Der quasi unstillbare Leistungsdurst von KI überfordert einzelne Chips und zwingt zur Arbeitsteilung. Wir probieren ein Quartett aus vier Intel Arc Pro B70 aus.
(Bild: Melissa Ramson / heise medien)
24.07.2026, 08:00 Uhr
Lesezeit: 19 Min.
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Ausprobiert: Workstation mit viermal Intel Arc Pro B70 mit 384 GByte Speicher
- Die Kampfmatte
- Vorgeplänkel: Leistungsaufnahme, Lautheit und Setup
- KI-Anwendungen unter Windows und Linux
- Fazit
KI-Anwendungen fressen Unmengen an Leistung ganzer Rechenzentren – so weit, so bekannt. Das gilt aber nicht nur für das Training oder die Bedienung zig gleichzeitiger Anfragen durch die Cloud, sondern auch für lokale KI. Der Wunsch, KI-Server in eigenen Anlagen und im abgeschotteten Netz zu betreiben, kann vielfältige Gründe haben, die von Misstrauen gegenüber (US-)Cloudanbietern über besser kalkulierbare Kosten bis hin zur Wahrung sensibler Kunden- oder Geschäftsdaten reichen.
Gerade kleine und mittlere Betriebe, aber auch ambitionierte Privatanwender möchten die anfängliche Skalierung nach den ersten KI-Schritten darum oft lokal und damit unter Kontrolle behalten. Nach dem einfachen PC mit dickspeichriger Grafikkarte steht dann der nächste Schritt an. Der könnte dann eine Workstation mit mehreren Grafikkarten und viel Speicher sein, um entweder größere Sprachmodelle zu betreiben oder die Anfragen mehrerer Nutzer oder Abteilungen zu bedienen.
Dafür bietet sich eine möglichst billige Grafikkarte mit dickem Speicherausbau an, wie Intels Arc Pro B70, die wir auch bereits einzeln getestet haben. Vier von diesen Karten mit je 32 GByte stecken in unserer Workstation, die selbst auch noch einmal 256 GByte RAM hat und deren Einzelteile insgesamt rund 17.000 Euro kosten. Wir probierten ein paar KI-Anwendungen unter Windows und Linux aus.
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