GeForce RTX 50-Serie Grafikkarten AI für die Kreation

Gestalte deine AI mit MSI

  • AI für die Kreation
  • AI für On-Device-Intelligenz
  • AI für Gaming

Bau dir ein AI-Kraftpaket mit der MSI GeForce RTX 50-Serie

Erlebe die Zukunft des intelligenten Computing mit den GeForce RTX 50 Serie GPUs von MSI, die mit der revolutionären Blackwell-Architektur von NVIDIA ausgestattet sind. Sie ermöglichen leistungsstarke lokale AI-Implementierungen und bieten unübertroffene Präzision, Geschwindigkeit und Datenschutz.

AI für die Kreation

AI-Enhanced Video & Image Editing

AI-Enhanced Video & Image Editing

Eliminiere sich wiederholende Aufgaben und beschleunige deinen Workflow mit AI-Beschleunigung in über 500 Apps, um deinen Workflow mit AI-Upscaling, Rauschunterdrückung und generativen Füllungen zu transformieren. Zeige eine Vorschau der Bearbeitungen in Echtzeit, selbst bei hochauflösendem Filmmaterial, sodass du mehr Zeit mit der Erstellung und weniger Zeit mit Warten verbringst.

Harness Generative AI

Generative AI nutzen

Nutze die Kraft der modernsten generativen AI-Modelle, um Aufgaben wie Szenenkomposition, Beleuchtung und sogar die Erstellung von Assets zu automatisieren und zu optimieren – so kannst du schneller als je zuvor iterieren, experimentieren und deine kreativen Ideen umsetzen.

AI-Accelerated 3D Rendering

AI-beschleunigtes 3D-Rendering

Mit fortschrittlicher AI-Rauschunterdrückung, cleverem Speicher und neuronalem Rendering kannst du lange Renderwarteschlangen und VRAM-Engpässe reduzieren. Die Grafikkarten der GeForce RTX 50-Serie von MSI bieten eine neue Stufe an Leistung für professionelle CG-Workloads mit komplexen Szenen.

AI für Intelligenz auf dem Gerät

Large Language Model Training and Inference

LLM-Training und Inferenz

Nutze die Power der Blackwell-Architektur von NVIDIA, die extra für AI-Leistung optimiert wurde, mit fortschrittlichen Tensor-Kernen für ML-Workloads, größerem VRAM-Puffer und mehr. Mit deutlich verbesserter AI-TOPS bieten die GPUs der MSI GeForce RTX 50-Serie branchenführende Leistung und ermöglichen nahtloses Training und die einfache Ausführung größerer LLMs und multimodaler Modelle.

Chat, Create, and Command with Generative AI

Grenzenlose Kreativität mit Gen AI

Lass fortschrittliche AI-Modelle wie Stable Diffusion, DeepSeek, Llama und mehr auf deiner eigenen Hardware laufen, um die volle Leistung der generativen AI an deinem Schreibtisch zu nutzen. Die GeForce RTX 50-Serie von MSI hat die AI-Rechenleistung und den VRAM, die du brauchst, um topaktuelle Chatbots zu hosten, atemberaubende Bilder und Videos zu erstellen und noch viel mehr im Handumdrehen zu erledi

Unmatched Data Privacy and Security

Datenschutz und Sicherheit, die echt einzigartig sind

Schütze deine sensiblen Daten, Dokumente und Ergebnisse, indem du AI-Workloads komplett auf deiner eigenen Hardware ausführst. Nutze selbst gehostete AI-Modelle, um sicherzustellen, dass deine Daten dein System nie verlassen – so hast du die volle Kontrolle, Sicherheit und Privatsphäre für vertrauliche Projekte.

AI für Gaming

DLSS 4 Multi-Frame Generation

DLSS 4 Multi-Frame Generation

Genieße superflüssiges Gameplay bei hohen Auflösungen, ohne bei der Grafik Abstriche machen oder Raytracing herunterdrehen zu müssen. DLSS 4 nutzt die Tensor-Kerne der 5. Generation in der GeForce RTX 50-Serie, um mehr Frames zu generieren, Ruckeln und Verzögerungen zu minimieren und ein flüssiges Spielerlebnis zu bieten – damit du dich voll und ganz auf das Geschehen konzentrieren kannst.

AI-Enhanced Ray Tracing

AI-optimiertes Raytracing

Erlebe dank Ray Reconstruction unvergleichlichen Realismus und flüssiges Gameplay in Next-Gen-Spielen mit Raytracing. Basierend auf einem brandneuen AI-Modell, das Raytracing-Bilder in höherer Qualität erzeugt, sorgt es für deutlich höhere Bildraten ohne Qualitätseinbußen.

