KI-Server

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Workloads verwalten und skalieren. Unternehmen aus allen Branchen automatisieren Prozesse und gewinnen neue Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen. Um jedoch die Vorteile dieser fortschrittlichen Technologie nutzen zu können, benötigen Sie eine Infrastruktur, die mit den wachsenden Anforderungen moderner KI-Workloads Schritt halten kann.

Hier kommt der Server für künstliche Intelligenz oder der KI-Server ins Spiel. Im Gegensatz zu herkömmlichen Servern sind KI-Server speziell dafür entwickelt, Anwendungen der künstlichen Intelligenz zu beschleunigen und bieten die Leistung und Skalierbarkeit, um große Modelle zu trainieren und Inferenzaufgaben in Echtzeit auszuführen.

Lenovo bietet branchenführende KI-Infrastruktur, die für das gesamte Spektrum an Unternehmensumgebungen geeignet ist. Egal, ob Ihr Fokus auf dem Rechenzentrum, am Edge oder in der Cloud liegt: Lenovo KI-Lösungen – einschließlich ThinkEdge- und ThinkSystem-Server – helfen Ihnen dabei, Workloads vertrauensvoll, sicher und in großem Maßstab bereitzustellen.

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, was ein KI-Server ist, nach welchen wichtigsten Funktionen man bei einem KI-Server suchen sollte und wie die Lenovo-Infrastruktur Ihre ambitionierte KI-Strategie unterstützen kann.

Was ist ein KI-Server?

Ein KI-Server ist ein Rechensystem, das speziell zur Unterstützung von Workloads für künstliche Intelligenz entwickelt wurde. 

Traditionelle Server werden für universelle Aufgaben verwendet, wie das Hosten von Webanwendungen oder die Verarbeitung von E-Commerce-Transaktionen. Im Gegensatz zu KI-Servern sind sie jedoch nicht speziell darauf ausgelegt, mit den wachsenden Anforderungen heutiger rechenintensiver KI-Projekte und Workloads Schritt zu halten.

Der Unterschied liegt in der Hardware. KI-Server sind mit zusätzlichen leistungsstarken Komponenten wie GPUs ausgestattet, um die parallele Verarbeitung zu beschleunigen und umfangreiche Datenberechnungen zu bewältigen. Sie verfügen in der Regel auch über fortschrittliche Kühlfunktionen sowie eine hohe Speicherbandbreite und spezielle Software-Frameworks. Zusammen machen sie KI-Server ideal für zwei kritische KI-Funktionen: Training, bei dem Modelle aus massiven Datensätzen lernen, und Inferenz, bei der Modelle das Gelernte anwenden, um neue Antworten, Vorhersagen und Erkenntnisse zu liefern.

KI-Server bereiten Unternehmen darauf vor, das umfassendere Potenzial künstlicher Intelligenz in geschäftskritischen Anwendungen zu erschließen. Die heutigen Rack-Server werden immer einen wertvollen Platz in IT-Einstellungen haben, aber KI-Server werden voraussichtlich bei kurzfristigen KI-Innovationen wegweisend sein.

Wichtige Funktionen von KI-Servern

Die heutigen KI-Server dienen als Eckpfeiler der KI-Strategien in Unternehmen. Sie unterstützen verschiedene Workloads wie umfangreiche Modelltrainings, Echtzeit-Inferenzaufgaben und mehr. 

5 kritische Fähigkeiten und Funktionen eines KI-Servers:

• Leistungsstarke GPUs / CPUs: Die KI-Server-Verarbeitung ist für parallele Rechenleistung optimiert. Dies beschleunigt das Training komplexer Modelle, damit Sie schneller von ihren neuen Erkenntnissen profitieren können.
• Skalierbarkeit für wachsende Workloads: KI-Server lassen sich vertikal durch leistungsfähigere Hardware oder horizontal über mehrere Cluster hinweg skalieren. Dies bietet Ihnen die langfristige Flexibilität, die Sie möglicherweise in Zukunft benötigen.
• Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau:Fortschrittliche thermische Effizienz (Wärmereduzierungs- und Kühlfunktionen) und redundante Komponenten sorgen dafür, dass geschäftskritische KI-Server so weiterlaufen, wie Sie sie benötigen.
• Datensicherheit und Datenschutz:KI-Server, die mit fortschrittlicher Verschlüsselung und sicheren Zugriffssteuerungen ausgestattet sind, schützen sensible Informationen sowohl während des Trainings als auch bei der Durchführung von Inferenzaufgaben.
• Nahtlose Integration:Lenovo KI-Server fügen sich reibungslos in viele gängige Enterprise-Tech-Stacks ein, unterstützen wichtige KI-Software-Frameworks und Managed Services wie Lenovo TruScale.

Genau genommen beschleunigen KI-Server nicht nur Workloads. Sie bieten greifbare Business-Vorteile, indem sie Sie dabei unterstützen, KI-Anwendungen effizienter, zuverlässiger und sicherer bereitzustellen und zu nutzen.

