Compute-Hardware im Jahr 2026: GPUs, CPUs, Speicher & AI-Workstations
A hub for compute hardware analysis covering GPUs, CPUs, memory trends, and AI-focused workstation infrastructure.
Infrastructure
Dateninfrastruktur für KI-Systeme: Objektspeicher, Datenbanken, Suche und KI-Datenarchitektur
Produktionsreife KI-Systeme hängen von viel mehr ab als nur von Modellen und Prompts.
LLM-Hosting 2026: Lokale, selbst gehostete und Cloud-Infrastruktur im Vergleich
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
LLM-Leistung im Jahr 2026: Benchmarks, Engpässe und Optimierung
A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.
Vergleich der Eignung von NVIDIA-GPUs für KI
KI erfordert viel Strom ...
Inmitten des Chaos der modernen Welt vergleiche ich hier die technischen Spezifikationen verschiedener Grafikkarten für KI-Aufgaben (Deep Learning, Objekterkennung und LLMs). Sie sind alle jedoch unglaublich teuer.