Unternehmen setzen KI-Modelle für die Datenanalyse, die Automatisierung von Prozessen, die Entwicklung intelligenter Services und die Erstellung neuer Produkte ein. Moderne Machine-Learning-Modelle erfordern jedoch erhebliche Rechenressourcen.
Herkömmliche Server, die hauptsächlich für CPU-basierte Workloads ausgelegt sind, können häufig nicht die notwendige Leistung für das Training neuronaler Netzwerke und die Verarbeitung großer Datenmengen bereitstellen.
Für solche Aufgaben werden spezialisierte KI-Server eingesetzt, die mit leistungsstarken GPUs, großen Arbeitsspeicherkapazitäten und schnellen Storage-Systemen ausgestattet sind.
Warum herkömmliche Server häufig nicht für KI-Workloads geeignet sind
Traditionelle Server bewältigen die meisten Unternehmensaufgaben zuverlässig: das Hosting von Anwendungen, Datenbanken, Webservices und Managementsystemen.
Machine Learning unterscheidet sich jedoch deutlich von klassischen Rechenaufgaben. Das Training neuronaler Netzwerke erfordert die Durchführung enorm vieler paralleler Matrixoperationen mit großen Datenmengen.
Genau hier bieten GPUs einen entscheidenden Vorteil gegenüber herkömmlichen CPUs. Grafikprozessoren können gleichzeitig Tausende Rechenoperationen ausführen und eignen sich daher besonders für:
- Training von Machine-Learning-Modellen;
- Deep Learning;
- Verarbeitung von Bildern und Videos;
- Arbeit mit Large Language Models (LLM);
- generative künstliche Intelligenz;
- wissenschaftliche und technische Berechnungen.
Aus diesem Grund setzen Unternehmen für KI-Projekte spezialisierte GPU-Infrastrukturen anstelle von Standard-Servern für allgemeine Anwendungen ein.
Welche Komponenten für einen KI-Server erforderlich sind
Die Leistung eines KI-Servers hängt nicht nur von einer einzelnen Grafikkarte ab. Für effiziente Machine-Learning-Workloads ist eine ausgewogene Konfiguration aller wichtigen Komponenten erforderlich.
GPU: die wichtigste Komponente der KI-Infrastruktur
Die GPU ist die zentrale Komponente eines KI-Servers. Grafikprozessoren übernehmen den größten Teil der Berechnungen beim Training und beim Betrieb von KI-Modellen.
Bei der Auswahl einer GPU sollten folgende Faktoren berücksichtigt werden:
- Größe des Videospeichers (VRAM);
- Anzahl der Rechenkerne;
- Unterstützung moderner KI-Frameworks;
- Energieeffizienz;
- Möglichkeit, mehrere GPUs zu einem System zu verbinden.
Für kleinere Projekte können Server mit einer oder mehreren GPUs eingesetzt werden. Für das Training großer Modelle kommen Multi-GPU-Systeme mit mehreren leistungsstarken Beschleunigern zum Einsatz.
Moderne KI-Workloads erfordern häufig GPUs mit großen Speicherkapazitäten, da die Größe von Modellen und verwendeten Datensätzen kontinuierlich zunimmt.
CPU: Datenverarbeitung und Steuerung der Aufgaben
Obwohl die GPU in KI-Szenarien den Hauptteil der Rechenarbeit übernimmt, spielt auch der Prozessor eine wichtige Rolle.
Die CPU ist verantwortlich für:
- Vorbereitung der Daten vor der Verarbeitung durch die GPU;
- Verwaltung des Betriebssystems;
- Ausführung unterstützender Prozesse;
- Betrieb von Anwendungen und Services rund um das KI-Modell.
Eine unzureichende CPU-Leistung kann zu einem Engpass für das gesamte System werden, selbst wenn leistungsstarke GPUs eingesetzt werden.
Daher werden KI-Server in der Regel mit Server-Prozessoren ausgestattet, die über viele Kerne und eine hohe Speicherbandbreite verfügen.
Arbeitsspeicher: eine wichtige Ressource für Machine Learning
Die Größe des Arbeitsspeichers (RAM) hat direkten Einfluss auf die Möglichkeiten zur Verarbeitung großer Datenmengen.
