1. Einleitung (3 Minuten)
3 MINUTEN
Die Cloud ist praktisch - aber nicht immer die richtige Wahl. Für sensible Daten, regulatorische Anforderungen und langfristige Kosteneffizienz ist On-Premise KI die bessere Alternative. Dieser Vortrag zeigt, warum souveräne Infrastruktur nicht nur Datenschutz, sondern auch Performance und Kontrolle bedeutet.
Der Paradigmenwechsel
On-Premise bedeutet nicht "altmodisch". Es bedeutet Besitz, Kontrolle und langfristige Planbarkeit. Die neuesten GPU-Technologien lassen sich heute auch lokal effizient betreiben.
2. Gründe für On-Premise (5 Minuten)
5 MINUTEN
- Datenschutz & Compliance: Daten verlassen den eigenen Sicherheitsraum nie
- Kontrolle über Infrastruktur: Keine Abhängigkeit von Cloud-Statusseiten
- Kostenplanbarkeit: CAPEX statt unvorhersehbarem OPEX
- Performance: Keine Netzwerklatenzen, volle Bandbreite
- IP-Schutz: Modelle und Trainingsdaten bleiben im Haus
3. GPU-Cluster-Architektur (7 Minuten)
7 MINUTEN
Ein moderner On-Premise GPU-Cluster braucht mehr als nur Grafikkarten:
- GPU-Hardware: NVIDIA A100/H100, L40S für Training/Inference
- Networking: InfiniBand/RoCE für low-latency inter-GPU-Kommunikation
- Storage: NVMe-Cluster-Filesystem für schnellen Datenzugriff
- Orchestrierung: Kubernetes mit GPU-Plugin für Ressourcenmanagement
Typische Cluster-Konfiguration
- 8x A100 80GB: Trainingscluster (ca. €80k)
- 4x H100: Inference-Cluster (ca. €50k)
- 10x L40S: kosteneffizientes Inference (ca. €35k)
4. Datenschutz & Security (5 Minuten)
5 MINUTEN
On-Premise ist die einzige Möglichkeit für echten Datenschutz bei KI:
- Network Isolation:Cluster im separaten VLAN, keine öffentliche Erreichbarkeit
- Encryption: Verschlüsselung bei Ruhe und im Transit
- Access Control: RBAC für alle Ressourcen, Audit-Logs
- Physical Security: Zutrittskontrolle, CCTV, Sicherheitspersonal
Compliance-Vorteile
Bei On-Premise liegt die Verantwortung komplett beim Unternehmen. DSGVO, BSI-Grundschutz und Branchenrichtlinien lassen sich viel einfacher umsetzen als bei externen Cloud-Diensten.
5. Performance & Kosten (5 Minuten)
5 MINUTEN
Der Performance-Vergleich ist klar:
- Inference-Latenz: On-Premise: 10-50ms | Cloud: 50-200ms (inkl. Network)
- Throughput: Lokal: Skalierbar durch Cluster-Erweiterung
- Training-Zeit: On-Premise: Konstante Hardwareleistung
Kostenvergleich (3 Jahre)
Cloud (1M Tokens/Tag): €54.000
On-Premise (A100 Cluster): €65.000 Investition + €8k Betrieb = €89k
Amortisation: Bei >2M Tokens/Tag lohnt sich On-Premise ab Monat 18
Performance-Benchmark
- A100 On-Premise: 285 TFLOPS
- AWS p4d (8x A100): 228 TFLOPS (inkl. Overhead)
- GCP A100: 256 TFLOPS (mit Netzwerk-Latenz)
6. Praxisbeispiele (5 Minuten)
5 MINUTEN
- FAMO On-Premise: Innerhalb eines Netzwerks betrieben, keine Daten向外
- Banken-KI: Regulatorische Anforderungen erfordern On-Premise
- Forschungseinrichtungen: IP-Schutz für Modelle und Daten
- Healthcare: HIPAA-Konformität nur mit On-Premise möglich
7. Implementierung (5 Minuten)
5 MINUTEN
Der Aufbau eines On-Premise GPU-Clusters in 4 Schritten:
- Schritt 1: Hardware-Auswahl und Racks-Planung
- Schritt 2: Infrastruktur: Strom, Kühlung, Networking
- Schritt 3: Software-Stack: Docker, Kubernetes, GPU-Treiber
- Schritt 4: Betrieb & Monitoring einrichten
8. Abschluss (2 Minuten)
2 MINUTEN
Die Botschaft
On-Premise KI ist keine Ausweichlösung für paranoiafrische Unternehmen - es ist die strategische Entscheidung für Souveränität, Kontrolle und langfristige Kosteneffizienz. Wer echte KI-Souveränität will, braucht eigene Infrastruktur.
Zukunft
On-Premise wird nicht ersetzt, sondern ergänzt - hybridarchitekturen mit Cloud-Offloading werden standard.
Aufruf
Analysieren Sie Ihre Use-Cases. Wenn Daten sensibel sind oder Skalierung langfristig wichtig ist: On-Premise ist die Wahl.
Live Q&A (20 Minuten)
20 MINUTEN
Fragerunde
Offene Fragerunde zu GPU-Architektur, Kostenmodellen und Implementierungsstrategien.
Optional: Besichtigung eines On-Premise Clusters (falls vor Ort)