GPU-Server für Ingenieurbüros: virtuelle CAD-Arbeitsplätze, Rendering, Simulation und LLMs

GPU-Plattform für ein Ingenieurbüro: die kurze Antwort

Ein Ingenieur- oder Architekturbüro kann virtuelle CAD-Arbeitsplätze, Rendering über Nacht, Simulation und ein internes LLM auf einem gemeinsamen Pool von GPU-Servern betreiben, wenn die Karten sowohl Grafik als auch Compute beherrschen und der Zeitplan Tages- und Nachtlast trennt. NVIDIAs RTX-vWS-Sizing-Guide, aktualisiert am 19. August 2026, stellt die RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition für „Umgebungen mit gemischter Nutzung, die KI/ML-Compute mit professioneller Visualisierung oder VDI-Workloads kombinieren“ vor. Derselbe Guide schreibt, dass die L40S „Batch- und Echtzeit-Rendering, virtuelle Workstations“ abdeckt. Tagsüber bedienen diese Karten virtuelle CAD-Arbeitsplätze über NVIDIA vGPU, nachts rendern und rechnen dieselben Karten.

Bei einem Mix aus überwiegend leichten und mittleren Nutzern trägt ein Server mit acht Karten RTX PRO 6000 Server Edition nach unserer Schätzung bei NVIDIAs veröffentlichten Dichten etwa 40 gleichzeitige CAD-Sessions; nur mit schweren Nutzern trägt er 16 bis 32. Unser Beispiel für 200 CAD-Nutzer mit 150 in der Spitze braucht fünf solcher Server, vier im Einsatz und einen als Reserve für das Failover. Solver, die in doppelter Genauigkeit rechnen müssen, brauchen neben dem Pool einen Knoten mit H200 NVL.

Die Dimensionierung einer Umgebung mit Büronutzern steht in unserem Leitfaden zur GPU-Dimensionierung für VDI, die Profile der Karte in unserem Leitfaden zu den vGPU-Profilen der RTX PRO 6000 Server Edition.

Workloads und die GPUs, auf denen sie laufen

Die GPU-Arbeit eines Ingenieurbüros fällt in vier Arten: interaktive CAD- und BIM-Sessions, Rendering finaler Frames, Simulationsläufe und Sprachmodelle. Die ersten beiden brauchen eine Grafik-GPU, das Rendering zusätzlich ihre RT-Kerne, die letzten beiden Speicher und Rechenleistung. Die RTX PRO 6000 Server Edition hat 96 GB GDDR7, 188 RT-Kerne und 120 TFLOPS in FP32, die L40S 48 GB, 142 RT-Kerne und 91,6 TFLOPS, laut NVIDIAs Produktseiten, gelesen am 10. Oktober 2026.

Nutzer je GPU aus NVIDIAs RTX-vWS-Sizing-Guide (Beispielkonfigurationen für VDI, 19. August 2026); Zellen je Karte aus dem Hardware-Kaufleitfaden von Ansys zum Fluent GPU Solver (9. April 2026) für einfache Genauigkeit mit dem segregierten Solver; LLM-Wert für gpt-oss-120b aus unserem Leitfaden zum privaten ChatGPT-Server; FP64 von NVIDIAs Seite zur H200. SE steht für Server Edition.

Die H200 NVL bleibt außerhalb des Desktop-Pools. NVIDIAs Spezifikationen der H200 nennen keine RT-Kerne, und die GPUs, die NVIDIAs vWS-Sizing-Guide für virtuelle Workstations führt, sind die RTX PRO 6000 und die RTX PRO 4500 Server Edition, die L40S, die L4, die A40 und die A10.

