{"id":7684,"date":"2025-04-02T09:46:00","date_gmt":"2025-04-02T07:46:00","guid":{"rendered":"https:\/\/rc.mmmake.com\/?p=7684"},"modified":"2025-08-11T15:03:02","modified_gmt":"2025-08-11T13:03:02","slug":"hardware-fuer-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/","title":{"rendered":"Machine Learning Hardware: die 5 besten Hardware-Optionen im Vergleich"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Damit k\u00fcnstliche Intelligenzen, die <a href=\"https:\/\/mmmake.com\/de\/machine-learning-der-kopf-hinter-der-ki\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Machine Learning<\/a> als Lernmechanismen einsetzen, optimal und effizient lernen k\u00f6nnen, ist die Wahl der richtigen Hardware von entscheidender Bedeutung. Warum, welche Vor- und Nachteile jede der Optionen mit sich bringt und welche Machine Learning Hardware sich am besten f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenzen eignet, erkl\u00e4rt unser AI Engineer Melvin Klein in seinem Gastbeitrag.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Diese 5 Hardware-Arten eignen sich f\u00fcr Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Machine Learning (ML) Aufgaben sind divers, das gilt auch f\u00fcr die Hardware, auf der sie berechnet werden k\u00f6nnen. Um besser verstehen zu k\u00f6nnen, wie man die Berechnungen beschleunigen kann, ist es wichtig zu wissen, welche <strong>Art<\/strong> von Berechnungen ausgef\u00fchrt werden. Bei Berechnungen, die von ML-Algorithmen verwendet werden, handelt es sich zum Gro\u00dfteil um <strong>Vektor- und Matrixberechnungen<\/strong>. Aus diesem Grund muss ein geeigneter  Rechenbeschleuniger f\u00fcr ML-Anwendungen in der Lage sein diese Berechnungen auszuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Central Processing Unit<\/strong> (CPU)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die konventionelle CPU ist das Herzst\u00fcck eines jeden Desktop Computers. Da die meisten Computerprogramme nur wenige Kerne nutzen k\u00f6nnen, ist die Kernanzahl der CPU ebenfalls <strong>gering<\/strong>. Zwar ist die Anzahl in den letzten Jahren stark gestiegen, im Vergleich zu anderen Optionen sind jedoch selbst die maximal 96 Kerne einer AMD EPYC gering. CPUs m\u00fcssen eine <strong>Vielzahl von Aufgaben<\/strong> bew\u00e4ltigen und verf\u00fcgen daher \u00fcber <strong>zus\u00e4tzliche Befehlssatzerweiterungen<\/strong>, die bestimmte Arten von Berechnungen beschleunigen k\u00f6nnen. Alle modernen x86\/amd64 CPUs sind mit der AVX (Advanced Vector Extensions) Erweiterung des x86 Befehlssatzes ausgestattet. Wie der Name schon verr\u00e4t, k\u00f6nnen Vektorberechnungen mit dieser Erweiterung beschleunigt werden. Die vierte Generation der Intel Scalable-Processors (Sapphire Rapids) kann zus\u00e4tzlich Intel AMX (Advanced Matrix Extensions) nutzen, um Matrixberechnungen weiter zu beschleunigen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">CPUs werden trotz zahlreicher Alternativen auch in Zukunft eine sehr <strong>gro\u00dfe Rolle<\/strong> spielen, wenn es um die Berechnung von ML-Algorithmen geht. Das liegt nicht nur daran, dass diese bereits heute nahezu jedem zur Verf\u00fcgung stehen (ohne dass eine teure Anschaffung neuer Hardware notwendig ist), sondern auch an den zahlreichen <strong>Neuentwicklungen<\/strong>, die f\u00fcr eine stetige Verbesserung der Leistung und Verringerung des Stromverbrauchs sorgen. Die beiden gro\u00dfen Hersteller, Intel und AMD, setzten im Serverbereich auf Chiplet-basierte CPUs. AMD tut dies auch im Desktop Bereich. Hierbei wird eine CPU aus mehreren separaten Chips zusammengebaut. Damit wird in Zukunft auch der <strong>Austausch einzelner Chips<\/strong> durch spezialisierte Hardware m\u00f6glich sein. Dabei ist zu erwarten, dass spezialisierte ML-Chips standardm\u00e4\u00dfig in Server CPUs angeboten werden. Insbesondere deshalb, da laut <a href=\"https:\/\/www.intel.de\/content\/www\/de\/de\/products\/docs\/processors\/xeon-accelerated\/ai-accelerators-product-brief.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Intel<\/a> 70% aller KI-Inferenzen auf Intel Xeon Serverprozessoren stattfindet.