Während des Modelltrainings muss der Server große Informationsmengen laden und verarbeiten. Wenn nicht genügend Speicher vorhanden ist, muss das System häufiger auf Storage-Systeme zugreifen, wodurch die Leistung deutlich reduziert wird.
Bei der Auswahl eines KI-Servers sollten folgende Faktoren berücksichtigt werden:
- Größe der Trainingsdaten;
- Komplexität des Modells;
- Anzahl der gleichzeitig ausgeführten Prozesse;
- Anforderungen der verwendeten KI-Frameworks.
Für professionelle KI-Workloads werden Server mit großen RAM-Kapazitäten eingesetzt, die eine effiziente Verarbeitung umfangreicher Datensätze ermöglichen.
Storage: Geschwindigkeit bei der Verarbeitung großer Datenmengen
KI-Projekte arbeiten mit großen Informationsmengen, daher wird die Geschwindigkeit der Datenspeicherung zu einem entscheidenden Faktor.
Langsame Storage-Systeme können Verzögerungen beim Laden von Daten verursachen und die effektive Nutzung der GPU-Ressourcen einschränken.
Daher verwenden KI-Server häufig:
- NVMe-SSDs für schnellen Datenzugriff;
- leistungsfähige Storage-Systeme;
- skalierbare Lösungen für große Datensätze.
Schnelle Speicherlösungen ermöglichen ein schnelleres Laden von Trainingsdaten und eine effizientere Nutzung der verfügbaren Rechenressourcen.
Netzwerk: Bedeutung einer hohen Bandbreite
Bei großen KI-Projekten werden Berechnungen häufig auf mehrere Server oder GPU-Nodes verteilt.
In solchen Systemen wird die Geschwindigkeit der Netzwerkverbindung zu einem wichtigen Leistungsfaktor.
Ein leistungsfähiges Netzwerk wird benötigt für:
- Übertragung großer Datenmengen;
- Synchronisierung mehrerer GPUs;
- Aufbau von KI-Clustern;
- Betrieb verteilter Machine-Learning-Modelle.
Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die mehrere GPU-Server in einem Data Center einsetzen.
Welche GPUs für Machine-Learning-Aufgaben geeignet sind
Die Auswahl der GPU hängt vom konkreten Einsatzszenario, der Modellgröße und den Anforderungen an die Rechenleistung ab.
Für das Training moderner KI-Modelle werden in der Regel professionelle Server-GPUs mit großem Videospeicher und Unterstützung spezialisierter Technologien zur Beschleunigung von Berechnungen benötigt.
Beispiele:
- NVIDIA H100 und H200 – Lösungen für große KI-Modelle, Deep Learning und die Arbeit mit Large Language Models (LLM). Sie werden für das Training komplexer neuronaler Netzwerke, generative KI und umfangreiche Forschungsprojekte eingesetzt.
- NVIDIA B200 – eine neue Generation von GPU-Beschleunigern für besonders leistungsintensive KI-Workloads. Diese Lösungen eignen sich für Unternehmen, die maximale Rechenleistung für das Training und die Verarbeitung großer Modelle benötigen.
- NVIDIA A100 – eine weit verbreitete Lösung für professionelles Machine Learning. Geeignet für das Training von Modellen, die Analyse großer Datenmengen und den Aufbau von KI-Clustern.
- NVIDIA L40S – eine vielseitige Lösung für KI-Inference, generative künstliche Intelligenz, Bildverarbeitung und Multimedia-Anwendungen. Diese GPUs eignen sich für Unternehmen, die eine hohe Leistung bei einem optimalen Verhältnis zwischen Kosten und Ressourcen benötigen.
- NVIDIA RTX 6000 Ada Generation – eine Lösung für Entwicklung, Tests von Modellen, Computer Vision, 3D-Rendering und professionelle Workloads, bei denen eine große Videospeicherkapazität erforderlich ist.
