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mana-gpu

Workstation mit RTX 3090 · Deutschland

Eigene KI-Inferenz-Workstation für die Workloads, die wir nicht auslagern wollen.

Eckdaten

Was drinsteckt

GPU
NVIDIA RTX 3090, 24 GB VRAM
Workloads
Whisper STT, TTS, Photon-Geocoder
Modus
WSL2 + Docker
Auslastung
nur bei Anfrage, sonst idle
Die Maschine

Sprache aus Memoro, geocodierte Adressen aus Viadocu, gesprochene Erinnerungen — das sind die Workloads, die wir nicht an OpenAI Whisper oder Google Geocoding schicken wollen. Die landen auf dieser Workstation.

Eine NVIDIA RTX 3090 mit 24 GB VRAM, gebraucht für unter 1000 Euro zu haben, reicht für den Vereins-Bedarf gut aus. WSL2 unter Windows, mit Docker-Containern für Whisper, TTS-Modelle und den Photon-Geocoder.

Im Idle-Zustand zieht die Maschine wenig Strom; unter Last springt der Lüfter an und die Karte arbeitet. Das ist eine pragmatische Antwort auf „KI-Souveränität”: nicht jedes Modell selbst trainieren, aber jedes Modell selbst hosten, das auf einer Consumer-Karte läuft.

Für große Sprachmodelle (Claude, GPT, Gemini) reicht die Karte nicht — das geht über llm-anbieter als bewusste externe Abhängigkeit.

Grundsätze

Was mana-gpu für den Verein verkörpert

  • Datensouveränität
    Verwahrer statt Eigentümer.
  • Eigenbetrieb
    Eigene Infrastruktur, quelloffener Stack.
  • Unabhängigkeit
    Schweizer Verein, keine Investoren.

mana-gpu ist ein Baustein der Vereins-Infrastruktur — eine von drei Schichten unter den Plattform-Services und Apps.