Wie viel RAM braucht eine Grafikkarte für professionelle KI-Anwendungen?

Die benötigte RAM-Kapazität (genauer: VRAM, also Videospeicher) einer Grafikkarte für professionelle KI-Anwendungen hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Hier einige Richtwerte:

- **Kleine Modelle und Entwicklung** (z.B. einfache neuronale Netze, Prototyping): 8–12 GB VRAM
- **Mittlere Modelle** (z.B. Bildklassifikation, kleinere NLP-Modelle): 16–24 GB VRAM
- **Große Modelle und Training** (z.B. GPT-ähnliche Modelle, große Bildgeneratoren): 24–80 GB VRAM oder mehr

Für viele professionelle KI-Workloads, insbesondere im Deep Learning, werden Grafikkarten wie die NVIDIA RTX 3090 (24 GB), RTX 4090 (24 GB), oder professionelle Karten wie die NVIDIA A100 (40–80 GB) eingesetzt.

**Wichtige Hinweise:**
- Für das Training großer Modelle ist oft mehr VRAM erforderlich als für das reine Inferenz (Anwenden eines Modells).
- Bei sehr großen Modellen oder Datensätzen werden häufig mehrere Grafikkarten im Verbund (Multi-GPU) genutzt.
- Die VRAM-Anforderungen steigen mit der Batch-Größe und der Komplexität des Modells.

**Fazit:**
Für professionelle KI-Anwendungen solltest du mindestens 16–24 GB VRAM einplanen. Für sehr große Modelle oder anspruchsvolles Training sind 40 GB oder mehr empfehlenswert.