Für kleinere Projekte, die Entwicklung von Prototypen und das Training weniger komplexer Modelle können kostengünstigere GPUs wie NVIDIA RTX 4090 oder vergleichbare Beschleuniger eingesetzt werden. Sie eignen sich für Experimente, Entwicklung und die Validierung von Konzepten vor dem Übergang zu einer produktiven Infrastruktur.
Bei der Auswahl einer GPU sollte nicht nur die Rechenleistung berücksichtigt werden, sondern auch die Größe des Videospeichers. Große KI-Modelle benötigen erhebliche VRAM-Kapazitäten, da Modellparameter und Zwischenergebnisse der Berechnungen direkt im GPU-Speicher abgelegt werden müssen.
Für Inference-Aufgaben können andere Anforderungen gelten. Beispielsweise werden beim Betrieb eines KI-Services zur Verarbeitung von Benutzeranfragen häufig NVIDIA L40S oder andere optimierte GPUs eingesetzt, die eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit bei effizienter Ressourcennutzung ermöglichen.
Daher sollte die Auswahl der GPU auf dem konkreten Anwendungsszenario basieren: Das Training großer Modelle erfordert maximale Rechenleistung, während der Betrieb fertiger KI-Services häufig ein Gleichgewicht zwischen Performance, Kosten und Skalierbarkeit benötigt.
Eigener KI-Server oder Miete einer GPU-Infrastruktur?
Unternehmen können eine eigene KI-Infrastruktur aufbauen oder dedizierte GPU-Server in einem Data Center nutzen.
Der Kauf eigener Hardware ist sinnvoll für Projekte mit dauerhaft hoher Auslastung und einem langfristigen Bedarf an einer bestimmten Konfiguration.
Dieser Ansatz erfordert jedoch erhebliche Investitionen:
- Anschaffung teurer GPUs;
- Aufbau einer geeigneten Stromversorgung und Kühlung;
- Wartung der Hardware;
- Austausch und Aktualisierung von Komponenten.
Die Miete von GPU-Servern ermöglicht den Zugriff auf die benötigten Rechenressourcen ohne hohe Anfangsinvestitionen.
Dies ist besonders geeignet für Unternehmen, die:
- neue KI-Projekte starten;
- eine variable Auslastung haben;
- verschiedene Modelle testen;
- Rechenkapazitäten schnell skalieren möchten.
Wann Unternehmen dedizierte GPU-Server benötigen
Dedicated GPU-Server eignen sich für Unternehmen, die vollständige Kontrolle über ihre Rechenressourcen benötigen. Diese Infrastruktur wird eingesetzt für:
- Training eigener KI-Modelle;
- Entwicklung von Produkten auf Basis künstlicher Intelligenz;
- Analyse großer Datenmengen;
- Verarbeitung von Bildern und Videos;
- wissenschaftliche und Forschungsaufgaben;
- High Performance Computing (HPC).
Im Gegensatz zu Standard-Cloud-Ressourcen bietet ein dedizierter GPU-Server garantierten Zugriff auf die Hardware ohne Konkurrenz um Rechenleistung mit anderen Nutzern.
Wie die richtige KI-Infrastruktur ausgewählt wird
Bei der Auswahl eines KI-Servers sollten nicht nur die Eigenschaften einzelner Komponenten betrachtet werden, sondern auch die Anforderungen des jeweiligen Projekts.
Wichtige Fragen sind:
- Welches Modell soll eingesetzt werden?
- Wird Training benötigt oder ausschließlich Inference?
- Welche Datenmengen müssen verarbeitet werden?
- Wie viele GPUs werden benötigt?
- Ist eine Skalierung der Infrastruktur erforderlich?
- Welche Anforderungen bestehen an die Verfügbarkeit der Infrastruktur?
Ein richtig konfigurierter KI-Server ermöglicht Unternehmen, die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz effizient zu nutzen, Entwicklungszeiten zu reduzieren und eine zuverlässige Grundlage für zukünftiges Wachstum zu schaffen.
Für Machine-Learning-Projekte spielen nicht nur die Rechenleistung der Hardware, sondern zunehmend auch die Qualität der gesamten Infrastruktur eine wichtige Rolle: Data Center, Kühlung, Netzwerk und die Möglichkeit einer flexiblen Skalierung.
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