RunPod vs Vast.ai: Der ehrliche Praxisvergleich für ML-Workloads
RunPod vs Vast.ai im direkten Vergleich: Preise, Community-GPU-Qualität, Setup-Aufwand und Performance für Training,...
2026-10-25 Ratgeber lesenRechner
Berechnen Sie, wie viel GPU-Speicher ein LLM für Gewichte, KV-Cache und Aktivierungen braucht – und welche GPUs geeignet sind.
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Er multipliziert den erhobenen Stundenpreis mit Ihren geplanten Laufzeitstunden und addiert Speicher und Egress zu den genannten Annahmen. Es ist ein Budgetwerkzeug, kein Angebot: Rechnungen enthalten Steuern, Leerlaufzeiten und Mindestabrechnungsintervalle.
Er berechnet den Gewichtsspeicher aus Parameteranzahl und Präzision, den KV-Cache aus der Attention-Geometrie (2 x Layer x KV-Heads x Head-Dimension x Kontext x Batch, in FP16) und addiert 15 Prozent der Gewichte für Aktivierungen und Framework-Overhead.