LLM / AI Workstation gebraucht
Local LLMs (Llama, Mistral, Qwen) sind 2025/2026 für viele realistisch geworden. Eine RTX 3090 mit 24 GB VRAM gebraucht für 600-800€ läuft die meisten 70B-Modelle quantisiert. Hier die Komponenten für eine ernsthafte Local-AI-Workstation oder einen Inference-Server — von der GPU bis zum richtigen Mainboard.
Was du brauchst
- →GPU mit viel VRAM: RTX 3090 (24 GB) oder 4090 (24 GB) für Single-Card; ab Llama 70B+ brauchst du 2x
- →RAM: 64 GB DDR4 minimum, 128 GB komfortabler
- →NVMe-SSD: mindestens 2 TB für Modelle und Datasets
- →Mainboard: ausreichend PCIe-Lanes für Multi-GPU (X570 oder TRX40)
- →CPU: nicht kritisch — moderne 12-Core CPU reicht, AVX-512 nice-to-have
- →Netzteil: 850W bis 1200W je nach GPU-Config
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Häufige Fragen
RTX 3090 oder 4090 für LLMs?
3090 ist Preis-Leistungs-König für LLM: 24 GB VRAM, gebraucht ~600-800€. 4090 hat zwar 50% mehr Tokens/Sec aber kostet das Doppelte und hat gleich viel VRAM. Für die meisten lokalen Setups ist 3090 die richtige Wahl, außer du machst Throughput-kritische Inference.
Brauche ich Datacenter-GPUs (Tesla, A100)?
Tesla P40 (24 GB, ~250€ gebraucht) ist günstiger Eintieg in 24-GB-Land, aber langsam (Pascal-Architektur, schlechter quant-Support). A100/H100 sind für Hobby-Setups unbezahlbar. Consumer-GPUs (3090/4090) sind heute der Sweet Spot.
Wie viel RAM brauche ich?
Für reines GPU-Inference: 32 GB reicht. Wenn du Modelle erst in System-RAM lädst und dann auf GPU schiebst (oder CPU-Offloading nutzt): 64+ GB. Für Training oder Datasets: 128+ GB. RAM ist günstig, lieber zu viel.