Unternehmen führen zunehmend Anwendungsfälle auf Basis von Large Language Models (LLMs) ein. Doch einige Organisationen stehen vor der Herausforderung, dass sie kommerziell verfügbare Modelle wie OpenAI, OpenAI on Azure oder AWS Bedrock nicht einfach per API nutzen können, da ihre Daten oder Use Cases strengen Regularien unterliegen, die eine Verarbeitung in der Cloud verbieten.
Wer nicht den Anschluss verlieren möchte, muss LLM-Modelle selbst hosten.
Im Folgenden zeigen wir die wichtigsten Anforderungen, typische Herausforderungen sowie pragmatische Wege, wie Sie Ihre Infrastruktur optimieren können.
Während kleinere Modelle auf wenigen GPUs laufen, benötigen State-of-the-Art-Modelle häufig mehrere hundert Gigabyte bis zu einem Terabyte VRAM sowie bis zu 8 GPUs oder mehr. (Beispiel: Qwen3 235B, eines der aktuell populärsten Open-Weight-Modelle, benötigt ca. 600 GB für volle Performance.)
Hinzu kommt der Speicherplatz: Zum Ablegen der Modelle wird mindestens ebenso viel Disk-Kapazität wie VRAM benötigt. Auch wenn Speicher günstiger ist als VRAM, darf er in der Infrastrukturplanung nicht unterschätzt werden. Eine Fehleinschätzung führt direkt zu Engpässen und verhindert effizientes Fine-Tuning oder Inferenz.
Empfehlung: Erstellen Sie frühzeitig ein klares Modellprofil mit Angaben zu Speicherbedarf, Latenzanforderungen und Batch-Größen.
Workloads verändern sich im Laufe der Zeit und stellen neue Anforderungen an die Infrastruktur. Optimierungen erfordern meist Anpassungen.
Zwar lassen sich GPUs auch über mehrere Server hinweg vernetzen, doch dies führt meist zu deutlich höherer Latenz – oft ein K.-o.-Kriterium für interaktive LLM-Systeme.
Praxisbeispiel: Eine Konsolidierung der GPUs auf einem einzelnen Server reduziert die Latenz häufig erheblich im Vergleich zur Verteilung auf mehrere Maschinen.
Für produktionsreife LLMs sind GPUs unverzichtbar – sie bilden das Herzstück des Systems. Dabei spielt die Wahl von Hardware und Anbieter eine zentrale Rolle: Unterschiedliche GPU-Typen im selben Setup führen oft zu Kompatibilitätsproblemen und Performance-Einbußen.
NVIDIA bleibt Marktführer und bietet die beste Kombination aus reiner Rechenleistung und einem ausgereiften Software-Ökosystem (CUDA, TensorRT). Alternative Anbieter können zwar Kostenvorteile bringen, liegen jedoch häufig bei der Software-Optimierung zurück. Für die meisten Unternehmen ist NVIDIA daher die sichere Wahl.
Empfehlung: Planen Sie realistisch. Komplexe Modelle benötigen in der Regel mehrere GPUs auf demselben Server – nicht verteilt über Cluster oder gar Rechenzentren.
Ohne dedizierte Testumgebungen landen Optimierungen oft direkt in der Produktion – eine riskante Strategie.
Best Practice: Richten Sie eine Sandbox ein, in der GPU-Konfigurationen, Speicherzuweisungen und Quantisierungsstrategien sicher erprobt werden können, ohne Live-Systeme zu beeinträchtigen.
GPUs sind teuer – und große Modelle benötigen viele davon. Neben Anschaffungskosten müssen auch Energieverbrauch, Kühlung, Stellfläche, Wartung und mögliche Hardware-Ausfälle einkalkuliert werden.
In der Praxis kommt es zu Ausfällen: Kürzlich musste ein Kunde unerwartet einen GPU-Server kurzfristig ersetzen – mit entsprechendem Stillstand und Zusatzkosten. Auch wenn Stromkosten prozentual geringer erscheinen, summieren sie sich im Dauerbetrieb erheblich.
Empfehlung: Erstellen Sie ein Total Cost of Ownership (TCO)-Modell, das Anschaffung, Betrieb und Skalierung berücksichtigt.
Failover-Setups und dedizierte Entwicklungsumgebungen erfordern zusätzliche Hardware – und damit zusätzliches Budget. Wer dies nicht von Anfang an berücksichtigt, erlebt später unangenehme Überraschungen.
Viele Unternehmen unterschätzen die Komplexität von LLM-Infrastrukturen, bis Engpässe in der Produktion auftreten. Ein strukturierter Ansatz in der Hardware-Planung hilft, teure Fehler zu vermeiden.
Wenn Sie Ihr Setup validieren oder Optimierungspfade prüfen möchten, teilen wir gerne unsere Best Practices aus realen Projekten.
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