AI-Enhanced Livestreaming

AI-optimiertes Livestreaming

Verbessere deine Livestreams mit AI-gesteuerten Funktionen von NVIDIA Broadcast, wie Studio Voice, Virtual Key Light, Virtual Backgrounds und vielem mehr auf Grafikkarten der GeForce RTX 50-Serie – verwandle deinen Raum im Handumdrehen in ein professionelles Studio.

Empfohlene Hardware-Anforderungen für lokale AI-Implementierungen

GPU GeForce RTX 5090 GeForce RTX 5080 GeForce RTX 5070 Ti GeForce RTX 5070
AI TOPS ~1,200 TOPS ~800 TOPS ~600 TOPS ~450 TOPS
Empfohlene Anwendungsfälle Top-Leistung für die größten AI-Modelle mit hoher Genauigkeit Hochleistungsfähige Inferenz für große Modelle Mittlere bis hohe Bereitstellungen für kleinere Modelle Leichte lokale Bereitstellungen
Gaming 4K DLSS + Full RT 4K DLSS + RT 1440p DLSS + RT 1440p-1080p DLSS + RT
Inhalt und Produktion Komplexe 3D-Modellierung /
4K/8K-Videobearbeitung /
Komplexes 3D-Rendering
3D-Modellierung / 4K-Videobearbeitung /
3D-Rendering / Übertragung und Streaming
Professionelles Streaming /
Aufwändige Videobearbeitung /
Rendering
Videobearbeitung /
Gelegentliches Streaming /
Einfaches Rendering
Entwicklung und Training von AI < 70B @ FP16 / FP32 < 40B Models @ INT8 < 34B Models @ INT4 / INT8 < 13B Models @ INT8

VRAM-Anforderungen für LLMs

Mit der GeForce RTX 50-Serie kannst du aus einer Reihe von GPUs für verschiedene lokale AI-Anwendungen in Homeoffices, Unternehmen, Bildungseinrichtungen und mehr wählen!

Use Case Benötigter VRAM Empfohlene Modelle
(Parameter)
Empfohlen
Genauigkeit / Format
Bildungsprojekte und persönlicher Gebrauch > 8GB Kleine LLMs
(<13B parameters)
INT4
Professionelle Nutzung und einzelne Entwickler 8GB – 16GB Medium LLMs/LMMs
(13B-34B)
INT8
Studios und kreative Outlets 16GB – 32GB Multimodale Modelle
(34B-70B)
INT8 / FP16
Unternehmen & Forschungslabore > 64 GB Große Modelle
(>70B)
FP32 / FP16

Der MSI-Vorteil: Entwickelt für robuste lokale AI

Dauerhafte AI-Leistung

Die coolen Kühllösungen von MSI – wie das neueste Hyper Frozr-Kühldesign mit den supermodernen STORMFORCE-Lüftern, einer fortschrittlichen Vapor Chamber und vielen innovativen Kühlkörpern – sorgen für volle Leistung, auch wenn du komplexe lokale AI-Aufgaben machst. Außerdem bieten sie unschlagbare Stabilität, wenn du deine Hardware mit diesen anspruchsvollen Aufgaben bis an die Grenzen bringst.

Cutting-Edge GeForce RTX 50 Serie GPUs

Nutze die neueste Blackwell-Architektur von NVIDIA mit ihren Tensor-Kernen der 5. Generation in den Grafikkarten der GeForce RTX 50-Serie von MSI und hol dir damit eine super AI-Inferenz- und Trainingsleistung. Sie sind dafür gemacht, ein unglaubliches Erlebnis für effiziente lokale und Edge-Bereitstellungen der komplexesten AI-Modelle zu bieten.

Maßgeschneiderte Lösungen für jede Situation

Egal, ob du einen kompakten Arbeitsplatzrechner mit einem Mini-ITX-Mainboard oder ein großes AI-Kraftpaket mit jeder Menge Erweiterungsmöglichkeiten baust – die GeForce RTX 50-Serie von MSI bietet dir eine breite Palette an Optionen für jeden Bedarf.

Zukunftssicher und Erweiterbar

Die coolen Kühllösungen von MSI – wie das neueste Hyper Frozr-Kühldesign mit den supermodernen STORMFORCE-Lüftern, einer fortschrittlichen Vapor Chamber und vielen innovativen Kühlkörpern – sorgen für volle Leistung, auch wenn du komplexe lokale AI-Aufgaben machst. Außerdem bieten sie unschlagbare Stabilität, wenn du deine Hardware mit diesen anspruchsvollen Aufgaben bis an die Grenzen bringst.

Leistung

Oh Chip – das ist schnell

Die AI-Prozessoren in jeder GeForce RTX GPU bieten unglaubliche Leistung bei den anspruchsvollsten Spielen, Apps und Arbeitsabläufen.

