LLM VRAM-Rechner für Self-Hosting

Self-Hosting eines LLMs bedeutet, Inferenz auf Hardware auszuführen, die der Betreiber kontrolliert, statt über eine API eines Drittanbieters, was Kosten, Datenkontrolle und Datenschutzprofil verändert. Ob ein Modell überhaupt läuft, hängt vom Speicher ab.

LLM-Kompatibilitätsrechner

Der Rechner schätzt den VRAM oder Unified Memory, den ein Modell lokal benötigt, basierend auf dem Modell, seiner Präzision, der Kontextlänge und der Zielhardware. Er gibt zurück, ob eine Konfiguration passt, die Aufteilung des Speichers auf Gewichte, KV-Cache und Overhead sowie die Modelle, die eine bestimmte GPU oder ein Mac ausführen kann. Die Quantisierungsformate und Präzisionsbreiten folgen der Hugging Face-Transformers-Dokumentation. ¹

Siehe unsere Methodik zur VRAM-Berechnung für selbst gehostete LLMs für die vollständige Mathematik hinter diesen Schätzungen.

Hardware für Self-Hosting: GPUs und Apple Silicon

Zwei Zahlen entscheiden über die Hardware. Die Kapazität ist die entscheidende Grenze, und die Dekodierung ist speicherbandbreitengebunden, daher skalieren Tokens pro Sekunde ungefähr mit den GB/s einer Karte.

Die obigen Zeilen sind eine Stichprobe aus jeder Klasse. Der Rechner enthält insgesamt 34 Karten, darunter A100, L40S, RTX A6000, AMD Radeon RX 7900 XTX und die AMD Instinct-Reihe. Auf 24 bis 32 GB benötigt ein 70B-Modell starke Quantisierung plus kurzen Kontext oder zwei Karten. Ein 671B-Modell benötigt 640 GB (8×80 GB) als Standardminimum. Die RTX PRO 6000 ist die beste Einzelkarte der Workstation-Klasse, und ihr Straßenpreis stieg bis Mitte 2026 auf etwa $13,000 von einer UVP von $8.565. ²

Apple Silicon und Unified Memory: Auf Apple Silicon teilen sich CPU und GPU einen Speicherpool, und die GPU adressiert standardmäßig über Metals recommendedMaxWorkingSetSize etwa 75 % des gesamten RAM, auf kleineren Macs etwas weniger. Die Obergrenze lässt sich mit sudo sysctl iogpu.wired_limit_mb= anheben, so bleiben 8 bis 16 GB für macOS. ^{3 4} Ein 128-GB-Mac legt der GPU etwa 96 GB offen. Der M3 Ultra legt bei bis zu 512 GB etwa 384 GB offen, genug für ein Modell der 400B-Klasse mit 4-Bit und KV-Spielraum auf einem einzigen Gerät ohne Multi-GPU-Replikationsaufwand. ⁵ Dieser Einzelgeräte-Pfad für große Modelle ist der Vorteil von Apple, obwohl AMD Strix Halo (128 GB) und NVIDIA DGX Spark (128 GB) inzwischen ebenfalls günstigen großen Unified Memory bieten. ⁶

LLM-Serving-Engines

Die Wahl der Serving-Engine hängt eher von der Arbeitslast ab als von einem einzigen besten Tool. Produktions-Serving-Engines verwenden Paged Attention und kontinuierliches Batching für viele gleichzeitige Nutzer auf Datacenter-GPUs, während Local-First-Laufzeiten auf einen einzelnen Nutzer auf Desktop, Laptop oder einer einzelnen GPU abzielen. Der Unterschied zeigt sich unter Last. Bei 64 gleichzeitigen Anfragen lieferte vLLM etwa 44-mal mehr Tokens pro Sekunde als llama.cpp, dessen Time-to-First-Token über 3 Minuten hinausschoss. Für einen einzelnen Nutzer sind die beiden vergleichbar. ⁷

Der Rechner modelliert acht Engines über die beiden Lager hinweg:

Innerhalb der Produktionsklasse verwendet SGLangs RadixAttention anfrageübergreifende Präfixe wieder, TensorRT-LLM friert sein Aktivierungsbudget beim Bau der Engine ein, und LMDeploy bedient W4A16 und MXFP4 kosteneffizient für InternLM, Qwen und DeepSeek. ⁸ Auf der lokalen Seite stellt ExLlamaV2 mit TabbyAPI eine fraktionierte durchschnittliche Bitbreite ein, um eine Karte exakt zu füllen, und MLX nutzt den Apple-Unified-Memory, sodass der gesamte RAM das Budget ist. Hugging Face TGI ist der einzige Ausstieg. Es wechselte im Dezember 2025 in den Wartungsmodus, und sein GitHub-Repository wurde am 21. März 2026 archiviert (schreibgeschützt), wobei Nutzer an vLLM, SGLang und llama.cpp verwiesen wurden. ^{9 10}

