Wissensdatenbank
Entdecken Sie die neuesten Tutorials, Anleitungen und Artikel über KI.
GGUF, EXL2, GPTQ und AWQ: Ein umfassender Vergleich für LLM-Serving
Erfahren Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen den Quantisierungsformaten GGUF, EXL2, GPTQ und AWQ und wie sie in llama.cpp und vLLM für Heim- und Unternehmensnutzer eingesetzt werden.
Artikel lesenBedeutung der FP8-Hardwareunterstützung für KI-Inferenz
Erfahren Sie, warum native FP8-Hardwareunterstützung für KI-Inferenz entscheidend ist, wie sie die TFLOPS verdoppelt und welche Hardware (NVIDIA, AMD, Intel) sie derzeit unterstützt.
Artikel lesenBF16 vs FP16 im KI-Training: Präzision und Stabilität
Dieser Artikel erklärt den Unterschied zwischen BF16 und FP16 im KI-Training, warum BF16 den Trainingskollaps verhindert und wann welches Format verwendet werden sollte.
Artikel lesenGeschwindigkeits- und Präzisionsabwägungen bei der KI-Quantisierung
Erklärung der Geschwindigkeits- und Präzisionsabwägungen bei der KI-Quantisierung: INT4 vs. gemischte Präzision und INT8 vs. FP8.
Artikel lesenShowdown der Unified-Architekturen: AMD Strix Halo vs. Apple M3/M4/M5 Max für LLM-Inferenz
Vergleicht AMD Strix Halo mit 128 GB RAM und Apple M3 Pro/Max, M4 Pro/Max, M5 Pro/Max hinsichtlich Speicherbandbreite, Prompt-Verarbeitungsgeschwindigkeit (Prefill) und Decodierungsgeschwindigkeit (Tokengenerierung) für die lokale Inferenz großer Sprachmodelle.
Artikel lesenGPU vs Apple Silicon: RTX 3090/4090/5090 TFLOPS vs M3/M4/M5 Max — LLM-Inferenzleistungsvergleich
Detaillierter Vergleich der Rohrechenleistung, Promptverarbeitung, Decodierungsgeschwindigkeit, Speicherkapazität, Leistungsaufnahme und Portabilität zwischen NVIDIA RTX GPUs und Apple MacBook Pro M-Serie Max Chips für lokale LLM-Inferenz.
Artikel lesenVergleich von NVIDIA DGX Spark und AMD Strix Halo für lokale KI
Ein detaillierter Vergleich des NVIDIA DGX Spark und des AMD Strix Halo (Ryzen AI Max+) mit Fokus auf Speicherbandbreite, Prefill- und Decodierleistung, Unterstützung von Matrixoperationen, Modellkompatibilität, Preis und Stromverbrauch.
Artikel lesenPrompt Processing vs. Decoding: Rechenleistung vs. Speicherbandbreite in der KI-Inferenz
Erfahren Sie, warum Prompt Processing (Prefill) von TFLOPS abhängt und Decoding von der Speicherbandbreite – und wie Sie Ihre KI-Infrastruktur entsprechend optimieren.
Artikel lesenQ-, K- und V-Vektoren in Transformer-Modellen verstehen
Eine umfassende Erklärung der Q-, K- und V-Vektoren in Transformer-Modellen, einschließlich ihrer Ableitung, des Selbstaufmerksamkeitsmechanismus, der Prompt-Verarbeitung, der Inferenz mit KV-Cache und der Multi-Head-Attention mit All-Reduce.
Artikel lesen2x RTX 3090 mit vLLM im Jahr 2026: Leistungsanalyse und KV-Cache-Strategien
Vergleich von 2x RTX 3090 mit vLLM im Jahr 2026: Token-Verarbeitung, Decodierungsgeschwindigkeit, Modellgrößen und KV-Cache-Optimierung mit Warnung zur Quantisierung für Programmieraufgaben.
Artikel lesenTensor Parallelism vs. Pipeline Parallelism: KI-Modellparallelisierung auf mehreren GPUs
Erklärung der Unterschiede zwischen Tensor Parallelism und Pipeline Parallelism bei der Parallelisierung von KI-Modellen auf mehreren GPUs, inklusive Overheads und optimaler Einsatzszenarien.
Artikel lesenKimi K3: Die neue Grenze im Open-Weight KI
Kimi K3 ist ein neues Open-Weight-Modell mit 2,8 Billionen Parametern, das wettbewerbsfähige Preise und beeindruckende Benchmark-Ergebnisse bietet.
Artikel lesenCodierung in 2026: Update zur KI-Effizienz und Kostenoptimierung zur Jahresmitte
Ein Überblick über die KI-Codierungslandschaft Mitte 2026, mit Fokus auf Kosten pro Token, Intelligenzindex und die besten Modelle für Effizienz, darunter DeepSeek V4, Gemini 3.5, GPT-5.6 und Meta Muse.
Artikel lesenDer Speichermarkt 2026: KI, Enterprise und chinesische Konkurrenz
Ein Überblick über den Speichermarkt 2026 mit Fokus auf KI-Dominanz, chinesische Wettbewerber und die Nachhaltigkeitsdebatte.
Artikel lesenWie HBM3 und HBM4 funktionieren: Unterschiede, Leistung, Kosten und Zukunftsaussichten
Eine detaillierte Analyse der High-Bandwidth-Memory-Generationen HBM3 und HBM4 mit Fokus auf Architektur, Geschwindigkeit, Kosten, Hauptakteuren und Zukunftsprognosen für KI-Computing.
Artikel lesenWas ist Künstliche Intelligenz?
Eine sanfte Einführung in die künstliche Intelligenz, von ihren Kernkonzepten bis hin dazu, wie sie die Technologie formt, die wir täglich nutzen.
Artikel lesenNeuronale Netze einfach erklärt
Wie neuronale Netze lernen, erklärt ohne komplexe Mathematik, mit einfachen Analogien, die jeder verstehen kann.
Artikel lesenWas sind Modellgewichte?
Modellgewichte verstehen, das Kernstück dessen, was ein KI-Modell zum Funktionieren bringt und was es gelernt hat.
Artikel lesenVerzerrung in KI-Modellen
Was Verzerrung (Bias) in der KI bedeutet, wie sie in Modelle gelangt und warum sie für die Zuverlässigkeit künstlicher Intelligenz wichtig ist.
Artikel lesenWarum GPUs die KI antreiben
Warum Grafikkarten zum Rückgrat der modernen KI wurden und was sie für diese Aufgabe so viel besser macht als CPUs.
Artikel lesenCUDA erklärt
Was CUDA ist, warum es für KI wichtig ist und wie die Softwareplattform von NVIDIA zum Standard für GPU-Computing wurde.
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