RTX 5090: Nvidia-GPU schneller als 30.000-US-Dollar-KI-GPUs H200 und MI300X in Tests

Der aktuell recht starke Fokus auf KI und KI-Anwendungen hat bereits für spürbare Verschiebungen im Hardware-Markt gesorgt. Die Nachfrage nach Rechenleistung für große Modelle treibt Preise und Verfügbarkeit. Gleichzeitig entstehen immer spezialisiertere GPUs, die gezielt auf KI-Workloads ausgelegt sind. Es ist allerdings fraglich, wie flexibel diese Architekturen abseits ihres eigentlichen Einsatzzwecks bleiben.

Ein Benchmark-Vergleich des Sicherheitsanbieters Specops Software legt nahe, dass die Spezialisierung nicht in allen Szenarien Vorteile bringt. In Messungen zur Passwortwiederherstellung mit dem Tool Hashcat soll eine Geforce RTX 5090 sowohl Nvidias H200 als auch AMDs MI300X klar übertroffen haben. Beide Modelle zählen zu den derzeit teuersten KI-Beschleunigern und werden primär in Rechenzentren eingesetzt.

Die zugrunde liegenden Daten umfassen mehrere verbreitete Hash-Verfahren, darunter MD5, NTLM, bcrypt, SHA-256 und SHA-512. In nahezu allen getesteten Disziplinen liegt die RTX 5090 vor den beiden KI-GPUs. Besonders deutlich fällt der Abstand bei klassischen Verfahren wie MD5 und NTLM aus, die in vielen älteren Systemen weiterhin eingesetzt werden.

Konkret erreicht die RTX 5090 bei MD5 rund 219,5 GH/s (Gigahashes pro Sekunde) und liegt damit etwa ein Drittel vor der MI300X sowie deutlich vor der H200, die hier nur auf 124,4 GH/s kommt. Ein ähnliches Bild zeigt sich bei NTLM mit 340,1 GH/s. Auch hier beträgt der Vorsprung gegenüber der MI300X rund 27 Prozent, während die H200 deutlich zurückfällt.

Noch auffälliger ist das Ergebnis bei bcrypt. Die RTX 5090 erreicht hier etwa 304,8 kH/s und liegt damit klar vor beiden KI-GPUs. Gegenüber der MI300X entspricht das mehr als einer Verdopplung der Leistung. Bei SHA-256 und SHA-512 bleiben die Abstände bestehen, fallen jedoch geringer aus. So liegt die RTX 5090 bei SHA-256 rund 12 Prozent vor der MI300X und deutlich vor der H200. Bei SHA-512 ergibt sich ein Vorsprung von rund 14 Prozent gegenüber der MI300X und ein nochmals deutlich größerer Abstand zur H200.

Als Ursache wird die unterschiedliche Ausrichtung der Hardware genannt. Passwort-Cracking basiert primär auf INT32-Operationen, also klassischen Ganzzahlberechnungen. Diese unterscheiden sich grundlegend von den Anforderungen moderner KI-Workloads, die vor allem auf niedrig präzise Gleitkommaformate wie FP8, BF16 oder INT8 ausgelegt sind. Entsprechend priorisieren KI-Beschleuniger andere Recheneinheiten. Ein großer Teil der Leistung entfällt auf spezialisierte Tensor-Kerne, die für neuronale Netze optimiert sind, bei klassischen Hash-Berechnungen jedoch keinen Vorteil bieten.

Interessant an der Stelle: KI-Beschleuniger wie H200 und MI300X werden üblicherweise im Bereich von rund 30.000 US-Dollar gehandelt, während die RTX 5090 zwar eine High-End-Gaming-GPU ist, allerdings preislich nur einen Bruchteil der KI-Beschleuniger kostet. Das Unternehmen kommt nach dem Test zu dem Schluss, dass KI-GPUs keine neue Bedrohung seien, aber Passwortsicherheit weiterhin kritisch bleibe. Auch ohne spezialisierte KI-Hardware bleibt die verfügbare Rechenleistung hoch. Selbst einzelne Systeme können bei schwachen Hash-Algorithmen große Mengen an Passwortversuchen pro Sekunde durchführen.

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Quelle: Specops Software

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KI-GPUs: RTX 5090 schlägt 30.000-US-Dollar-Modelle im Test Teure KI-Beschleuniger gelten als Maßstab moderner Rechenleistung. Ein aktueller Benchmark-Vergleich zeigt jedoch, dass Modelle wie Nvidias H200 und AMDs MI300X bei Passwort-Berechnungen hinter einer RTX 5090 zurückfallen.

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