KI-Server vs. herkömmliche Rack-Server

Herkömmliche Rack-Server und KI-Server (die immer noch in „Racks“ sitzen – einfach größere, spezialisierte Racks) sind für verschiedene Zwecke konzipiert. Rack-Server sind hauptsächlich für allgemeine Rechenaufgaben ausgelegt, etwa für das Hosting von Anwendungen und den Betrieb von Datenbanken. Sie sind universell einsetzbar, aber nicht für die fortschrittlichen Anforderungen von KI-Workloads optimiert.  Im Gegensatz dazu sind KI-Server für die Leistungsanforderungen der heutigen, extrem anspruchsvollen KI-Trainings- und Inferenzaufgaben ausgelegt. Sie helfen Unternehmen dabei, KI-Apps und -Services besser, schneller und mit mehr Zuverlässigkeit zu implementieren.

Vier wichtige Unterschiede zwischen KI-Servern und traditionellen Rack-Servern:

• Hardwarebeschleunigung:KI-Server enthalten spezialisierte Komponenten wie GPUs für massive parallele Verarbeitung mit hohem Durchsatz.
• Workload-Optimierung:Rack-Server bewältigen eine Vielzahl von IT-Aufgaben und Workloads. KI-Server sind darauf ausgelegt, sich in den Bereichen Modelltraining, Deep Learning und Echtzeitanalysen auszuzeichnen.
• Breite Skalierbarkeit:KI-Server können sowohl horizontal über mehrere Cluster hinweg als auch vertikal skalieren, indem beispielsweise weitere GPUs hinzugefügt werden. Reguläre Rack-Server können auch erweitert werden, normalerweise jedoch mit weniger GPU-Dichte und Bandbreite.
• Datenverarbeitung:KI-Server sind für massive Datenbewegungen ausgelegt, um riesige Datenmengen effizient zu verarbeiten. Auch herkömmliche Rack-Server sind leistungsfähig, können jedoch bei großem Umfang möglicherweise nicht den für KI erforderlichen Datendurchsatz und die entsprechende Rechenleistung bieten.

Aber denken Sie daran: Es ist nicht immer ein Fall von „entweder das eine oder das andere“. Die meisten Unternehmen werden in ihrer gesamten IT-Infrastruktur weiterhin über beide Arten von Geräten verfügen: Rack-Server für universelle Apps und Services sowie KI-spezialisierte Server für beschleunigtes Modelltraining, Inferenzaufgaben und Echtzeitabfragen.

Auswahl des richtigen GPU-Servers für KI-Workloads

GPUs und GPU-Server bilden das Herzstück der KI-Leistung. Diese leistungsstarken Chips ermöglichen eine massive parallele Verarbeitung, was die Art und Weise erheblich beschleunigt, wie KI ihre großen Sprachmodelle trainiert und Inferenz nutzt, um neue Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Es gibt jedoch verschiedene GPU-Server-Optionen, die Sie kennen sollten, bevor Sie eine Wahl treffen.

5 Dinge, die beim Vergleich von GPU-Servern für KI berücksichtigt werden sollten:

• Modellgröße und Komplexität:Große generative KI-Modelle erfordern in der Regel High-End-GPUs mit großer Hauptspeicherkapazität. Wenn Ihre Anforderungen bescheidener sind, kann es akzeptabel sein, weniger leistungsstarke Alternativen zu verwenden.
• Durchsatz vs. Latenz:Wenn Ihr Ziel das Training von Modellen ist, lautet der typische Ratschlag, den Durchsatz zu optimieren. Wenn Inferenz Ihr Ziel ist, dann sind Geschwindigkeit und geringe Latenz der Schlüssel. [Aus diesem Grund benötigen viele IT-Betriebe mehrere Arten von GPU-Servern.]
• Software-Kompatibilität: Stellen Sie sicher, dass Ihre GPU-Auswahl die KI-Frameworks unterstützt, die Ihr Team verwendet (häufige Beispiele sind TensorFlow, PyTorch usw.).
• Skalierbarkeit:Achten Sie auf die Möglichkeit, die GPU-Kapazität flexibel zu erweitern, wenn Ihre Workloads anspruchsvoller werden oder an Umfang zunehmen. Angesichts der schnellen Entwicklung von KI wird Skalierbarkeit als besonders kritisch angesehen.
• Support:Besprechen Sie immer Support-Optionen. Lenovo ist bereit, vor und nach dem Kauf unserer innovativen ThinkSystem- und ThinkEdge-Server zu helfen.

Der Schlüssel liegt darin, die GPU-Ressourcen, die Sie kaufen, an die spezifischen KI-Anforderungen Ihres Unternehmens anzupassen – mit einem Plan für zukünftiges Wachstum bei Bedarf.

Hardware-Anforderungen für KI-Inferenz vs. KI-Training

Im Allgemeinen lassen sich KI-Workloads in zwei Kategorien einteilen: Inferenz oder Training. Und natürlich bestimmen Ihre Unternehmensziele – und die KI-Aufgaben, die Sie ausführen – Ihre KI-Serveranforderungen.

