Cloud-Server für KI-Inferenz in Europa: GPU- und CPU-Leitfaden
KI-Inferenz - das Ausführen eines trainierten Modells zur Generierung von Vorhersagen oder Vervollstandigungen - ist eine der am schnellsten wachsenden Server-Workloads im Jahr 2026. Für in Europa tatige Unternehmen geht die Infrastrukturentscheidung über Hardware-Spezifikationen hinaus: Die DSGVO verlangt, dass Inferenz-Anfragen mit personenbezogenen Daten auf Infrastruktur unter EU-Gerichtsbarkeit verarbeitet werden.
Warum EU-Datenresidenz für KI-Inferenz wichtig ist
Jeder Prompt an ein KI-Modell ist potenziell personenbezogene Daten gemas DSGVO. Das Ausführen von Inferenz auf einem DCXV EU-Cloud-Server hält alle Prompts und Vervollstandigungen innerhalb der EU und erfüllt die Datenresidenz-Anforderungen.
EU-gehostete Inferenz eliminiert auch transatlantische Round-Trip-Latenz. Ein Modell aus Prag oder Frankfurt antwortet pro Anfrage 80-120 ms schneller als dasselbe Modell von einem US-Endpunkt.
GPU vs. CPU-Inferenz
- CPU-Inferenz eignet sich für kleine Modelle (unter 7B Parameter bei INT8/INT4) und geringe Durchsatzanforderungen.
- GPU-Inferenz ist für grosse Modelle (13B+ Parameter) und Echtzeit-Anwendungen notwendig.
Mindestanforderungen für KI-Inferenz
Nur CPU:
- Klein (Embedding-Modelle) - 8 vCPU, 16 GB RAM, 100 GB NVMe SSD
- Mittel (7B-Modell) - 16 vCPU, 32 GB RAM, 200 GB NVMe SSD
- Gros (13B-Modell bei INT4) - 32 vCPU, 64 GB RAM, 500 GB NVMe SSD
GPU-Inferenz:
- Einstieg (7B-13B, 24 GB VRAM) - 8 vCPU, 32 GB RAM, 500 GB NVMe
- Produktion (34B-70B, 80 GB VRAM) - 16 vCPU, 128 GB RAM, 1 TB NVMe
Empfohlene DCXV-Konfiguration
DCXV Cloud-Server unterstützen sowohl CPU-optimierte als auch GPU-Konfigurationen:
- 16 vCPU, 64 GB RAM, 500 GB NVMe - CPU-Inferenz für 7B-13B quantisierte Modelle
- GPU-Server mit 24 GB VRAM - Echtzeit-Inferenz für Chatbot-APIs
- GPU-Server mit 80 GB VRAM - Produktionsinferenz für 34B-70B-Modelle
Kontaktieren Sie sales@dcxv.com für GPU-Verfügbarkeit.
Schnell-Setup-Befehle
# Ollama für CPU/GPU-Modell-Serving installieren
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl start ollama && sudo systemctl enable ollama
# Modell herunterladen und testen
ollama pull llama3.1:8b
ollama run llama3.1:8b "Erklar EU-DSGVO-Datenresidenz"
# Ollama als API im privaten Netzwerk bereitstellen
# Zu /etc/systemd/system/ollama.service hinzufügen:
# Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama
curl http://10.0.0.5:11434/api/generate \
-d '{"model": "llama3.1:8b", "prompt": "Was ist DSGVO?", "stream": false}'
Erwartete Leistungswerte
CPU-Inferenz (16 vCPU, llama.cpp, INT4):
- Llama 3.1 8B bei Q4_K_M - 18-28 Token/s
- Latenz bis zum ersten Token - 800 ms-2 s
GPU-Inferenz (RTX 4090 24 GB, vLLM):
- Llama 3.1 8B - 80-120 Token/s pro Anfrage
- Latenz bis zum ersten Token - 150-400 ms
Das sind Erwartungen für Hardware dieser Klasse, keine Messungen aus unserem Labor. Nehmen Sie sie als Ausgangspunkt für die Dimensionierung und messen Sie Ihre eigene Last: die echten Zahlen hängen von Ihren Daten, Ihren Abfragen und Ihrem Tuning weit mehr ab als vom Anbieter.
Fazit
KI-Inferenz in Europa ist eine DSGVO-Anforderung für jede Anwendung, die personenbezogene Daten über LLMs verarbeitet. CPU-Inferenz eignet sich für interne Tools; GPU-Inferenz ist die richtige Wahl für interaktive Anwendungen.
