Die richtige Server-Lösung für Ihre KI-Anwendungen
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Bei der Wahl der richtigen Server-Infrastruktur für künstliche Intelligenz ist die Unterscheidung zwischen Training und Inferenz entscheidend.
Während das Training von KI-Modellen enorme Rechenressourcen über längere Zeiträume benötigt, erfordert die Inferenz – also die praktische Nutzung trainierter Modelle – vor allem schnelle Antwortzeiten und effizienten Durchsatz.
Die richtige Entscheidung kann erhebliche Kosten sparen und gleichzeitig die Performance Ihrer KI-Anwendungen optimieren.
Leistungsstarke Hardware für Modell-Entwicklung
Ein Trainings-Server ist für die rechenintensive Aufgabe des Machine Learning Trainings ausgelegt. Hier werden neuronale Netze mit großen Datenmengen gefüttert, um Muster zu erkennen und zu lernen.
Der Trainings-Prozess kann Tage bis Wochen dauern und erfordert maximale Rechenleistung, um Modellparameter zu optimieren.
48 GB+ für große Modelle und Batch-Processing
TFLOPS und Tensor Cores für schnellere Trainingsläufe
128 GB+ RAM für große Datensätze
NVMe SSD für Datenzugriff während des Trainings
Optimiert für schnelle Produktiv-Einsätze
Ein Inferenz-Server nutzt bereits trainierte Modelle, um in Echtzeit Vorhersagen und Ergebnisse zu liefern. Hier steht die Geschwindigkeit und Effizienz im Vordergrund.
Inferenz erfordert deutlich weniger Ressourcen als Training, da nur die Vorwärtsdurchläufe durch das Netzwerk berechnet werden – ohne Backpropagation oder Gewichtsaktualisierungen.
20-24 GB ausreichend für die meisten Modelle
Schnelle Antwortzeiten für Endnutzer
Viele parallele Anfragen gleichzeitig verarbeiten
Quantisierung und Pruning für Effizienz
Die wichtigsten Unterschiede auf einen Blick
| Aspekt | Trainings-Server | Inferenz-Server |
|---|---|---|
Hauptzweck | Modelle entwickeln & trainieren | Modelle produktiv einsetzen |
GPU-Empfehlung | RTX 6000 Blackwell Max-Q (96 GB) | RTX 4000 Ada (20 GB) |
VRAM-Bedarf | 96 GB für große Modelle | 20-24 GB ausreichend |
Rechenleistung | 1457 TFLOPS (Maximum) | 307 TFLOPS (Optimal) |
Zeitcharakteristik | Stunden bis Wochen | Millisekunden bis Sekunden |
Monatliche Kosten | auf Anfrage | Auf Anfrage |
Skalierung | Vertikal (mehr Power) | Horizontal (mehr Instanzen) |
Workload-Typ | Batch-Processing | Request/Response |
Optimierungsziel | Trainingsgeschwindigkeit | Latenz & Durchsatz |
Modelle entwickeln & trainieren
Modelle produktiv einsetzen
RTX 6000 Blackwell Max-Q (96 GB)
RTX 4000 Ada (20 GB)
96 GB für große Modelle
20-24 GB ausreichend
1457 TFLOPS (Maximum)
307 TFLOPS (Optimal)
Stunden bis Wochen
Millisekunden bis Sekunden
auf Anfrage
Auf Anfrage
Vertikal (mehr Power)
Horizontal (mehr Instanzen)
Batch-Processing
Request/Response
Trainingsgeschwindigkeit
Latenz & Durchsatz
Die richtige Hardware für jeden Anwendungsfall
Perfekt für Inferenz und Produktiv-Einsätze
Für Training und große Modelle
Kombinieren Sie Trainings- und Inferenz-Server für optimale Workflows: Trainieren Sie auf dem Pro-Server und deployen Sie auf kosteneffizienten Basic-Servern für die Produktion.
Beantworten Sie diese Fragen für die richtige Wahl
Sie benötigen maximale Rechenleistung und viel VRAM für das Training neuer Modelle oder Fine-Tuning.
Sie nutzen bestehende, vortrainierte Modelle für Produktiv-Anwendungen und APIs.
Modelle wie Llama 3.1 70B oder größer benötigen 48 GB+ VRAM, selbst für Inferenz.
Die meisten produktiven Modelle wie Gemma 27B, DeepSeek 32B laufen perfekt auf 20 GB.
In der Entwicklung benötigen Sie maximale Flexibilität und Power für Experimente.
Im Produktivbetrieb zählt Kosteneffizienz bei gleichbleibender Performance.
Für APIs, Chatbots und interaktive Anwendungen ist ein optimierter Inferenz-Server ideal.
Für zeitunkritische Analysen können Sie die Power des Trainings-Servers nutzen.
Starten Sie mit einem Inferenz-Server und bestehenden Modellen. Schnelle Time-to-Market, geringe Kosten.
Erweitern Sie horizontal mit mehreren Inferenz-Servern für höhere Kapazität und Ausfallsicherheit.
Kombinieren Sie Trainings-Server für Entwicklung mit mehreren Inferenz-Servern für Produktion. Optimales Preis-Leistungs-Verhältnis.
Trainings-Server für Modellentwicklung und Experimente. Optionale Inferenz-Server für Demos und Testing.
Beide Server-Typen bieten volle Kontrolle über Ihre Daten. Serverstandort Deutschland, DSGVO-konform.
Auf Wunsch kümmern wir uns um Installation, Konfiguration und Wartung – sowohl für Training als auch Inferenz (optional).
Starten Sie mit einem Server-Typ und wechseln Sie bei Bedarf. Modelle sind portabel.
Unser Team hilft Ihnen bei der Auswahl und Optimierung Ihrer Server-Konfiguration.
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