Die meisten Menschen begegnen diesen Engines über Endbenutzer-Apps, die sie einbinden. Ollama, LM Studio und AnythingLLM laufen alle auf llama.cpp (LM Studio auch auf MLX) und bieten Ein-Befehl-Modelle, eine mit OpenAI kompatible Localhost-API sowie, bei AnythingLLM, Dokumenten-RAG über PDFs und Codebasen. Nach GitHub-Sternen als grober Adoptionsindikator am 2026-07-11 hat Ollama 175.925 und vLLM 85.979, beide quelloffen, und AnythingLLM 63.120. LM Studios 5.053 stammen aus dem Open-Source-CLI-Repo (lmstudio-ai/lms) und nicht aus der Closed-Source-App, sodass die tatsächliche Desktop-Nutzung unterbewertet wird. ^{11 12 13 14}

Eine interaktive Landschaftskomponente ordnet diese Tools Anwendungsfällen zu. Integrationen und breite Kompatibilität gehen an Ollama, Entwickler und hohe Leistung an vLLM, lokale RAG-Anwendungen an AnythingLLM und einsteigerfreundliches Experimentieren an LM Studio.

Open-Source-Large-Language-Models

Open-Weight-Modelle veröffentlichen ihre Architektur- und Gewichtsdateien, sodass sie jeder herunterladen, modifizieren und ausführen kann, meist von Hugging Face. Die Mitte-2026 selbst hostbare Frontier hat die Ära von Qwen2.5 und Llama-3 deutlich hinter sich gelassen:

Die Spalten „gesamt“ und „aktiv“ sind der entscheidende Unterschied. Die Gesamtparameter bestimmen den Speicher und die Anzahl der GPUs, und die aktiven Parameter bestimmen die Rechenlast. DeepSeek-V4-Flash und GLM-5.2 erschienen 2026 als Open Weights, Gemma 4 hat die Familie unter Apache 2.0 neu lizenziert, und GPT-OSS liefert MoE-Experten nativ in MXFP4 aus. ^{15 16 17 18 19}

Proprietäre Flaggschiffe (OpenAIs GPT-5.6, Googles Gemini 3.1 Pro, Anthropics Claude Opus 4.8, xAIs Grok 4.5) können nicht heruntergeladen oder selbst gehostet werden; sie sind nur über API verfügbar, in der Regel hinter einem mit OpenAI kompatiblen Endpoint. Eine rein lokale Bereitstellung verzichtet auf das, was diese Modelle bei einer bestimmten Aufgabe besser können. ^{20 21 22}

Quantisierung und MoE-Dimensionierung

Quantisierung dreht sich 2026 weniger darum, Gewichte nach dem Training zu runden, sondern mehr um Checkpoints, die von Haus aus mit niedriger Bitzahl ausgeliefert werden, zusammen mit Architekturentscheidungen, die den Cache bereits vor der Quantisierung reduzieren.

Native Low-Bit-Checkpoints: Frontier-Open-Modelle werden zunehmend quantisierungsbewusst ausgeliefert. GPT-OSS liefert seine MoE-Experten in MXFP4 (E2M1 mit geteilter 8-Bit-Skalierung, 4.25 Bits pro Parameter), sodass das 120B in etwa 63 GB passt, eine 80-GB-GPU, wo eine naive BF16-Schätzung etwa 234 GB auf drei GPUs erfordern würde. DeepSeek-V3 und R1 liefern nativ FP8 mit etwa 1 Byte pro Parameter. Die Gewichte sollten anhand des tatsächlichen dtype des Checkpoints dimensioniert werden, nicht anhand der Parameteranzahl. ^{23 24}

Die GGUF-Effektivbit-Falle: GGUF-Dateien mischen die Präzision mit FP16-Skalen pro Block sowie unquantisierten Embedding- und Ausgabe-Tensoren, sodass der Name eher eine Untergrenze als die tatsächliche Größe ist. Q4_K_M hat etwa 4.9 effektive Bits (0.61 Bytes pro Parameter), nicht 4.0. Q8_0 hat 8.5 Bits (1.06 Bytes pro Parameter), nicht 8.0. Ein Rechner, der auf die Bitzahl abstellt, unterschätzt die Gewichte bei Q4 um etwa 20 % und bei Q8 um 6 %. IQ-Quants wie IQ4_XS (etwa 4.25 Bits) erreichen inzwischen Q4_K_M-Qualität bei kleinerer Größe. ²⁵

