KI-Server & GPU-Computing
GPU-Server, VRAM, Inference-Optimierung, Fine-Tuning und Monitoring: Fachartikel zum Betrieb von KI-Workloads auf eigener Hardware in Deutschland.
vLLM vs. Ollama vs. TGI: Inference-Frameworks für GPU-Server in der Praxis
vLLM, Ollama oder TGI? Stärken, Grenzen und Projektstatus der Inference-Frameworks – plus eine Methodik für aussagekräftige eigene GPU-Benchmarks.
Monitoring und Observability für KI-Workloads
Monitoring für KI-Workloads: welche GPU- und LLM-Metriken zählen, wie DCGM, Prometheus und Grafana zusammenspielen und welche Alerts sinnvoll sind.
On-Premise vs. Cloud GPU: Was ist die richtige Wahl für Ihr Unternehmen?
On-Premise, Cloud GPU oder Managed Dedicated Server? Kosten, Datenschutz, Betrieb und Flexibilität im Vergleich – Entscheidungshilfe für den Mittelstand.
VRAM-Guide: Wie viel GPU-Speicher braucht Ihr KI-Modell?
Wie viel VRAM braucht ein LLM? Faustregeln für Inference und Training, KV-Cache, Quantisierung und eine Tabelle mit Richtwerten von 7B bis 70B.
KI-Server-Sicherheit: So schützen Sie Ihre GPU-Infrastruktur
KI-Server-Sicherheit in der Praxis: Angriffsflächen, Netzwerk, Zugriffskontrolle, Härtung und Monitoring für GPU-Server – eine Checkliste für IT-Teams.
Docker und Kubernetes für KI: Container-Orchestrierung auf GPU-Servern
Docker und Kubernetes für KI: So betreiben Sie LLMs und Vision-Modelle reproduzierbar in Containern – mit NVIDIA Container Toolkit, GPU Operator und K3s.
Fine-Tuning auf eigenem GPU-Server: KI-Modelle an Ihr Unternehmen anpassen
Fine-Tuning auf eigenem GPU-Server: Wann es sich lohnt, wie LoRA und QLoRA funktionieren, wie Sie Trainingsdaten vorbereiten und Modelle sauber evaluieren.
GPU-Server für Computer Vision: Bildanalyse im Unternehmen
GPU-Server für Computer Vision: Anwendungsfälle, passende Hardware, aktuelle Modelle wie YOLO und SAM sowie Datenschutz bei der Bildanalyse im Mittelstand.
KI-Inference optimieren: Latenz, Throughput und Kosten im Gleichgewicht
KI-Inference optimieren: Wie Quantisierung, Continuous Batching, KV-Cache und Speculative Decoding Latenz senken und den Durchsatz Ihrer GPU erhöhen.
Was bedeutet Managed GPU-Server? Leistungsumfang, Ablauf und Nutzen erklärt
Was ein Managed GPU-Server umfasst: Setup, CUDA-Treiber, Monitoring, Updates, Backups und Support – und wann er sich gegenüber Self-Managed lohnt.
NVIDIA RTX 4000 SFF vs. RTX PRO 6000 Blackwell: Welche GPU für welchen KI-Einsatz?
RTX 4000 SFF Ada oder RTX PRO 6000 Blackwell? Vergleich von VRAM, Bandbreite und Einsatzgebieten – für Inference, RAG, Fine-Tuning und große LLMs.
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