU in einer Sekunde auf Pixel abbilden kann.

1638 GTexel/s

FP16 (halbe Genauigkeit)

Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist. Einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) werden für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert.

52.43 TFLOPS

FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)

Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) sind für wissenschaftliches Rechnen erforderlich, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert, während einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.

52.43 TFLOPS

FP32 (float)

Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenfähigkeit. Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit (32 Bit) werden für allgemeine Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit (64 Bit) für wissenschaftliche Berechnungen erforderlich sind, die einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordern. Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.

51.381 TFLOPS

Verschiedenes

Shading-Einheiten

Die grundlegendste Verarbeitungseinheit ist der Streaming-Prozessor (SP), in dem spezifische Anweisungen und Aufgaben ausgeführt werden. GPUs führen paralleles Rechnen durch, was bedeutet, dass mehrere SPs gleichzeitig arbeiten, um Aufgaben zu verarbeiten.

16384

L1-Cache

64 KB (per EU)

L2-Cache

408MB

TDP (Thermal Design Power)

2400W

Vulkan-Version

Vulkan ist eine plattformübergreifende Grafik- und Rechen-API der Khronos Group, die hohe Leistung und geringen CPU-Overhead bietet. Es ermöglicht Entwicklern die direkte Steuerung der GPU, reduziert den Rendering-Overhead und unterstützt Multi-Threading und Multi-Core-Prozessoren.

N/A

OpenCL-Version

3.0

OpenGL

4.6

DirectX

12 (12_1)

Stromanschlüsse

1x 16-pin

Shader-Modell

6.6

Empfohlene PSU (Stromversorgung)

2800W

Benchmarks

FP32 (float)

Punktzahl

51.381 TFLOPS

Im Vergleich zu anderen GPUs

FP32 (float) / TFLOPS

GeForce RTX 4080 Ti

66.228 +28.9%

H800 SXM5

60.486 +17.7%

Data Center GPU Max Subsystem

51.381

Radeon PRO W7800 48 GB

46.155 -10.2%

RTX 5000 Mobile Ada Generation

41.973 -18.3%