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Nachteile von CPUs <\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Nachteil von CPUs ist die <strong>geringe<\/strong> Compute-Dichte. Im Vergleich zu anderen Optionen ben\u00f6tigen CPUs deutlich mehr Platz f\u00fcr dieselbe Rechenleistung. Dies kann ein Nachteil sein, muss es aber auch nicht. Hierbei spielt nicht nur der Ort, an dem die Anwendung ausgef\u00fchrt werden soll, sondern auch die tats\u00e4chlich <strong>ben\u00f6tigte Rechenkapazit\u00e4t<\/strong> eine Rolle. So ist die Compute-Dichte in einem Rechenzentrum deutlich wichtiger, als bei einem Ausf\u00fchren auf bereits vorhandenen Desktop Computern. Ein weiterer wichtiger Faktor ist der Stromverbrauch einer CPU unter Volllast. Doch nicht nur die <strong>direkten<\/strong> <strong>Stromkosten<\/strong> m\u00fcssen beachtet werden, sondern auch die <strong>Kosten<\/strong> f\u00fcr die <strong>K\u00fchlung<\/strong>. Zudem m\u00fcssen moderne H\u00f6chstleistungsserver-CPUs fl\u00fcssiggek\u00fchlt werden. Das kann <strong>zus\u00e4tzliche Kosten<\/strong> verursachen, insbesondere wenn die ben\u00f6tigte Infrastruktur noch nicht vorhanden ist.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Graphics Processing Unit<\/strong> (GPU)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine weitere Hardware-Option ist die Berechnung auf einer GPU. GPUs wurden urspr\u00fcnglich als Rechenbeschleuniger f\u00fcr <strong>graphische Berechnungen<\/strong> entwickelt (Grafikprozessoren). Da diese zum Gro\u00dfteil aus Vektorberechnungen bestehen, eignen sich Grafikkarten auch sehr gut f\u00fcr ML-Berechnungen. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Intel und Nvidia, zwei der drei gro\u00dfen Grafikchips-Hersteller, nutzen f\u00fcr ihre Desktop und Server GPUs die gleiche Architektur und verwenden zudem in ihren Designs <strong>spezielle Schaltungen<\/strong>, um die Berechnung von ML-Aufgaben zu beschleunigen. Nur bei AMD werden <strong>zwei verschiedene Architekturen<\/strong> f\u00fcr Compute- und Grafikberechnungen genutzt, n\u00e4mlich CDNA und RDNA. Ihre speziellen ML-Beschleuniger werden ausschlie\u00dflich in den auf CDNA basierten Server GPUs angeboten. Aber auch ohne diese speziellen Beschleuniger sind GPUs den CPUs in den meisten Anwendungen von ML stark \u00fcberlegen. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Nachteile von GPUs<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Vergleich zu CPUs vebraucht diese hohe Compute-Dichte deutlich <strong>mehr Strom<\/strong>. Das ist ein gro\u00dfer Nachteil von GPUs. Die Anforderungen an Stromversorgung und K\u00fchlung f\u00fcr GPU-Server sind deutlich h\u00f6her im Gegensatz zu Servern ohne GPU. Diese erh\u00f6hten Anforderungen, insbesondere an die K\u00fchlung, sorgt f\u00fcr <strong>deutlich h\u00f6here Preise<\/strong> f\u00fcr GPU-Server in Rechenzentren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Field-Programmable-Gate-Arrays (FPGA)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">FPGAs sind programmierbare Schaltungen. Im Vergleich zu CPUs oder GPUs, die beide feste Schaltungen besitzen, ist es m\u00f6glich, die Schaltung bei FPGAs <strong>frei zu programmieren<\/strong>. Damit stellen sie die <strong>flexibelste<\/strong> Art von Rechenbeschleuniger dar \u2013 gleichzeitig ist sie aber auch die am <strong>schwersten<\/strong> zu implementierende. Die meisten FPGAs werden als Chips verkauft. Die komplette Schaltung, um diese tats\u00e4chlich nutzen zu k\u00f6nnen, muss jedoch selbst erstellt werden. Daher ist es wichtig, FPGAs bereits beim Produktdesign zu beachten und in die Schaltung des Produkts zu integrieren. <strong>Das bedeutet:<\/strong> FPGAs eignen sich nur, falls der ML-Algorithmus in ein neues Produkt mit eigener Hardware integriert werden soll. Ein weiterer Nachteil ist die geringe Anzahl an verf\u00fcgbaren ML-Bibliotheken, die mit FPGAs kompatibel sind. Dies schr\u00e4nkt die Nutzbarkeit von FPGAs stark ein, allerdings haben FPGAs auch gro\u00dfe Vorteile: da die Schaltung ver\u00e4nderbar ist, kann diese f\u00fcr den Einsatzzweck optimiert und sp\u00e4ter auch wieder angepasst sowie geupdatet werden. Das erlaubt nicht nur <strong>gro\u00dfe Flexibilit\u00e4t<\/strong>, sondern auch <strong>gute Stromeffizienz<\/strong> bei hoher Compute-Dichte. Durch die Optimierung auf den Einsatzzweck k\u00f6nnen Highend FPGAs auch mit GPUs mithalten, wenn es um Rechenleistung geht.