KV-Cache-Quantisierung: Das Absenken des KV-dtype skaliert den gesamten Cache linear und ist unabhängig von der Gewichtspräzision. FP8 (e4m3) halbiert ihn (Llama-3-8B bei 128k, Batch 1, von 16.0 GiB BF16 auf 8.0 GiB FP8) bei weitgehend freier Qualität. INT4 viertelt ihn, erfordert aber eine Evaluierung. In vLLM ist es ein Flag (--kv-cache-dtype fp8). ²⁶

Attention als Speichersparer: Multi-head Latent Attention (MLA, verwendet von DeepSeek) cached ein einziges gemeinsames niederrangiges Latent (etwa 576 Elemente pro Token und Schicht) anstelle von Keys und Values pro Kopf, etwa 30-mal kleiner als der nominale 128-Kopf-Read. Dadurch kann ein 671B-Modell 128k Kontext mit etwa 8.6 GiB KV bedienen. Sliding-Window- und Local-Global-Attention (Gemma 2 und 3, GPT-OSS, Llama 4) begrenzen die meisten Schichten auf ein festes Fenster statt auf den vollen Kontext, wodurch der KV für langen Kontext um das 10- bis 40-fache gegenüber einer naiven All-Global-Schätzung sinkt. Diese sind pro Architekturfamilie festgelegt, nicht abstimmbare Parameter. ²⁷

Offloading und Sharding: Wenn die Gewichte den GPU-Speicher überschreiten, verschiebt Offloading inaktive Teile, wie ungenutzte MoE-Experten, zwischen GPU-Speicher und langsameren System-RAM und tauscht Tokens pro Sekunde gegen die Fähigkeit, überhaupt zu laufen. ²⁸ Sharding verteilt ein Modell auf mehrere Geräte oder Speicherebenen, wodurch ein 671B-Modell einen 8-GPU-Knoten überspannt. Beide erweitern die Reichweite fester Hardware auf Kosten der Bandbreite.

Self-Hosting: Vorteile und Kompromisse

Für Self-Hosting sprechen Datenkontrolle, Kostenvorteile bei hohem Volumen und Konfigurationsfreiheit. Dagegen sprechen Hardwarekosten, Betriebsaufwand und die Lücke zu proprietären Modellen.

Datenresidenz und Compliance: Grenzüberschreitende Datenübertragung ist der Compliance-Treiber. Nach der DSGVO kann die Übermittlung personenbezogener Daten außerhalb der EU rechtliche Schutzmaßnahmen, vertragliche Pflichten oder Einschränkungen auslösen. Der EU KI Act fügt eine zweite Ebene hinzu, tritt jedoch schrittweise und noch nicht vollständig in Kraft. Ab Mitte 2026 gelten bereits die Verbote (anwendbar seit 2. Februar 2025) und die Pflichten für GPAI-Modelle (seit 2. August 2025), während die Hochrisikoanforderungen in den Bereichen Risikomanagement, Prüfbarkeit und Governance auf den 2. Dezember 2027 für eigenständige Hochrisikosysteme nach Anhang III und den 2. August 2028 für eingebettete Systeme nach Anhang I im Rahmen des Digital-Omnibus-Pakets 2025-26 verschoben sind. ^{29 30 31} Inferenz in der eigenen Jurisdiktion auf einem kontrollierten Netzwerk hält sensible Daten aus den Händen Dritter; das ist das Sovereign-KI-Argument für Finanzen, Gesundheitswesen und den öffentlichen Sektor.

Kosten und Kontrolle: Self-Hosting beginnt teuer, mit Consumer-GPUs oder einem kleinen Server, aber lokale Inferenz kann wiederkehrende API-Gebühren für Teams mit hohem Anfragevolumen unterbieten. Es beseitigt außerdem Vendor-Lock-in und auferlegte Grenzen bei Kontextfenster, Inferenzeinstellungen und Integration und ermöglicht direkten Zugriff auf die Gewichte für Fine-Tuning auf privaten Daten.

