KI-Hardware-Rechner
Dimensionierung Ihrer lokalen Infrastruktur.
VRAM-Rechner für lokale KI-Modelle
Welche Hardware brauchen Sie, um LLMs wie Qwen, Llama oder DeepSeek lokal zu betreiben? Dieser Rechner vergleicht Apple Silicon und NVIDIA direkt und zeigt, ob Ihr Wunschmodell auf eine bestimmte Hardware passt, welche Geschwindigkeit realistisch ist und wo die Grenzen liegen.
Für Entwickler, datenschutzbewusste Nutzer und alle, die lokale KI-Inferenz ohne Cloud aufsetzen möchten.
Was möchten Sie lokal betreiben?
Wählen Sie alles Zutreffende aus.
FAQ zum KI-Hardware-Rechner
Wie genau ist die Empfehlung?
Die Empfehlung ist eine belastbare Erstabschätzung auf Basis Ihrer Angaben. Für finalen Einkauf sollten Sie einen Architektur-Check mit realen Testlasten durchführen.
Ist das für DSGVO-relevante Daten geeignet?
Ja, der Rechner ist speziell auf lokale/on-prem Szenarien ausgelegt. Für produktiven Betrieb sind zusätzlich Rollenrechte, Logging und Sicherheitsrichtlinien wichtig.
Brauche ich sofort mehrere GPUs?
Nicht immer. Viele Teams starten mit einer kleineren Konfiguration und skalieren bei steigender Parallelität oder strengeren Latenzanforderungen.
Kann ich Cloud und On-Prem kombinieren?
Ja. Ein hybrides Modell ist oft sinnvoll: sensible Prozesse lokal, unkritische Lasten optional in der Cloud - je nach Compliance-Vorgaben.
Wie wir berechnen
VRAM = Modellgewichte (nach Quantisierung) + KV-Cache × Kontext × Nutzer. Ein 7B-Modell in Q4 belegt ca. 4 GB; längere Kontexte addieren pro Nutzer 0,5–16 GB.
Geschwindigkeit: Jede Quantisierungsstufe skaliert relativ zu Q4 — Q5 ≈ 92 %, Q8 ≈ 78 %, FP16 ≈ 62 % der Q4-Geschwindigkeit für LLMs. Video-Modelle skalieren umgekehrt (höhere Präzision = mehr Sekunden pro Clip).
Strom = TDP (W) × Nutzungsstunden × 30 Tage ÷ 1.000 × Stromtarif. Der Tarif stammt aus Ihrem gewählten Land.
TCO (Total Cost of Ownership) = Hardware ÷ 3 Jahre Abschreibung + jährliche Stromkosten.