Deutschland

AI-Modelle brauchen GPUs — Kubernetes verwaltet sie. Drei Schritte zur AI-Readiness und warum Partitionierung der größte Kostenhebel ist.

AI bricht starre GPU-Allokation. KubeVirt als Tenancy-Layer plus DRA ermöglicht flexible Passthrough-, vGPU- und MIG-Zuweisung in Multi-Tenant-GPU-Clouds.

llama.cpp vs. vLLM: Quantisierung und GGUF auf kleiner Hardware gegen Paged Attention und Durchsatz auf dem GPU-Cluster — welcher Runtime-Pfad 2026.

LLM-D verteilt Inference intelligent über den Cluster: Prefill/Decode getrennt, Prefix-Cache, smarter Routing. Berichte: 3× bessere P90-Latenz, 57× schnelleres TTFT.

Ohne gemeinsamen Standard braucht jedes Gerät eine Custom-Integration. Der Model Hardware Standard (MHS) gibt AI-Modellen eine einheitliche Schnittstelle zu physischen Geräten.