GPU

Die RTX 4090 hat 24 GB GDDR6X-VRAM – bis heute die wichtigste GPU für lokale KI im Mittelstand. Wir zeigen, welche LLMs, Bild- und Videomodelle auf die Karte passen, wie sie sich zu RTX 3090, 5080 und 5090 verhält, was der Betrieb kostet und wann 24 GB nicht mehr reichen.

Große LLMs effizient auf mehreren GPUs im Mittelstand betreiben spart bis zu 40% Inferenzkosten und liefert 80% schnellere Ergebnisse für kritische Anwendungen. Erfahren Sie, wie.

Die RTX 5080 bringt 16 GB GDDR7-VRAM – für KI-Server eine Menge, die es genau zu prüfen gilt. Wir zeigen, welche LLMs, VLMs und Diffusion-Modelle auf die Karte passen, wie sie sich im Vergleich zu RTX 5090, 4090 und 5070 schlägt und ob sich die Investition für den Mittelstand lohnt.

Ollama Context Length einstellen: Default-Werte pro VRAM-Stufe, OLLAMA_CONTEXT_LENGTH, Modelfile num_ctx, KV-Cache-Speicher und Entscheidungsmatrix für GPU-Wahl nach benötigter Kontextlänge.

Stehen Sie vor der Wahl: NVIDIA H100 mieten oder kaufen? Unsere TCO-Analyse zeigt: Ab 60% Auslastung lohnt sich der Kauf nach ca. 18 Monaten. Sparen Sie bis zu 40%.