Was ist ein KI-Server?

Einfach ausgedrückt sind Server Computer, die Benutzern oder Unternehmen einen bestimmten Dienst wie beispielsweise den Zugriff auf eine Datenbank oder Anwendung über das Internet oder andere Konnektivitätsmethoden bieten. Der Begriff KI-Server bezieht sich auf Server, die speziell für die Anforderungen von KI-Workloads entwickelt wurden.

Aus der Sicht der Komponenten umfassen KI-Server eine Vielzahl separater Hardware-Elemente, darunter:

• KI-Prozessoren, einschließlich Allzweck-CPUs
• KI-Beschleuniger wie FPGAs, GPUs und zweckspezifische KI-Hardware
• Netzwerktechnik wie Ethernet und WLAN
• I/O wie USB- und Thunderbolt™ Ports zur Unterstützung notwendiger Peripheriekomponenten
• Servergehäuse in verschiedenen Formen zur Unterstützung der jeweiligen Anforderungen wie z. B. lüfterlose Designs

Um das riesige Spektrum an Workloads in der KI-Pipeline zu unterstützen, werden KI-Server für eine Vielzahl von Anforderungen entwickelt. Dazu können Aspekte wie die folgenden gehören:

• Verarbeitungsleistung: Die Auswahl der KI-Hardware hängt vom Grad der Rechenleistung ab, die der Ziel-Workload benötigt. Einige KI-Server können ihre Rolle mit einer eigenständigen CPU-Architektur erfüllen, insbesondere wenn sie integrierte KI-Beschleunigungsfunktionen nutzen. Anspruchsvollere Workloads können die Einführung einer separaten Beschleuniger-Hardware wie einer GPU oder FPGA erfordern.
• Netzwerktechnik und I/O: Netzwerk- und I/O-Funktionen stellen die unverzichtbaren Verbindungen bereit, die für KI-Server-Anwendungsfälle grundlegend sind. Die benötigten Funktionen hängen von der Art der Konnektivität ab, die der KI-Workload erfordert, ob eine leistungsstarke Netzwerktechnik erforderlich ist oder nicht, und von der Art und Anzahl der Peripheriekomponenten wie IoT-Sensoren, die gegebenenfalls unterstützt werden müssen.
• Platzbedarf und Umgebung: KI-Server können an verschiedenen Orten bereitgestellt werden, und ihr Standort beeinflusst ihre Anforderungen an das Format und die Umgebung. So müssen KI-Server am Edge oft strengen Anforderungen gerecht werden, weshalb sie einen kleinen, wirtschaftlichen, physischen Platzbedarf haben und in der Lage sein sollten, schwierigen physikalischen Bedingungen wie Hitze, Temperaturschwankungen, Feuchtigkeit oder Staub zu widerstehen.

Für viele Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit von KI nutzen möchten, sind Kosteneffizienz und Dimensionierung ein entscheidendes Thema. KI-Server müssen ihre Workload-Anforderungen mit der effizientesten Hardwarekonfiguration erfüllen, um die Kapitalrendite zu maximieren, geschäftliche Anforderungen zu erfüllen und die Skalierbarkeit zu erleichtern.

Zudem ist es wichtig, den Unterschied zwischen KI-Servern und KI-PCs hervorzuheben. KI-PCs sind Computing-Geräte für Endbenutzer, die von Benutzern für die Arbeit an ihren KI-Aufgaben oder als Schnittstelle zu KI-Anwendungen verwendet werden. KI-Server hingegen sind in erster Linie mit anderen digitalen Geräten verbunden, darunter auch KI-PCs, um Dienste und Anwendungen zu ermöglichen.

Die Rolle von KI-Servern

KI-Server sind ein wesentlicher Bestandteil der KI-Technologielandschaft, und ihre Verwendung ist in verschiedenen Branchen, Anwendungsfällen und Techniken allgegenwärtig. Sie sind für die Unterstützung von KI-Workloads verantwortlich, vom Training bis zur Bereitstellung, wo auch immer sie benötigt werden.

