Unterstützte Hardware

Von der GPU, die Sie haben,
bis zum vollen Cluster.

Kein Rechenzentrum nötig, um zu starten. Eine einzelne Consumer-Grafikkarte reicht, um ein kompaktes Modell zu betreiben - und eine 24 GB-Karte reicht, um Ihr eigenes zu finetunen. Skalieren Sie auf mehrere GPUs oder einen Cluster, wenn Sie ein größeres Modell brauchen.

Welche Karten funktionieren

Wenn sie genug Speicher und einen unterstützten Treiber-Stack hat, funktioniert sie. Die beiden großen GPU-Familien sind abgedeckt.

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NVIDIA

CUDA

RTX 3090, 4090 und 5090 führen das Feld an, dicht gefolgt vom Rest der RTX 30/40/50-Serie - bis hin zu Rechenzentrums-Karten (A100, H100, H200) für große Modelle. Der am breitesten getestete Weg.

Trainieren & betreiben
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AMD

ROCm

Radeon RX 7900 XTX / 7900 XT, mit der 24 GB 7900 XTX als optimalem Punkt, bis hin zu Instinct MI-Serie-Beschleunigern. Ein vollwertiger, erstklassiger Trainingsweg.

Trainieren & betreiben

Was Sie tun können, nach Speicher

VRAM ist das, worauf es am meisten ankommt. Ein kompaktes Modell zu betreiben ist genügsam; eines zu finetunen braucht etwas mehr Spielraum.

GPU-Speicher
Modell betreiben
Modell finetunen
Typische Karten
8 GBEinstieg
kleinere Modelle
-
RTX 3060, RX 7600
12-16 GBMittelklasse
komfortabel
kleinere Modelle
RTX 4070, RX 7800 XT
24 GBempfohlen
die meisten Modelle
mittelgroße Modelle
RTX 4090 / 3090, RX 7900 XTX
48 GB+Workstation / Cluster
große Modelle
große Modelle, Multi-GPU
RTX 5090 (x N), A100/H100/H200

QLoRA hält den Speicherbedarf niedrig, indem die Basis in 4-Bit geladen wird. Exakte Grenzen verschieben sich mit Modellgröße und Adapter-Rang - das sind praktische Richtwerte, keine harten Grenzen. Größere Modelle skalieren über mehrere GPUs oder einen Cluster.

🐧 Betriebssystem

Linux ist der reibungsloseste Weg für NVIDIA und AMD, und Windows funktioniert über WSL. Die Modelle selbst sind einfache Dateien - es ist ihnen egal, welches OS sie erstellt hat.

Eine gute Karte ist Ihr ganzes KI-Labor.

Wenn Sie darauf moderne Spiele spielen können, können Sie darauf wahrscheinlich ein Modell finetunen - und wenn Sie mehr brauchen, läuft dieselbe Pipeline auf einem Cluster.

So funktioniert es →
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