Die Kompromisse: GPU-Speicher ist die bindende Grenze, und einige Workloads benötigen weiterhin 16 bis 48 GB VRAM, was für kleinere Teams außer Reichweite ist. Die Bereitstellung bringt Abhängigkeitsverwaltung, CUDA- und Kernel-Fehlerbehebung, Überwachung und Updates mit sich, die sonst ein Cloud-Anbieter übernehmen würde. Die Leistung liegt in der Verantwortung des Betreibers, vom Batching und Sharding bis zur Hardwareauslastung. Und die stärksten proprietären Modelle bleiben nur über API verfügbar, sodass eine lokale Bereitstellung bei Aufgaben, in denen sie führend sind, eine Fähigkeitslücke in Kauf nimmt.

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VRAM-Berechnungsmethodik für selbst gehostete LLMs

Der Speicherbedarf eines Modells ist die Summe von vier Termen, die unabhängig berechnet und addiert werden, und nicht ein einziger Wert, der aus der Parameteranzahl skaliert wird:

VRAM_total = Weights + KV cache + Activations + Overhead

Der häufigste Schätzfehler fasst die letzten drei Terme zu einem pauschalen 20 %-Aufschlag auf die Gewichte zusammen. Das ist bei genau einer Modellgröße annähernd richtig und bei den anderen falsch, weil die drei Terme unterschiedlich skalieren. ³²

Gewichte: Gewichtsspeicher ist Parameter mal Bytes pro Parameter. BF16 und FP16 speichern 2.0 Bytes pro Parameter, und FP8 und INT8 speichern etwa 1.0. Die Falle ist 4-Bit, was nicht 0.5 Bytes pro Parameter entspricht. Echtes gruppiertes INT4 (GPTQ, AWQ) landet bei 0.52 bis 0.55, und GGUF Q4_K_M liegt bei etwa 0.61 Bytes pro Parameter (4.9 effektive Bits, nicht 4.0). GGUF Q8_0 hat 8.5 Bits (1.06 Bytes pro Parameter), nicht 8.0. Die Annahme von 0.5 unterschätzt ein 70B-Modell um etwa 8 GB, was ein Fit-Urteil kippt. ²⁵

Mixture-of-Experts dimensioniert jeden Experten, nicht die aktiven: Alle Expertengewichte bleiben im VRAM resident, auch wenn pro Token nur wenige feuern. Mixtral-8x7B benötigt bei Q4 etwa 28 GB für die gesamten 46.7B Parameter, nicht die 13B aktiven. Die Gesamtparameter bestimmen den Speicher und die Anzahl der GPUs, und die aktiven Parameter bestimmen die Rechenlast. Ein Rechner, der anhand der aktiven Parameter dimensioniert, hält große MoE-Modelle fälschlich für passend.

KV-Cache: Der Key-Value-Cache ist 2 x n_layers x n_kv_heads x head_dim x seq_len x batch x bytes_per_element. Die meisten aktuellen Modelle verwenden Grouped-Query Attention (GQA), bei der viele Query-Köpfe sich wenige KV-Köpfe teilen, sodass n_kv_heads-Paare gecacht werden, was den Cache gegenüber voller Multi-Head Attention um das 4-fache (Llama-3-8B) bis 8-fache (Llama-3-70B) verkleinert. Sowohl head_dim als auch n_kv_heads werden aus der config.json jedes Modells gelesen, nicht aus der Hidden Size und Kopfanzahl abgeleitet, da Familien wie Gemma (head_dim 256) und Qwen3 (128) sonst um etwa das 2-fache falsch dimensioniert würden. Der Cache wächst linear mit Kontextlänge und Batchgröße und erreicht oder übersteigt bei langem Kontext die Gewichte. Llama-3-8B cached 128 KiB pro Token, sodass bei 128k Kontext und Batch 1 ein FP16-KV-Cache 16.0 GiB beträgt, gleich den 16 GB an BF16-Gewichten. Ein FP8-KV-Cache halbiert das. ³³

Overhead ist eine Untergrenze, kein Prozentsatz: Framework-Overhead ist eine feste Untergrenze pro GPU (CUDA-Kontext und Kernel, etwa 1 bis 2 GB pro GPU) plus ein kleiner begrenzter Anteil, kein Anteil an den Gewichten. Ein pauschaler Wert von 20 % unterschätzt kleine Modelle, bei denen allein der CUDA-Kontext 20 % eines 6-GB-Modells überschreiten kann, und überschätzt große Modelle, bei denen ein 140-GB-Modell keine 28 GB Kontext benötigt. Die stückweise Untergrenze ist das akkurate Modell, und pauschale 20 % funktionieren als schnelle Schätzung. ³⁴