Virtuelle CAD-Arbeitsplätze auf vGPU

NVIDIAs RTX-vWS-Guide teilt Nutzer in drei Typen ein. Sein typischer Einsatz setzt 6 bis 8 leichte Nutzer mit einem Profil RTX PRO 4500 Blackwell DC-4Q auf eine GPU, 3 bis 6 mittlere Nutzer mit DC-4Q oder DC-8Q auf der RTX PRO 4500 oder RTX PRO 6000 und 2 bis 4 schwere Nutzer mit DC-12Q, DC-16Q oder DC-24Q auf der RTX PRO 6000. Die VMs in dieser Tabelle haben 4 vCPUs und 8 bis 12 GB RAM für leichte Nutzer, 8 vCPUs und 16 bis 24 GB für mittlere Nutzer und 12 oder mehr vCPUs und 48 bis 72 GB für schwere Nutzer. Für die RTX PRO 6000 nennt der Guide Profilgrößen von 2 GB bis 96 GB, und „1-GB-Profile sind auf Blackwell-GPUs nicht verfügbar“.

Es sind Spannen, weil CAD-Nutzer sich die Rechenleistung einer Karte teilen, nicht nur ihren Speicher. NVIDIAs Seite zu Leistungsmetriken ergänzt, dass viele ältere CAD- und CAE-Anwendungen „überwiegend single-threaded“ sind und dass CPUs mit „hohen Taktraten (im Allgemeinen über 3 GHz)“ ebenso zählen wie die Zahl der vCPUs; der Host-Prozessor gehört also zur CAD-Dimensionierung. Im Pilot sollte der Framebuffer einer VM „nicht häufig 90 % überschreiten oder im Mittel über 70 % liegen“; liegt er darüber, wechselt der Nutzer auf das nächste Profil.

RTX vWS wird je gleichzeitigem Nutzer gezählt. NVIDIAs Lizenzleitfaden hält fest: „Für jeden Nutzer, der zu einem beliebigen Zeitpunkt auf die Software zugreift oder sie nutzt, ist eine CCU-Lizenz erforderlich“, und seine Funktionstabelle nennt für vWS die Unterstützung von CUDA und OpenCL, auf die die Nachtjobs unten angewiesen sind.

Wir liefern die RTX PRO 6000 Server Edition, die RTX PRO 4500 Server Edition und die L40S für Hosts virtueller Workstations, mit RTX-vWS-Lizenzen auf derselben Rechnung. Nennen Sie uns, wie viele CAD-Nutzer Sie je Typ haben und welche Anwendungen sie nutzen.

ISV-Zertifizierung für CAD auf vGPU

NVIDIA führt „ISV-Zertifizierungen“ als Funktion von RTX vWS, die vPC nicht enthält, und nennt Autodesk Revit, Dassault Systèmes CATIA und SOLIDWORKS unter den Anwendungen, die vWS beschleunigt. Ob der CAD-Hersteller seine eigene Software in einer VM unterstützt, ist eine andere Frage.

Die Systemanforderungen von SOLIDWORKS bei Dassault Systèmes, gelesen am 10. Oktober 2026, nennen VMware vSphere ESXi 8.0.3 U3g als Hypervisor für SOLIDWORKS 2026 und halten fest, dass „SOLIDWORKS und eDrawings für optimale Leistung in einer virtualisierten Umgebung eine GPU benötigen“ und dass SOLIDWORKS Composer „in virtualisierten Umgebungen nicht unterstützt wird“. NVIDIAs vGPU-Support-Matrix verlangt für die RTX PRO 6000 Server Edition auf 8.0 ESXi 8 Update 3g oder neuer; beide Listen treffen sich also beim selben Update. Ein undatierter Support-Artikel von Autodesk zu virtuellen Maschinen mit Roaming-Profilen hält fest: „Virtualisierungs-Setups werden von Autodesk nicht unterstützt“, und überlässt sie dem Kunden und dem Anbieter der Virtualisierung.

Eine aktuelle, für uns lesbare Seite von Siemens oder PTC, die vGPU-Unterstützung für NX oder Creo nennt, haben wir nicht gefunden. Fragen Sie den Hersteller oder Ihren Reseller nach der zertifizierten Karte, dem Treiberzweig und dem Hypervisor für das Release, das Sie einsetzen, und testen Sie Ihre eigenen Modelle im Pilot.