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">TinyML<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.tinyml.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">TinyML<\/a> beschreibt nicht direkt die Hardware. Vielmehr ist es das <strong>Konzept<\/strong>, ML-Aufgaben so zu optimieren und anzupassen, dass diese auch auf \u00b5Controllern, deren Stromverbrauch oftmals im mW Bereich liegt und die nur \u00fcber begrenzte Speicher- und Rechenkapazit\u00e4ten verf\u00fcgen, lauff\u00e4hig sind. Oftmals f\u00fchren diese Optimierungen dazu, dass die ML-Modelle <strong>drastischen verkleinert<\/strong> werden und dabei <strong>sehr geringen Leistungseinbu\u00dfen<\/strong> aufweisen. Die Modelle k\u00f6nnen dann von handels\u00fcblichen \u00b5Controllern ausgef\u00fchrt werden. Auch Smartphones mit begrenzter Akku- und Rechenleistung stellen ein gutes Ziel f\u00fcr TinyML dar.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Custom Hardware&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine bekannte Art von Spezialhardware sind Googles TPUs (Tensor Processing Unit). Diese Rechenbeschleuniger wurden von Google speziell f\u00fcr Berechnungen mit der ML-Bibliothek <a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">TensorFlow<\/a> gebaut und sind vergleichbar mit Grafikkarten, die nur aus Matrix-Berechnungseinheiten bestehen. <strong>TPUs sind lediglich bei der Verwendung von Googles Cloud Computing Service verf\u00fcgbar<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es ist schwer \u00fcber Custom-ML-Hardware eine gernelle Aussage zu treffen, da die Spanne und der gedachte Einsatzzweck der verf\u00fcgbaren Hardware zu gro\u00df ist. Das beginnt bei kleinen \u00b5Controllern, wie der <a href=\"https:\/\/www.analog.com\/en\/products\/max78000.html#product-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">MAX78000<\/a> und geht bis hin zu ganzen Clustern aus ML spezialisierter Hardware mit Millionen von Kernen wie z.B.<a href=\"https:\/\/www.cerebras.net\/andromeda\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"> Cerebras Andromeda<\/a> Supercomputer.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fazit<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">CPUs und GPUs sind bei weitem die bekanntesten und verbreitesten M\u00f6glichkeiten der ML-Berechnung, aber sie sind nicht die einzigen. Die gro\u00dfen Vorteile von CPUs und GPUs liegen in der<strong> Verf\u00fcgbarkeit und Vielseitigkeit<\/strong>. Sie sind nicht nur f\u00fcr ML-Anwendungen verwendbar und k\u00f6nnen auch f\u00fcr andere Zwecke verwendet werden. Zudem sind nahezu alle ML-Bibliotheken mit dem Schwerpunkt auf CPU und GPU Berechnungen gebaut worden. Daher sind hier sowohl die <strong>meisten Features<\/strong> als auch die <strong>gr\u00f6\u00dfte Zuverl\u00e4ssigkeit<\/strong> zu finden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr Anwendungen, die bei Kund:innen auf Desktop Computern ausgef\u00fchrt werden sollen, sind insbesondere Berechnungen auf GPUs interessant. Diese besitzen oftmals <strong>spezielle ML-Schaltungen<\/strong>, die von den meisten graphischen Anwendungen nicht verwendet werden. Dadurch kann man die Auslastung und den Nutzen der Hardware <strong>ohne gro\u00dfen Aufwand<\/strong> erh\u00f6hen. FPGAs sowie \u00b5Controller sind nur f\u00fcr sehr spezielle Einsatzgebiete geeignet, in denen eigene Hardware designt wird und diese somit von Anfang an komplett in das Design integriert werden k\u00f6nnen. Die zus\u00e4tzlichen Aufw\u00e4nde f\u00fcr Design, Tests und Bau der Hardware sowie der Zusatzaufwand und Support f\u00fcr Custom Hardware sind andernfalls zu gro\u00df.<\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><strong>Sie m\u00f6chten mehr \u00fcber KI und Machine Learning erfahren?