Content Erstellung
Immersives Gaming
Beschleunigte Entwicklung
Gesteigerte Produktivität
GeForce RTX 5090
Apple Mac Studio M2 Ultra
3D Design

8X

Video Editing

3.8X

Generative AI

2.6X

50 min

100 min

150 min

200 min

250 min

Kürzere Wartezeiten sind besser.

Leistungstests wurden von NVIDIA im Dezember 2024 mit Desktops durchgeführt, die mit Intel Core i9-14900K und 64 GB RAM ausgestattet waren. NVIDIA-Treiber 571.24, Windows 11. Die Zeit wurde zu Vergleichszwecken auf 10 Minuten skaliert. Maya mit Arnold 2025 (7.3.0) Renderer-Leistung misst die Renderzeit des NVIDIA SOL 3D-Modells. Der GPU-Score von DaVinci Resolve PugetBench misst verschiedene GPU-beschleunigte Effekte, darunter Magic Mask, Depth Map, Speed Warp und andere. Flux.dev misst die Zeit, die zum Erzeugen eines Bildes mit FP4 auf der GeForce RTX 50-Serie und FP16 auf der 40-Serie benötigt wird. M2 Ultra wird gemessen, indem Flux.dev auf Draw Things ausgeführt wird. 30 Schritte, Auflösung 1024 x 1024.

DLSS An
DLSS Aus
Cyberpunk 2077 (RT: Overdrive Tech Vorschau)

4X

Marvel's Spider-Man: Miles Morales

2.1X

Portal mit RTX

5.6X

Warhammer 40,000: Darktide

2X

1X

2X

3X

4X

5X

6X

Relative Leistung (FPS)

3840 x 2160 Auflösung, höchste Spieleinstellungen, DLSS-Superauflösungs-Leistung, DLSS-Frame-Generierung auf GeForce RTX 4090, i9-12900K, 32 GB RAM, Win 11 x64.

GeForce RTX 4090
Apple M2 Ultra
Modelltraining und Feinabstimmung

359.6

Code Assistant

106.8

100

200

300

400

Relative Leistung (Tokens pro Sekunde)

Modelltraining/Feinabstimmung von BERT-Base-Cased, GeForce RTX 4090 unter Verwendung gemischter Präzision | Code-Assistent ist Code Llama 13B Int4-Inferenzleistung INSEQ=100, OUTSEQ=100, Batchgröße 1

Mit TensorRT-LLM
Ohne TensorRT-LLM
Batchgröße = 8

829

216

Batchgröße = 4

677

166

Batchgröße = 1

188

137

200

400

600

800

1000

Relative Leistung (Tokens pro Sekunde)

Modelltraining/Feinabstimmung von BERT-Base-Cased, GeForce RTX 4090 unter Verwendung gemischter Präzision | Code-Assistent ist Code Llama 13B Int4-Leistung INSEQ=100, OUTSEQ=100, Batchgröße 1

Leistungsstarke, sichere lokale und fortschrittliche AI-Implementierungen
mit dem MSI-AI-Ökosystem

MSI RTX for AI

MSI GeForce RTX für AI

Integrieren Sie AI in Ihren Arbeitsablauf und steigern Sie Ihre Produktivität wie nie zuvor. Mit den neuesten GeForce RTX 50 Series-GPUs von MSI mit NVIDIA Blackwell können Sie unvergleichliche lokale AI-Erlebnisse genießen – auf Ihrem eigenen PC.

Mehr Erfahren
MSI Storage for AI

MSI-Speicher für AI

Größere AI-Modelle und sogar moderne Spiele, die DirectStorage unterstützen, erfordern schnelleren Speicher für ein flüssiges Erlebnis. Die SPATIUM M.2-SSDs von MSI bieten erstklassige Schreib-/Lesegeschwindigkeiten, um den Speicheranforderungen des AI-Zeitalters gerecht zu werden.

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MSI Networking for AI

MSI-Netzwerke für AI

Die MSI-Netzwerkgeräte bieten dir intelligentere und sicherere Netzwerke mit AIO-gestützter QoS für unübertroffene Zuverlässigkeit bei rasanten Geschwindigkeiten. Mit einem Upgrade auf geringere Latenzen, höhere Geschwindigkeiten und Sicherheitsfunktionen der Enterprise-Klasse kannst du die Anforderungen für die Einrichtung lokaler KI-Workflows erfüllen.

