Mittelstand

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.

VRAM ist der Engpass bei On-Premise KI. Verstehen Sie, warum der richtige GPU-Speicher über 80% Ihrer KI-Projekte entscheidet und wie Sie teure Fehlkäufe vermeiden.

Interne Plattformen kosten oft Millionen — und 64 % umgehen sie. GitOps-Prinzipien plus Plain Data machen Kubernetes-Plattformen nutzbar — auch für KI-Agents.