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-fe48e5de wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-primary\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/mmmake.com\/de\/kontakt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Kontakt<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\"\/>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Wahl der richtigen Machine Learning Hardware ist von entscheidender Bedeutung. Welche Vor- und Nachteile jede der Optionen mit sich bringt und welche Hardware sich am besten f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenzen eignet, erkl\u00e4rt unser Data Scientist Melvin Klein in seinem Gastbeitrag. <\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":8688,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[129],"class_list":["post-7684","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-allgemein","tag-ki-ai"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Hardware f\u00fcr Machine Learning: Top 5 im Vergleich<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Die richtige Machine Learning Hardware ist von entscheidender Bedeutung. Die Top 5 im Vergleich \u2713\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Hardware f\u00fcr Machine Learning: Top 5 im Vergleich\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Die richtige Machine Learning Hardware ist von entscheidender Bedeutung. Die Top 5 im Vergleich \u2713\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"mmmake.com\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-04-02T07:46:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-08-11T13:03:02+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/mmmake.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Headerbild_Blog.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1350\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"900\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"melvinklein\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"melvinklein\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"8\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"melvinklein\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/b4385f758a6b8292125be2fe1644a8a2\"},\"headline\":\"Machine Learning Hardware: die 5 besten Hardware-Optionen im Vergleich\",\"datePublished\":\"2025-04-02T07:46:00+00:00\",\"dateModified\":\"2025-08-11T13:03:02+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/\"},\"wordCount\":1348,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/04\\\/Headerbild_Blog.jpg\",\"keywords\":[\"KI\\\/AI\"],\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/\",\"name\":\"Hardware f\u00fcr Machine Learning: Top 5 im Vergleich\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/04\\\/Headerbild_Blog.jpg\",\"datePublished\":\"2025-04-02T07:46:00+00:00\",\"dateModified\":\"2025-08-11T13:03:02+00:00\",\"description\":\"Die richtige Machine Learning Hardware ist von entscheidender Bedeutung. Die Top 5 im Vergleich \u2713\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/04\\\/Headerbild_Blog.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/04\\\/Headerbild_Blog.jpg\",\"width\":1350,\"height\":900,\"caption\":\"camao_tec_machine_learning_hardware_titelbild\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/blog\\\/hardware-fuer-machine-learning\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Machine Learning Hardware: die 5 besten Hardware-Optionen im Vergleich\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/\",\"name\":\"mmmake.com\",\"description\":\"\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/#organization\",\"name\":\"mmmake.com\",\"url\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/08\\\/mmmake-logo.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/08\\\/mmmake-logo.jpg\",\"width\":538,\"height\":290,\"caption\":\"mmmake.com\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"}},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/mmmake.com\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/b4385f758a6b8292125be2fe1644a8a2\",\"name\":\"melvinklein\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Hardware f\u00fcr Machine Learning: Top 5 im Vergleich","description":"Die richtige Machine Learning Hardware ist von entscheidender Bedeutung. Die Top 5 im Vergleich \u2713","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Hardware f\u00fcr Machine Learning: Top 5 im Vergleich","og_description":"Die richtige Machine Learning Hardware ist von entscheidender Bedeutung. Die Top 5 im Vergleich \u2713","og_url":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/","og_site_name":"mmmake.com","article_published_time":"2025-04-02T07:46:00+00:00","article_modified_time":"2025-08-11T13:03:02+00:00","og_image":[{"width":1350,"height":900,"url":"https:\/\/mmmake.