Was ist Grafikkarte für KI?
Auch genannt: GPU, Beschleuniger, VRAM
◆Kurz gesagt
Eine Grafikkarte rechnet die Antworten eines Sprachmodells. Entscheidend ist ihr Speicher: Das Modell muss vollständig hineinpassen, dazu Reserve für gleichzeitige Anfragen. Eine Profi-Karte mit 96 Gigabyte trägt ein großes Modell für etwa zwanzig Nutzer. Eine Spielkarte mit 32 Gigabyte reicht für Einzeltests.
Stand: September 2026
Was das für Ihr Büro heißt
Die Karte entscheidet über die Antwortzeit, und die Antwortzeit entscheidet darüber, ob das System benutzt wird. Zu klein gekauft heißt, dass die Einführung samt Einlesen und Schulung umsonst war.
Ein Fall aus dem Alltag
Ein Betrieb mit zwanzig Nutzern fragt, ob die vorhandene Arbeitsplatzkarte reicht. Sie reicht für einen Nutzer und für kleine Modelle. Sobald mehrere gleichzeitig fragen oder lange Dokumente im Spiel sind, ist der Speicher voll, und die Antworten dauern plötzlich dreimal so lange.
Wie wir es umsetzen
Wir spezifizieren die Karte nach Modellgröße, Nutzerzahl und Zusatzlast durch Texterkennung und Bildverarbeitung. Gehäuse und Netzteil planen wir so, dass eine zweite Karte später nachrüstbar ist.
Der häufigste Irrtum
Oft verwechselt mit der Rechenleistung des Prozessors. Für Sprachmodelle ist nicht die Rechenleistung der Engpass, sondern der Speicher auf der Karte. Er bestimmt, wie groß das Modell sein darf und wie viel Text es gleichzeitig verarbeitet.
Wo die Grenze liegt
Die Karte allein macht es nicht. Texterkennung und Einlesen laufen auf dem Prozessor, dafür braucht es Kerne und Arbeitsspeicher.
◆Wo das bei uns vorkommt
Verwandte Begriffe
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