Infrastructure Aktualisiert 2026-04
GPU Cloud
Definition
GPU Cloud stellt On-Demand-Grafikprozessoren zum Trainieren und Betreiben von KI-Modellen bereit – ganz ohne eigene Hardware-Investitionen.
Siehe auch im Glossar
K
KI-Inferenz
Inferenz ist der Prozess, bei dem ein trainiertes KI-Modell verwendet wird, um aus neuen Daten Vorhersagen oder Antworten zu generieren.
D
Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, der mehrschichtige neuronale Netze verwendet, um komplexe Muster direkt aus Rohdaten zu erlernen.
F
Fine-tuning
Fine-tuning bezeichnet den Prozess, ein bestehendes KI-Modell auf einem spezifischen Datensatz weiterzutrainieren, um es an eine bestimmte Domäne oder Aufgabe anzupassen.
L
LLM (Large Language Model)
Ein LLM ist ein KI-Modell, das auf Milliarden von Texten trainiert wurde und in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
Tools, die gpu cloud verwenden
R
RunPod
GPU-Cloud für das Deployment Ihrer KI-Anwendungen
4.6/5
S
Stable Diffusion
Die Open-Source-Referenz für KI-Bildgenerierung
4.4/5
R
Replit
Cloud-IDE mit integrierter KI für das Programmieren von überall
4.5/5
O
OpenClaw
Der Open-Source-KI-Agent, der Ihre LLMs in autonome Arbeiter verwandelt
4.5/5
Häufig gestellte Fragen
Was kostet GPU Cloud?
Ab 0,20 $/Std. für eine RTX 4090 bis über 3 $/Std. für eine H100 auf RunPod. AWS und GCP sind 2–5× teurer, bieten aber mehr Managed Services.
Braucht man eine GPU, um KI zu nutzen?
Für APIs (ChatGPT, Claude) nein. Um Modelle lokal zu betreiben (Stable Diffusion, Open-Source-LLMs) ja. GPU Cloud ist die Alternative zum Kauf eigener Hardware.
