RTX PRO 6000 Blackwell vs. RTX 6000 Ada: Was eine Generation verändert hat
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- 96 GB GDDR7 vs. 48 GB GDDR6; Bandbreite 1.792 vs. 960 GB/s
- 24.064 CUDA-Kerne vs. 18.176; FP32 125 vs. 91,1 TFLOPS
- Tensor-Kerne der fünften Generation bringen FP4; Ada endet bei FP8
- 600 W vs. 300 W, plus eine Karte, die 2,5 cm höher und fast 4 cm länger ist
- MIG teilt Blackwell in vier 24-GB-Instanzen; Ada hat gar keine Hardware-Partitionierung
- Llama 3.1 70B läuft auf einer Karte: StorageReview hat in LM Studio 31,8 Token pro Sekunde gemessen, Quantisierung nicht angegeben
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Was sich in einer Generation geändert hat
Die RTX PRO 6000 Blackwell hat 96 GB GDDR7 mit 1.792 GB/s, doppelt so viel Speicher wie die RTX 6000 Ada mit 48 GB GDDR6 und 960 GB/s. Eine RTX 6000 Ada mit 96 GB gibt es nicht, NVIDIA führt diese Karte nur mit 48 GB. Die Blackwell-Karte bringt FP4 und MIG, das sie in vier Instanzen mit 24 GB, zwei mit 48 GB oder eine mit 96 GB teilt, und ihre Workstation Edition nimmt 600 W auf statt 300 W bei der Ada; die Max-Q-Edition bietet die 96 GB mit 300 W.
| PARAMETER | RTX 6000 ADA | RTX PRO 6000 BLACKWELL WS |
|---|---|---|
| Speicher | 48 GB GDDR6 ECC | 96 GB GDDR7 ECC |
| Speicherbus | 384 Bit | 512 Bit |
| Bandbreite | 960 GB/s | 1.792 GB/s |
| CUDA-Kerne | 18.176 | 24.064 |
| Tensor- / RT-Kerne | 4. und 3. Generation | 5. und 4. Generation |
| FP32 | 91,1 TFLOPS | 125 TFLOPS |
| RT Core | 210,6 TFLOPS | 380 TFLOPS |
| KI-Spitzenwert | 1.457 effektive FP8-TFLOPS (Sparsity) | 4.000 AI TOPS in FP4 (Sparsity) |
| Systemschnittstelle | PCIe 4.0 ×16 | PCIe 5.0 ×16 |
| Displays | 4× DP 1.4a | 4× DP 2.1b |
| Video-Engines | 3× NVENC, 3× NVDEC | 4× NVENC Gen 9, 4× NVDEC Gen 6 |
| MIG | nein | 4×24 / 2×48 / 1×96 GB |
| TDP | 300 W | 600 W |
| Größe (2-Slot) | 11,2 × 26,7 cm | 13,7 × 30,5 cm |
FP32 wuchs um 37 Prozent, die RT-Core-Leistung um 80 Prozent, die Speicherbandbreite um 87 Prozent. Für Sprachmodelle zählt von den dreien der Zuwachs bei der Bandbreite am meisten. (NVIDIAs Produktseite nennt 125 und 380 TFLOPS; das Datenblatt vom Juni 2026 gibt 126 und 382 an, das Architektur-Whitepaper 126,0 und 381,8.)
Speicher: was in 48 GB und was in 96 GB passt
In 48 GB passt ein Modell mit 70 Milliarden Parametern nur mit aggressiver Quantisierung und kurzem Kontext, mit beschnittenem KV-Cache. In 96 GB sitzt dasselbe Modell in Q4 mit arbeitsfähigem Kontext, und Luft nach oben. StorageReview hat auf dieser Karte in LM Studio 31,84 Token pro Sekunde für Llama 3.1 70B und 163,1 für gpt-oss-120b gemessen (Oktober 2025, Quantisierung nicht angegeben).
Zwei Karten der RTX 6000 Ada ergeben keine 96-GB-Karte. Das Datenblatt sagt zu NVLink „No“, der Verkehr zwischen den Karten läuft also über PCIe, und ein Modell, das nicht auf eine Karte passt, muss auf beide verteilt werden, schichtweise oder per Tensor-Parallelismus, mit Tempoverlust. Den größeren Nutzen hat eine zweite Karte, wenn sie mehrere spezialisierte Modelle gleichzeitig resident hält, etwa ein LLM, einen Reranker und ein Embedding-Modell.