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FAQ

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F: Was sind die wichtigsten Hardware-Faktoren für die lokale Ausführung von LLMs?
A: Der VRAM deiner GPU und die AI-Rechenleistung sind die wichtigsten Faktoren für die lokale AI-Leistung, gefolgt vom System-RAM und einer modernen CPU. Ausreichend VRAM entscheidet darüber, wie groß das Modell maximal sein darf, das du effizient auf deinem PC ausführen kannst.
F: Welche GPUs eignen sich am besten für die Ausführung komplexer lokaler AI-Modelle (wie LLaMA, GPT, Mistral usw.) und die Bewältigung anspruchsvoller AI-Workloads?
A: Die GeForce RTX 5090 mit 32 GB VRAM ist dank ihrer Tensor-Kerne der nächsten Generation eine der besten GPUs, die es derzeit für AI-Modelle und andere anspruchsvolle AI-Aufgaben gibt. Wenn du nach der günstigsten Option suchst, solltest du dich lieber für eine GeForce RTX 5070 Ti entscheiden.
F: Wie machen Tensor-Kerne die AI-Leistung auf GeForce RTX-GPUs besser?
A: Tensor-Kerne machen AI-Aufgaben schneller, indem sie Matrixmultiplikationen mit gemischter Genauigkeit (wie FP16 oder FP8) machen, um die Leistung zu steigern, ohne dass es an Genauigkeit fehlt. Diese speziellen Hardware-Einheiten machen diese Operationen bis zu 30 Mal schneller als normale GPU-Kerne.
F: Wie viel VRAM braucht man für verschiedene Größen von AI-Modellen? +
A: Obwohl das von der verwendeten Genauigkeit abhängt und sich von Modell zu Modell unterscheidet, brauchen 7B-Modelle normalerweise 8 GB+, 13B-Modelle 16 GB+ und 30B-Modelle 24–30 GB VRAM. Größere Modelle brauchen vielleicht sogar noch mehr.
F: Ist NVIDIA oder Radeon besser für die Ausführung von AI-Workloads geeignet? +
A: NVIDIA ist im Allgemeinen besser für AI-Workloads geeignet, weil es breite Unterstützung, optimierte Bibliotheken, ein umfangreicheres Software-Ökosystem und viel leistungsstärkere GPUs mit großer VRAM-Kapazität bietet.
F: Wie stressig ist es, AI-Workloads auszuführen oder lokale AI auf meiner Hardware zu hosten, und kann das meine Komponenten beschädigen? +
A: Das Ausführen von LLMs ist ähnlich stressig wie Gaming oder Rendering und macht die Hardware nicht kaputt, wenn die Kühlung gut ist. Gelegentliche hohe Belastungen sind für moderne Komponenten kein Problem, solange die Kühlung die Wärme gut wegschafft.
F: Was sind die Mindestanforderungen an den PC, um LLMs lokal laufen zu lassen? +
A: Mindestens 8–16 GB VRAM, 32 GB RAM und eine moderne 6-Kern-CPU sind empfehlenswert. Mehr RAM und VRAM machen größere, komplexere Modelle möglich und sorgen für besseres Multitasking.
F: Ist es besser, mehrere Low-End-GPUs oder eine einzige High-End-GPU zu verwenden? +
A: Eine einzelne High-End-GPU ist einfacher und passt viel besser zu einer Vielzahl von Anwendungen. Multi-GPU-Setups können zwar kostengünstiger sein, aber du solltest dir 100 % sicher sein, dass die Leistung deiner Workload mit mehreren GPUs gut skaliert, bevor du dich dafür entscheidest.
F: Wie wichtig ist die CPU im Vergleich zur GPU für die AI-Leistung? +
A: Die GPU ist viel wichtiger für die Inferenzgeschwindigkeit und die AI-Verarbeitung in Spielen, kreativen Apps usw. Die CPU kommt nur ins Spiel, wenn du Modelle ausführst, die größer als dein VRAM sind, oder wenn du CPU-spezifische Funktionen in einigen Apps nutzt.
F: Wie viel mehr Leistung bringt DLSS mit GeForce RTX-GPUs? +
A: DLSS auf GeForce RTX-GPUs kann die Gaming-Leistung um das 2- bis 4-fache steigern, indem es Bilder mit niedrigerer Auflösung hochskaliert und mit AI brandneue Frames rendert – für höhere Bildraten und bessere Bildqualität.
F: Wie schneiden GeForce RTX-GPUs im Vergleich zu den Chips der M-Serie von Apple bei lokalen AI-Verarbeitungsaufgaben ab? +
A: GeForce RTX-GPUs sind top in Sachen AI-Leistung, Skalierbarkeit und Unterstützung für das Ökosystem. Deshalb sind sie die erste Wahl für anspruchsvolle lokale AI-Aufgaben. Die Chips der M-Serie von Apple sind zwar effizient und passen super zu Mac-Workflows, aber am besten für einfachere oder plattformspezifische AI-Anwendungen geeignet.