Das Training großer Sprachmodelle beinhaltet beispielsweise, der KI beizubringen, Muster durch die Verarbeitung großer Datensätze zu erkennen. Dies setzt unter anderem ein hohes Maß an Rechenleistung sowie eine enorme Arbeitsspeicherkapazität voraus.

Inferenzbezogene KI-Aufgaben beinhalten die Verwendung der trainierten Modelle, um Fragen zu beantworten oder bestimmte Aktionen auszuführen. Für Inferenz-Workloads wird es als wichtiger angesehen, dass KI-Server für niedrige Latenz und Skalierbarkeit optimiert sind.

Glücklicherweise bietet Lenovo KI-Server zur Bewältigung aller Arten von KI-Workloads. Und während die Verfügbarkeit auf Lager variiert, finden Sie in unserer breiten Auswahl an ThinkSystem- und ThinkEdge-Servern in der Regel GPUs aller großen GPU-Hersteller.

Edge- vs. Cloud-Bereitstellung für KI-Infrastruktur

Unternehmen können KI-Workloads in der Cloud, am Edge oder mit einem hybriden Ansatz ausführen.

Cloud-Plattformen bieten umfassende Rechenkapazitäten. Sie können jedoch Latenz in Ihre Workflows bringen und die Datenübertragungskosten erhöhen. Die Edge-Bereitstellung hingegen bringt die Computing-Aktivitäten näher an Ihre Daten- oder Eingabequelle. Dies minimiert Latenzen, spart Bandbreite und hilft beim Schutz sensibler Informationen.

Sowohl Cloud- als auch Edge-Lösungen sind hocheffektiv, und eine der beiden Optionen – oder auch beide – kann den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen. Deshalb entscheiden sich viele Unternehmen für eine hybride KI-Infrastrukturlösung. Eine hybride KI-Infrastruktur kombiniert Edge-Computing mit Cloud-Ressourcen, damit Sie sensible Informationen lokal verarbeiten und gleichzeitig bei Bedarf die zusätzliche Rechenkapazität der Cloud nutzen können.

Vorantreiben der KI-Transformation mit Managed-Infrastruktur

Eine KI-Infrastruktur kann aufgrund ihrer fortschrittlichen Rechen- und Speicheranforderungen hohe Kosten verursachen. Aber viele Unternehmen möchten nicht so viel nur für den Einstieg investieren – sie möchten die Vorteile einer fortschrittlichen KI-Infrastruktur nutzen und gleichzeitig die Vorabausgaben sorgfältig verwalten. Für diese Kunden bietet Lenovo TruScale Infrastructure-as-a-Service.

Verwaltete Infrastruktur ermöglicht es Unternehmen, Funktionen für künstliche Intelligenz in einem abonnementbasierten Servicemodell zu implementieren. Sie erhalten Zugriff auf die Rechenleistung, die Sie heute benötigen, und können dann expandieren, wenn Ihr Business – und Ihr Budget – es zulassen.

Außerdem helfen Ihnen die führenden Lösungen von Lenovo dabei, die Serverkapazität zu skalieren und gleichzeitig den Systemzustand zu gewährleisten, wenn Ihre KI-Workloads wachsen. Dies erleichtert die Bereitstellung und vereinfacht die Infrastrukturverwaltung für das IT-Team.

Ausrichtung der IT-Infrastruktur auf skalierbare KI-Ziele

Künstliche Intelligenz entwickelt sich stetig weiter, und die Infrastruktur muss dieser Entwicklung folgen.

Deshalb können Lenovo KI-Server mit modularen GPU-Konfigurationen und flexiblen Bereitstellungsoptionen skaliert werden. Sie bieten außerdem Interoperabilität mit Partner-Ökosystemen führender Hersteller wie Intel und AMD.

Anstatt beispielsweise alle paar Jahre Ihre gesamte KI-Infrastruktur zu ersetzen, können Sie Ihre KI-Infrastruktur im Laufe der Zeit erweitern. Dies hält Ihre Investition kosteneffizient und relevant, während sich die Technologie weiterentwickelt, und stärkt Ihre Fähigkeit, zukünftige Workloads zu unterstützen.

Fazit

Mit den passenden KI-Servern schaffen Sie die Voraussetzungen dafür, dass Ihr Business sowohl heute als auch angesichts zukünftiger technologischer Entwicklungen erfolgreich ist. Und ganz gleich, ob Sie zentralisierte Rechenzentren betreiben, Rechenkapazitäten am Edge bereitstellen oder einen hybriden verwalteten Ansatz verfolgen: Lenovo kann Ihnen helfen.

Mit den KI-optimierten Servern und den vertrauenswürdigen Partnerschaften von Lenovo erhalten Sie die Flexibilität, sicher zu skalieren und die Leistung zu nutzen, um Innovationen zu beschleunigen. Sehen Sie sich noch heute unsere branchenführenden KI-Lösungen an, um zu starten.