FP4 und Tensor-Kerne der fünften Generation
FP4 verkleinert die Gewichte auf etwas mehr als die Hälfte ihrer FP8-Größe (NVFP4 speichert mit seinen Blockskalierungen 4,5 Bit je Gewicht). Die beworbenen 4.000 AI TOPS sind ein FP4-Wert: Die Fußnote lautet „effective FP4 TOPS with sparsity“, dichte FP4-Rechnung läuft also mit der halben Rate. Niedrigere Präzision beschleunigt auch die Token-Generierung, die an der Speichergeschwindigkeit hängt, denn bei einem dichten Modell liest jedes Token alle Gewichte. Für das Generierungstempo zählt, wie stark ein Format die Gewichte im Speicher verkleinert.
Workstation Edition mit 600 W oder Max-Q mit 300 W
Puget Systems hat die Max-Q mit 300 W und die Workstation Edition mit 600 W im Juli 2025 in derselben Workstation getestet und die Max-Q in Content-Creation-Anwendungen 5 bis 14 Prozent langsamer gemessen; einen veröffentlichten LLM-Test mit derselben Methode haben wir nicht gefunden. Die Generierung, die an der Speicherbandbreite hängt, dürfte am wenigsten verlieren, lange Prompts, die an den Tensor-Kernen hängen, am meisten. Im Chat dürfte der Unterschied kaum spürbar sein. Bei RAG, Agenten und großen Dokumenten würde er sich zuerst zeigen, weil dort die Prompt-Verarbeitung die Antwortzeit bestimmt. Für ein Budget von 300 W bietet die Max-Q dieselben 96 GB GDDR7-ECC-Speicher in den Abmessungen der RTX 6000 Ada.
Wir liefern die Max-Q ebenso wie die Workstation Edition mit 600 W. Nennen Sie uns das Workstation-Modell und die gewünschte Zahl der Karten, dann sagen wir Ihnen, welche Edition passt.
MIG und vGPU: Blackwell im Vergleich zu Ada
MIG schneidet die Karte in isolierte Instanzen: vier mit 24 GB, zwei mit 48 oder eine mit 96. Unser Leitfaden zu den MIG-Profilen der RTX PRO 6000 führt die Profile und ihre Größen auf. Ada hat keinerlei Hardware-Partitionierung; ihr einziger Weg ist vGPU mit einer Obergrenze von 32 VMs pro Karte (16 bei gemischtem Sizing), und das Aktivieren von vGPU schaltet laut Fußnote im eigenen Datenblatt die physischen Displayausgänge der RTX 6000 Ada ab.
vGPU wird nur auf der Server Edition unterstützt, auf den Hypervisoren, die NVIDIA dafür listet; Workstation- und Max-Q-Karten bekommen MIG, aber kein vGPU. Auf diesen beiden braucht MIG ein Mindest-vBIOS. Nutzer im Entwicklerforum von NVIDIA berichteten von Workstation-Karten, die mit vBIOS 98.02.52.00.02 ausgeliefert wurden, während MIG auf dieser Karte mindestens 98.02.55.00.00 braucht (98.02.6A.00.00 auf der Max-Q), dazu Linux, Treiber 575.51.03 oder neuer und die Umstellung des Anzeigemodus auf Compute, was die Displayausgänge abschaltet. NVIDIAs MIG-Leitfaden verweist für ein vBIOS-Update an den Händler oder Systemanbieter; fragen Sie daher vor der Zahlung nach der vBIOS-Version.
Was die Benchmarks zeigen
| TEST (RTX PRO 6000 WORKSTATION) | ERGEBNIS |
|---|---|
| LM Studio, Llama 3.1 70B | 31,84 Tok/s |
| LM Studio, GPT-OSS 120B | 163,1 Tok/s |
| Stable Diffusion XL FP16 | 5,364 s pro Bild |
| Blender 4.4, Monster-Szene | 7.870 Samples/min |
| V-Ray | 12.128 vpaths |
| Systemverbrauch unter SDXL | 918,5 W Schnitt, 1.036,3 W Spitze |
Werte aus dem Test von StorageReview vom 7. Oktober 2025 (Workstation mit Threadripper 7980X; Quantisierung in LM Studio nicht angegeben). Verbrauchswerte gelten für den ganzen Teststand, nicht die Karte.