Aktivierungen und die Serving-Engine: Der Aktivierungsterm ist vorübergehend. Während der Dekodierung, ein Token nach dem anderen, ist er klein und fließt in die Overhead-Untergrenze ein, aber das Prefill verarbeitet den gesamten Prompt auf einmal, sodass die Aktivierungsspitze mit Batchgröße und Promptlänge skaliert. Die Untergrenze selbst hängt von der Engine ab. Paged-Server (vLLM, SGLang) reservieren über eine Memory-Utilization-Einstellung einen festen Anteil jeder Karte, etwa 10 % beim Standardwert 0.90, und passen Gewichte und KV in den Rest. Nicht-paged Laufzeiten (llama.cpp, Ollama) halten stattdessen einen festen Compute-Puffer von etwa 1 bis 2 GB. Beide gleich zu dimensionieren, weicht um einige GB ab.

Mehrere GPUs teilen nicht sauber: Zwei 24-GB-Karten sind nicht 48 GB nutzbarer Speicher. Unter Tensorparallelismus verteilen sich Gewichte und KV-Cache auf die N Karten (W/N und KV/N), aber die Aktivierungen, der CUDA-Kontext und die NCCL-Kommunikationspuffer werden auf jeder Karte repliziert, sodass der summierte Fußabdruck größer ist als eine Einzelgeräte-Schätzung derselben Gesamtmenge. Diese Replikationssteuer ist der Grund, warum ein 70B-Modell, das 43 GB Gewichte benötigt, auf zwei 24-GB-Karten mit kurzem Kontext passt, und warum die sichere Prüfung die Gesamtmenge pro GPU ist, nicht die Gesamtmenge geteilt durch die GPU-Anzahl.

Die vier Terme interagieren an der Fit-Grenze. Eine Konfiguration gilt als „Passt“, wenn der benötigte Speicher bei oder unter 90 % des nutzbaren Speichers liegt, als „Knapp“ in den oberen 10 % der Kapazität und als „Passt nicht“ oberhalb des nutzbaren Speichers. Paged-Server halten diese 10 % bereits über die Utilization-Einstellung zurück. Die folgenden Beispiele verwenden Llama-3 auf gängiger Hardware, mit llama.cpp auf den Consumer-Karten:

Bei 128k Kontext entspricht der KV-Cache den Gewichten, sodass die Kontextlänge und nicht die Parameteranzahl über das Passen entscheidet. Die letzte Zeile passt, weil die Q4-Gewichte (~405 GB) bei 8k Kontext unter 640 GB liegen. Der Vorteil von MLA zeigt sich bei langem Kontext, wo der KV eines 671B-Modells klein genug bleibt, um 128k zu bedienen.

Weiterführende Lektüre

• LLM-Quantisierung: BF16 vs. FP8 vs. INT4
• LLM-Inferenz-Engines: vLLM vs. LMDeploy vs. SGLang
• GPU-Parallelitäts-Benchmark: H100 vs. H200 vs. B200 vs. MI300X
• Multi-GPU-Benchmark: B200 vs. H200 vs. H100 vs. MI300X
• Top 60+ Cloud-GPU-Anbieter
• Cloud-LLM vs. lokale LLMs
• LLM-Preise: Top 15+ Anbieter im Vergleich
• LLM-Fine-Tuning-Leitfaden für Unternehmen

FAQs

Diese Forschung zitieren

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@misc{sari2026,
  author = {Sarı, Ekrem},
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  year   = {2026},
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}

Änderungsprotokoll

2 Aktualisierungen

1. 202626. Jan

   Ein Abschnitt, Datenschutz und Compliance, wurde zu Vorteile selbst gehosteter LLMs hinzugefügt.

2. 20254. Dez

   Eine Liste der Top 4 selbst gehosteten Tools wurde zur Einleitung hinzugefügt.

Referenzlinks

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Qwen 3.5 to 3.8: Alibaba Open-Weights Guide (2026)

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Introducing Grok 4.5 | SpaceXAI

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The State of FP8 KV-Cache and Attention Quantization in vLLM | vLLM Blog

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How LLM Inference Works (Prefill, Decode & the GPU Memory Wall)

Into AI

Ekrem Sarı

KI-Forscher

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Ekrem ist KI-Forscher und Datenwissenschaftler bei AIMultiple. Er entwirft und führt praxisnahe Benchmarks für KI- und LLM-Systeme durch.

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