On-Premise vs. Cloud GPU: Was ist die richtige Wahl für Ihr Unternehmen?
Dedicated Server, Cloud-Instanzen oder eigene Hardware? Kostenvergleich und Entscheidungshilfe. GPU SERVER | Verdacloud Die drei OptionenCloud GPU (AWS, Azure, GCP): Flexible Abrechnung, hohe Stundenkosten. Dedicated Server (Verdacloud): Fixe Monatskosten, dedizierte...
VRAM-Guide: Wie viel GPU-Speicher braucht Ihr KI-Modell?
Berechnung des VRAM-Bedarfs für LLMs, Vision-Modelle und Training: Eine praktische Anleitung. GPU SERVER | Verdacloud Die FaustregelFür Inference: ~2 GB VRAM pro 1B Parameter (FP16) oder ~0.5 GB pro 1B Parameter (4-Bit). Für Training: ~4x den Inference-Bedarf...
KI-Server Sicherheit: So schützen Sie Ihre GPU-Infrastruktur
Firewalls, Verschlüsselung, Zugriffskontrollen: Security Best Practices für dedizierte KI-Server. GPU SERVER | Verdacloud Angriffsflächen von KI-ServernKI-Server sind attraktive Ziele: teure GPU-Rechenzeit für Cryptomining, sensible Trainingsdaten, Modell-IP. Typische...
Docker und Kubernetes für KI: Container-Orchestrierung auf GPU-Servern
So betreiben Sie KI-Workloads effizient in Containern: Docker mit NVIDIA GPU-Support und K8s. GPU SERVER | Verdacloud Warum Container für KI?KI-Modelle haben komplexe Abhängigkeiten: CUDA-Version, Python-Version, PyTorch-Version, Modell-Gewichte. Container (Docker)...