Gepaarte Messungen beider Karten vom selben Tag auf demselben Build sind rar, und fast alle betreffen Rendering, nicht LLMs. Wo es solche Vergleichsmessungen gibt, liefert der Teststand von StorageReview in Blender 4.4 Monster 7.870 gegen 5.633 Samples/min (+40 %) und in V-Ray 12.128 gegen 10.766 vpaths (+13 %). Im Test von Puget Systems vom 11. Juni 2025 war die Workstation Edition in Blender und V-Ray RTX jeweils etwa 50 Prozent schneller als die RTX 6000 Ada.
NVLink, ECC und Treiberanforderungen
In den Datenblättern und Produktseiten zur RTX PRO 6000 haben wir keinen Hinweis auf NVLink gefunden, NVIDIAs Product Brief zur Server Edition führt es aber als nicht unterstützt, ebenso Lenovos Product Guides zur Max-Q und zur Server Edition; der gesamte Verkehr zwischen den Karten läuft also über PCIe Gen5, und zwei Karten sind kein gemeinsamer 192-GB-Pool. NVIDIAs GeForce-Whitepaper erklärt, dass GDDR7 ECC im Speicherchip selbst mitbringt und dass es auf GeForce-RTX-Karten mit GDDR7-Speicher immer aktiviert ist. NVIDIAs RTX-PRO-Whitepaper ergänzt nur, dass die GDDR7-Umsetzung der Profiprodukte „Enhanced CRC for RAS“ unterstützt; ob sich ECC bei den RTX-PRO-Karten abschalten lässt oder Speicherkapazität kostet, dazu haben wir kein NVIDIA-Dokument gefunden. Blackwell-Karten laufen nur mit NVIDIAs offenen GPU-Kernelmodulen; prüfen Sie also, welche Treibervariante Ihre Distribution installiert. Planen Sie Zeit für die Abstimmung von Firmware, Treiber und Mainboard ein, bevor die Karte in den Produktivbetrieb geht.
Wann sich der Umstieg von der RTX 6000 Ada lohnt
Steigen Sie auf Blackwell um, wenn das Modell zur 70B-Klasse gehört oder ein 30B-Modell mit langem Kontext ist, wenn Sie MIG brauchen, um die Karte zwischen Teams aufzuteilen, wenn eine Video-Pipeline alle vier NVENC-Engines der 9. Generation nutzt oder wenn Ihre Anwendungen lange Prompts verarbeiten, vorausgesetzt, die Workstation hat die nötige Netzteilreserve, die Gehäuselänge und den Luftstrom dafür.
Bleiben Sie bei Ada, wenn das Modell schon in 48 GB passt und nicht wächst, wenn eine einheitliche Flotte und identische Treiber mehr wert sind als der Zugewinn oder wenn das Strombudget des Raums feststeht. Der Schritt von 300 W auf 600 W bedeutet ein neues Netzteil, manchmal ein neues Gehäuse und in Builds mit mehreren Karten einen eigenen, hoch abgesicherten Stromkreis. Keine der beiden Generationen bietet nennenswerte FP64-Leistung, daher gewinnen Solver, die in doppelter Genauigkeit rechnen müssen, wenig. Solver in einfacher oder gemischter Genauigkeit profitieren von der um 87 Prozent höheren Bandbreite und vom doppelten Speicher für größere Rechennetze; unser GPU-Leitfaden für CFD behandelt diese Wahl.
Was wir liefern
Wir liefern die RTX PRO 6000 Blackwell in allen drei Editionen, EU-weit mit Herstellergarantie, unter einem EU-Vertrag und auf einer Rechnung, als einzelne Karten oder in KI-Servern, auf Bestellung gebaut: die Workstation Edition (600 W, Double-Flow-Through), die Max-Q (dieselben 96 GB im 300-W-Budget und in den Abmessungen der RTX 6000 Ada) und die Server Edition (passiv, vGPU-Unterstützung), dazu die L40S für Rack-Server und die RTX 6000 Ada für Flotten, die bei Ada bleiben. Die Workstation Edition und die Max-Q sind auch als OEM-Version bestellbar.
FAQ
Gibt es die RTX 6000 Ada mit 96 GB?
Was bringen zwei Karten gegenüber einer?
Läuft MIG ab Werk?
Warum meldet die Karte 450 W statt 600?
Lässt sich ECC fürs Rendering abschalten?
Lohnt sich der Umstieg von der RTX 6000 Ada?
Wir liefern die RTX PRO 6000 Blackwell in allen drei Editionen und bauen damit KI-Server auf Bestellung. Beschreiben Sie Ihre Aufgabe in wenigen Sätzen, unser Team hilft Ihnen weiter: Wir antworten innerhalb eines Werktages. Das erste Gespräch ist kostenlos.
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