Hardware

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

llama.cpp vs. Ollama 2026: GGUF, API, GPU-Offload und wann welche Runtime auf dem KI-Server die bessere Wahl ist.

Lokale KI 2026: Welche GPU reicht wirklich — 16 GB MoE oder 24 GB Qwen? Quantisierung, Runtime und wann ein Cluster Überkauf ist.

Entscheidend für lokale KI ist der VRAM. Erfahren Sie, wie Sie den optimalen GPU-Speicher für Ihre On-Premise-Anwendungen dimensionieren und so Kosten sparen.

Mit Gebraucht-Workstation und zwei AMD-GPUs bekommt man 64 GB VRAM für große lokale LLMs unter 1.000 Euro — Private AI ohne Cloud, DSGVO-konform.