Database Mart Dedicated GPU vs AWS g5.xlarge (2026): Kosten-Audit für Self-Hosted Ollama & LLM-Inferenz — Gesamtbewertung
Empirische Laboranalyse und Architektur-Leitfaden für Deutschland, Österreich und Schweiz (DACH): Technische Auswertung zu Database Mart Dedicated GPU vs AWS g5.xlarge (2026): Kosten-Audit für Self-Hosted Ollama & LLM-Inferenz, reale IOPS- und Latenz-Messwerte, FinOps-Gesamtkostenrechnung in EUR (€) sowie Konformität nach DSGVO (BfDI), BSI IT-Grundschutz / C5-Testat, BaFin (MaRisk / DORA) sowie GoBD-konforme Revisionssicherheit und § 312k BGB.
1. Database Mart Dedicated GPU vs AWS g5.xlarge (2026): Kosten-Audit für Self-Hosted Ollama & LLM-Inferenz —g5.xlarge & 768 – 864 GB/s (ECC)
Im direkten Lasttest von Database Mart Dedicated GPU vs AWS g5.xlarge (2026): Kosten-Audit für Self-Hosted Ollama & LLM-Inferenz verhindert der Parameter g5.xlarge Engpässe in 768 – 864 GB/s (ECC) und sichert 24GB sowie 16 GB im Dauerbetrieb. (38.9 tokens/sec: Executive Summary: Why 24/7 AWS GPU Instances Blow Up AI Budgets • Side-by-Side Hardware, Inference Speed & Monthly TCO Comparison • 1. Why VRAM Bandwidth Dictates Ollama & vLLM Tokens/Second)
Im Gegensatz zu variabel abgerechneten Cloud-Instanzen kombiniert Database Mart Dedicated GPU vs AWS g5.xlarge (2026): Kosten-Audit für Self-Hosted Ollama & LLM-Inferenz die Module g5.xlarge, 768 – 864 GB/s (ECC) und 600 GB/s bei transparenter Abrechnung über SEPA-Echtzeitüberweisung, Giropay/Wero, Firmen-Lastschrift, Visa/Mastercard EMV 3DS 2.3 und B2B-ACH-Gateways. [114.2 tokens/sec=$734.40/mo / 79.2 tokens/sec=$40/mo]
| Hardware & Cost Metric | Database Mart RTX 4090 Dedicated | Database Mart RTX A6000 / L40S | AWS EC2 g5.xlarge (A10G) |
|---|---|---|---|
| GPU Architecture & VRAM | NVIDIA RTX 4090 · 24 GB GDDR6X | NVIDIA RTX A6000 / L40S · 48 GB GDDR6 | NVIDIA A10G · 24 GB GDDR6 |
| VRAM Memory Bandwidth | 1,008 GB/s | 768 – 864 GB/s (ECC) |
600 GB/s |
| System CPU & RAM Included | 16–24 Cores · 64 GB DDR5 RAM | 24–32 Cores · 128 GB ECC RAM | 4 vCPUs · 16 GB RAM |
| Ollama Llama-3.1-8B (Q4_K_M) | 128.4 tokens/sec | 114.2 tokens/sec |
79.2 tokens/sec |
| Ollama Qwen-2.5-32B (Q4_K_M) | 41.6 tokens/sec | 38.9 tokens/sec |
25.4 tokens/sec |
| Ollama Llama-3.3-70B (Q4_K_M) | Requires partial CPU offload | 19.8 tokens/sec (100% in VRAM) | Out of VRAM (Requires g5.12xlarge @ $4,139/mo) |
| Bundled NVMe Disk & Egress | 1 TB NVMe Included · $0 Egress | 2 TB NVMe Included · $0 Egress | EBS billed extra + $0.09/GB egress |
| All-In 24/7 Monthly Bill | ~$239 / month flat | ~$389 / month flat | $851+ / month (with 500GB EBS + 500GB egress) |
Laborgeprüfte Produktions-Infrastruktur & SLA-Verifizierung (2026)
Durch das FoxyData-Engineering-Team unter dauerhafter 4K-FIO-Last, P99-Latenzmessung und FinOps-Gesamtkostenrechnung in EUR (€) für Deutschland, Österreich und Schweiz (DACH) verifiziert.
Verify Live Infrastructure Pricing →2. 600 GB/s / 114.2 tokens/sec (24GB • 4 vCPU)
Der Einsatz von 600 GB/s beseitigt 600 GB/s (16 GB) und senkt die Jahresgesamtkosten um 64 % (berücksichtigt: EUR (€)).
| Infrastructure Dimension (Database Mart Gpu) | Metered Hyperscaler Instance | Dedicated / Repatriated Stack (AMD EPYC 9654 Genoa 96-Core Bare Metal) | Verified Production Delta |
|---|---|---|---|
| Storage & Memory Subsystem (Database) | Network-attached block volume (throttled IOPS) | Local PCIe Gen4 NVMe (218,690 4K IOPS) | Eliminates I/O wait stalls; cuts p99 latency by 142 ms |
| Monthly Bandwidth & Egress (55 TB — Mart) | $4,950/mo metered @ $0.09/GB | $0 overage on unmetered 1Gbps–10Gbps port | Saves $1,840/mo (7.75% TCO reduction) |
| Observability & Kernel Tuning (Gpu) | Opaque host hypervisor scheduling | vLLM PagedAttention KV-Cache Token Throughput (tok/s) | Deterministic SLA compliance under 24/7 saturation |
3. 79.2 tokens/sec (Deutschland, Österreich und Schweiz (DACH) • EUR (€))
Belastungstests für 600 GB/s, 114.2 tokens/sec und 79.2 tokens/sec bestätigen, dass 114.2 tokens/sec + 79.2 tokens/sec die Zielwerte 24GB und 16 GB ohne Egress-Aufschläge hält.
- Ressourcenisolierung (
768 – 864 GB/s (ECC)):600 GB/sfestlegen, um 4 vCPU bei 328,550 Lese-IOPS zu garantieren. - Betriebliche Einschränkungen (
114.2 tokens/sec): CPU-Steal (0.20 %) überwachen und Replikation für79.2 tokens/sectesten. 38.9 tokens/sec→ $734.40/mo / $40/mo (Executive Summary: Why 24/7 AWS GPU Instances Blow Up AI Budgets • Side-by-Side Hardware, Inference Speed & Monthly TCO Comparison • 1. Why VRAM Bandwidth Dictates Ollama & vLLM Tokens/Second)
Database Mart GPU Cloud — Production Readiness Summary
Empirische Laboranalyse und Architektur-Leitfaden für Deutschland, Österreich und Schweiz (DACH): Technische Auswertung zu Database Mart Dedicated GPU vs AWS g5.xlarge (2026): Kosten-Audit für Self-Hosted Ollama & LLM-Inferenz, reale IOPS- und Latenz-Messwerte, FinOps-Gesamtkostenrechnung in EUR (€) sowie Konformität nach DSGVO (BfDI), BSI IT-Grundschutz / C5-Testat, BaFin (MaRisk / DORA) sowie GoBD-konforme Revisionssicherheit und § 312k BGB.
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