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Headerbild_Blog.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"melvinklein","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"melvinklein","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"8\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/"},"author":{"name":"melvinklein","@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/#\/schema\/person\/b4385f758a6b8292125be2fe1644a8a2"},"headline":"Machine Learning Hardware: die 5 besten Hardware-Optionen im Vergleich","datePublished":"2025-04-02T07:46:00+00:00","dateModified":"2025-08-11T13:03:02+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/"},"wordCount":1348,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/mmmake.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Headerbild_Blog.jpg","keywords":["KI\/AI"],"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/","url":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/","name":"Hardware f\u00fcr Machine Learning: Top 5 im Vergleich","isPartOf":{"@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/mmmake.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Headerbild_Blog.jpg","datePublished":"2025-04-02T07:46:00+00:00","dateModified":"2025-08-11T13:03:02+00:00","description":"Die richtige Machine Learning Hardware ist von entscheidender Bedeutung. Die Top 5 im Vergleich \u2713","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/#primaryimage","url":"https:\/\/mmmake.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Headerbild_Blog.jpg","contentUrl":"https:\/\/mmmake.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Headerbild_Blog.jpg","width":1350,"height":900,"caption":"camao_tec_machine_learning_hardware_titelbild"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/hardware-fuer-machine-learning\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/mmmake.com\/de\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Machine Learning Hardware: die 5 besten Hardware-Optionen im Vergleich"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/#website","url":"https:\/\/mmmake.com\/de\/","name":"mmmake.com","description":"","publisher":{"@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/mmmake.com\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/#organization","name":"mmmake.com","url":"https:\/\/mmmake.com\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/mmmake.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mmmake-logo.jpg","contentUrl":"https:\/\/mmmake.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mmmake-logo.jpg","width":538,"height":290,"caption":"mmmake.com"},"image":{"@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"}},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/mmmake.com\/de\/#\/schema\/person\/b4385f758a6b8292125be2fe1644a8a2","name":"melvinklein"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mmmake.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7684","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/mmmake.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mmmake.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mmmake.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/17"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mmmake.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7684"}],"version-history":[{"count":28,"href":"https:\/\/mmmake.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7684\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22554,"href":"https:\/\/mmmake.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7684\/revisions\/22554"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mmmake.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8688"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mmmake.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7684"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mmmake.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7684"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mmmake.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7684"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}