Rendering und Simulation nachts auf denselben Karten

Ohne MIG müssen alle time-sliced vGPUs auf einer Karte dieselbe Framebuffer-Größe haben, es sei denn, die Karte läuft im Modus für gemischte Größen, wie unser VDI-Leitfaden nach NVIDIAs Benutzerhandbuch darlegt. Eine Karte hält CAD-Desktops oder eine VM mit 96 GB, nicht beides zugleich, und ein Render-Job in einem Desktop bremst seine Nachbarn. NVIDIAs vWS-Guide dimensioniert unter der Annahme, dass „es unwahrscheinlich ist, dass alle Nutzer gleichzeitig rendern“. Finale Frames und lange Solver-Läufe wandern in die Nacht.

1. Melden Sie inaktive Sessions ab und fahren Sie die Desktop-VMs nach Feierabend herunter, zu einer Zeit, die das Büro festlegt, und halten Sie einige Karten für Mitarbeiter frei, die länger arbeiten.
2. Starten Sie die Render- und Solver-VMs, jede mit einem oder mehreren Q-Profilen mit 96 GB, auf den geleerten Karten.
3. Lassen Sie den Render-Manager und die Solver-Warteschlange ihre Jobs an diese VMs übergeben.
4. Leeren Sie vor Bürobeginn die Warteschlangen, fahren Sie die Nacht-VMs herunter und starten Sie den Desktop-Pool.

RTX vWS führt mehrere vGPUs je VM unter seinen Funktionen, sodass eine Render-VM mehrere ganze Karten nutzen kann und als ein Render-Rechner zählt. Jede Nacht-VM belegt eine vWS-Lizenz, solange sie läuft, und die Desktops haben ihre Lizenzen freigegeben. Szenenspeicher, Skalierung über mehrere Karten und Render-Node-Lizenzen behandelt unser Leitfaden zum GPU-Render-Server.

Die Simulation richtet sich nach der Genauigkeit des Solvers. Der Hardware-Kaufleitfaden von Ansys zum Fluent GPU Solver nennt die doppelte Genauigkeit „die wichtigste zu klärende Frage“ und plant für einen typischen Fall in einfacher Genauigkeit 1,2 GB je Million Zellen, etwa 80 Millionen Zellen auf einer Karte mit 96 GB. Der Leitfaden erwähnt keine virtuellen Maschinen; fragen Sie Ansys deshalb, ob der GPU-Solver in einer VM unterstützt wird, bevor Sie ihn auf den gemeinsam genutzten Karten einplanen. Fälle in doppelter Genauigkeit gehen auf den Knoten mit H200 NVL, und unser CFD-Vergleich von H200 NVL und RTX PRO 6000 behandelt FP64-Raten, Speicher je Zelle und Lizenzen.

Internes LLM und RAG für Normen und Projektarchive

Das Sprachmodell läuft Tag und Nacht auf eigenen Karten. Unser Leitfaden zur Auslegung eines privaten ChatGPT-Servers schätzt für gpt-oss-120b auf einer RTX PRO 6000 etwa 19 Gespräche bei 32K. Mit den Beispielwerten dieses Leitfadens kommt ein Büro mit 300 Mitarbeitern in der Spitze auf etwa 12 Anfragen in Bearbeitung; eine Kopie trägt die Last also, und eine zweite Kopie auf einem anderen Server hält den Betrieb aufrecht, wenn einer ausfällt.

Das Embedding-Modell und der Reranker für die Normen und Projektarchive passen auf MIG-Instanzen einer weiteren Karte, denn NVIDIAs Produktseite gibt der Server Edition „bis zu vier vollständig isolierte Instanzen“. Die Suche muss beachten, wer welches Projekt sehen darf, wie unser Artikel zu RAG auf Unternehmensdaten erklärt. Ob die Lizenzbedingungen gekaufter Normen deren Indexierung erlauben, ist eine rechtliche Bewertung für die Rechtsabteilung des Unternehmens.

NVIDIAs Referenz zu AI Enterprise hält fest, dass Compute-vGPUs der C-Serie eine Lizenz für NVIDIA AI Enterprise erfordern. Eine LLM-Karte mit Profilen der C-Serie wird deshalb je GPU lizenziert, während die Desktops bei vWS bleiben.

