GPU-Server-Rechner
GPU-Server-Rechner: Was braucht dein Modell?
Modell wählen. Nutzung festlegen. VRAM, RAM und Speicherbedarf direkt abschätzen – mit nachvollziehbaren Annahmen statt pauschaler Hardwareversprechen.
Anforderungen und SpeicherannahmenPasse die Parameter an dein Szenario an.
Berechnung wird vorbereitet …
Gute Entscheidungen brauchen Kontext.
Wie viel VRAM braucht ein LLM?
Der Grafikspeicher enthält die Modellgewichte, den KV-Cache und zusätzliche Laufzeitpuffer. Bei einer gleichförmigen Attention-Architektur berechnen wir den KV-Cache aus Layern, KV-Heads, Head-Dimension, Datentyp, Kontext und gleichzeitig laufenden Anfragen. Längerer Kontext und mehr parallele Anfragen erhöhen den Cache. Die Gewichte werden innerhalb einer Modellinstanz nicht für jede Anfrage erneut geladen.
Quantisierung und Modellgröße
Weniger Bits je Gewicht reduzieren den Speicherbedarf. Quantisierte Formate benötigen zusätzlich Skalen, Blöcke und teilweise höher aufgelöste Tensoren. Eine Parameterzahl mal Bitbreite ist deshalb eine gekennzeichnete Näherung. Bei Mixture-of-Experts zählt für residente Gewichte die gesamte Modellgröße, nicht allein die Zahl aktiver Parameter.
RAM, VRAM und gemeinsamer Speicher
Bei einem PC mit dedizierter GPU sind RAM und VRAM getrennte Speicherpools. CPU-Auslagerung kann GPU-Speicher freigeben, benötigt aber RAM und kann den Datentransfer erhöhen. Bei Apple Silicon teilen CPU und GPU denselben physischen Speicher. Mehrere GPUs lassen sich nur bei einer unterstützten Verteilung gemeinsam nutzen; ihre Kapazitäten werden nicht pauschal addiert.
Bild- und Audiomodelle brauchen eigene Profile
Bildverständnis benötigt zusätzlich Bildencoder, Projektor und visuelle Tokens. Bei Bilderzeugung hängt der Spitzenbedarf von Pipeline, Auflösung, Batch und Speicheroptimierungen ab; die Schrittzahl vervielfacht nicht einfach den Speicher. Bei Transkription ist die Chunkgröße von der gesamten Audiodauer zu unterscheiden. Sprachsynthese kann mehrere Sprach-, Akustik- und Vocoderkomponenten benötigen. Fehlt ein vollständiges Profil, verwendet der Rechner einen konservativen und als Schätzung gekennzeichneten Planungswert.
KI-Server-Kosten: kaufen, mieten oder API?
Eigene Hardware verursacht Anschaffungs-, Strom- und mögliche Nebenkosten. Bei GPU-Miete zählen die gebuchten Stunden, auch wenn der Server nur zeitweise ausgelastet ist. Modell-APIs rechnen dokumentierte Einheiten wie Tokens, Bilder oder Audiominuten ab. Vergleiche nur gleiche Nutzungsmengen und ausreichend bekannte Kostenbestandteile. Ein Speichervergleich belegt nicht, dass die Hardware dein Monatsvolumen innerhalb der geplanten Stunden verarbeitet.
Methodik und Planungsreserve
Eine Reserve von 20 Prozent ist eine veränderbare Planungsannahme. Veröffentlichte Hardwarewerte haben Vorrang; sonst werden Checkpointgröße oder Parameterzahl, Präzision und aufgabenspezifischer Arbeitsspeicher konservativ kombiniert. Softwareunterstützung und Geschwindigkeit werden getrennt bewertet. Ohne passende Messung für Modell, Variante, Hardware, Softwareversion und Anforderungen wird keine Tokenrate versprochen. Für eine verbindliche Beschaffung ist eine Messung des konkreten Einsatzprofils erforderlich.
Häufige Fragen
Brauche ich ein Konto?
Nein. Alle Ergebnisse sind frei zugänglich. Deine Anforderungen bleiben in diesem Browser, solange du die Konfiguration nicht ausdrücklich teilst.
Bedeutet genug Speicher auch hohe Geschwindigkeit?
Geschwindigkeit benötigt eine passende Messung. Die Werkzeuge zeigen Speicher, Kompatibilität und Leistung getrennt an.
Wie entstehen die Planungswerte?
Veröffentlichte Hardwareangaben haben Vorrang. Andernfalls leitet der Rechner einen konservativen Wert aus Checkpointgröße oder Parameterzahl, Präzision und aufgabenspezifischem Arbeitsspeicher ab. Das Ergebnis verlinkt seine Grundlage und bleibt klar von einer Messung getrennt.