Lizenzserver, Daten und Verwaltung

vGPU-Lizenzen kommen aus dem NVIDIA License System. NVIDIAs Dokumentation hält fest: „Eine DLS-Instanz wird lokal an einem Ort gehostet, der aus Ihrem privaten Netzwerk erreichbar ist“, als virtuelle Appliance oder als Container-Image, und beschreibt die Registrierung in einem vom Internet getrennten (air-gapped) Netzwerk; die Plattform kann ihre vGPU-Lizenzen also ohne Cloud-Verbindung selbst bereitstellen. Die Netzwerk-Lizenzserver der CAD-, Render- und Simulationssoftware laufen als VMs auf CPU-Hosts daneben, zusammen mit der Verwaltung des Hypervisors und den Warteschlangen-Managern.

Projektdaten bleiben auf dem Datei- oder PDM-Speicher des Büros im Rechenzentrumsnetz. Jeder GPU-Server braucht einen BMC für die Out-of-Band-Verwaltung und redundante Netzteile.

Beispielplattform für 200 CAD-Nutzer

Das Beispiel ist unsere Schätzung aus NVIDIAs Dichten, kein Referenzdesign. Das Büro hat 300 Mitarbeiter, von denen 200 mit CAD arbeiten, mit 150 Sessions in der Spitze: 90 leichte Nutzer mit 8 je Karte, 50 mittlere Nutzer mit 4 je Karte auf DC-8Q und 10 schwere Nutzer mit 3 je Karte auf DC-16Q. Das ergibt 12, 13 und 4 Karten, zusammen 29. Wir übernehmen NVIDIAs Wert für leichte Nutzer auf der kleineren RTX PRO 4500 für die RTX PRO 6000, und ein Pilot kann ihn erhöhen.

Unsere Schätzung: Nutzer je Karte aus NVIDIAs RTX-vWS-Sizing-Guide; acht Karten je Server wie in NVIDIAs Spezifikation des RTX PRO Server für Omniverse; die H200 NVL verbindet 2 oder 4 Karten über eine NVLink-Bridge mit 900 GB/s je GPU, laut NVIDIAs Seite zur H200.

Die 32 Karten, die tagsüber im Einsatz sind, füllen vier Server, und der fünfte hält sie alle am Laufen, wenn einer ausfällt, denn ein vGPU-Desktop startet nur auf einem Host mit demselben GPU-Typ und Platz für sein Profil neu. Warteschlangen-Jobs, die tagsüber auf den Reservekarten laufen, werden in diesem Fall gestoppt. Bei NVIDIAs oberen VM-Größen brauchen die 150 Desktops etwa 3 TB RAM; jeder Server braucht also etwa 1 TB, um seinen Anteil zu tragen, wenn ein Server ausgefallen ist. Dieselbe Tabelle gibt ihnen 880 vCPUs, die Prozessoren brauchen also auch genügend Kerne über 3 GHz.

Wir bauen GPU-Server mit bis zu acht Karten RTX PRO 6000 Server Edition oder H200 NVL auf Bestellung und prüfen Rack, Strom und Luftstrom, bevor wir ein Angebot erstellen. Schicken Sie uns Ihren Nutzermix, Ihren Renderer und Ihre Solver über das Formular unten.

Was wir liefern

Wir liefern die Karten aus diesem Leitfaden, die RTX PRO 6000 Server Edition, die RTX PRO 4500 Server Edition, die L40S und die H200 NVL, als professionelle NVIDIA-GPUs und bauen sie in GPU-Server auf Bestellung für VDI, Rendering und Inferenz ein, montiert und im Burn-in getestet, mit Herstellergarantie auf jede Komponente. Lizenzen für RTX vWS und NVIDIA AI Enterprise stehen auf derselben Rechnung wie die Hardware, unter einem EU-Vertrag. Soll auch die LLM- und RAG-Plattform aufgebaut und betreut werden, übernimmt das unser Service Private AI/ML, das Engineering liefert unser Engineering-Partner Vixen.UNO.

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