Am Edge werden schlanke und effiziente KI-Server bereitgestellt, um KI-Operationen wie maschinelles Sehen näher an den Datenquellen auszuführen. Edge-KI-Server werden oft ohne separate KI-Beschleunigungshardware entwickelt, um die Effizienz und die Flexibilität bei Bereitstellungen zu maximieren. Edge-KI-Workloads sind in der Regel Bereitstellungs-Workloads, die häufig weniger anspruchsvolle Rechenanforderungen als das Training oder die Feinabstimmung haben. FPGAs, eine Art KI-Prozessor und -Beschleuniger, eignen sich besonders gut für Edge-KI-Server, da sie neben der beschleunigten Leistung für wesentliche KI-Funktionen Energieeffizienz und einfache Rekonfigurierbarkeit bieten.

Sowohl in lokalen als auch in Cloud-Rechenzentren unterstützen KI-Server, einschließlich Deep-Learning-Server, die Feinabstimmung und das Training von KI, indem sie fortschrittliche Computing-Funktionen bieten. Außerdem werden sie in diesen Umgebungen zur Unterstützung von Bereitstellungs-Workloads verwendet, einschließlich maschinellem Sehen, Chatbots und generativer KI (GenAI). -Server, einschließlich solcher, die in High-Performance-Computing (HPC)-Umgebungen bereitgestellt werden, enthalten oft separate Hardwarebeschleuniger wie GPUs, FPGAs und zweckspezifische Beschleunigerprodukte zur Unterstützung von KI-Anforderungen.

Vorteile von KI-Servern

KI-Server, die mit auf die Anforderungen von KI-Workloads abgestimmten Hardwarekomponenten ausgestattet sind, bieten Unternehmen einen Mehrwert in verschiedenen Bereichen, darunter:

• Optimierte Leistung: Alle KI-Workloads haben unterschiedliche Rechenanforderungen. Die Anpassung der KI-Serverarchitektur an diese Anforderungen ist für die Ermöglichung kostengünstiger Ergebnisse entscheidend. Dennoch gehen KI-Workloads mit hohen Systemanforderungen einher, um die erforderliche Latenz und den erforderlichen Durchsatz zu realisieren. KI-Server werden gezielt für diese Anforderungen entwickelt und verwenden oft KI-Beschleunigertechnik, um diese zu erfüllen.
• Skalierbarkeit: Oft sind KI-Server in großem Umfang erforderlich, um die Anforderungen von Anwendungen zu erfüllen, insbesondere bei verteilten Edge-Bereitstellungen oder HPC-Kontexten. Durch die sorgfältige Entwicklung der KI-Serverarchitektur und die Nutzung von Softwaretools wie Servermanagement-Plattformen kann die Skalierbarkeit von KI-Servern für bestimmte KI-Workloads verbessert werden.
• Optimierter Energieverbrauch: KI-Server werden oft in sehr großem Umfang bereitgestellt, um Anwendungsfälle wie KI-gestützte industrielle Operationen, Smart-City-Initiativen oder hochkomplexe Operationen wie finanzielle Vorhersagen oder wissenschaftliche Simulationen zu unterstützen. Diese umfangreichen Bereitstellungen können in Verbindung mit der Notwendigkeit einer erheblichen Verarbeitung der KI-Pipeline dazu führen, dass einige KI-Serverbereitstellungen erhebliche, kostspielige Mengen an Energie verbrauchen. Die richtige Dimensionierung von KI-Serverhardwarekomponenten ermöglicht es Unternehmen, ihre Energieverbrauch besser zu kontrollieren. Integrierte KI-Beschleunigung und -Optimierungen können auch zur Unterstützung einiger KI-Anwendungsfälle ohne abgestimmte Hardwarebeschleuniger beitragen.

KI-Serverlösungen

So gut wie jede KI-Anwendung – über verschiedene Branchen und Anwendungsfälle hinweg – umfasst einen Server irgendeiner Art. Ebenso spielen Server eine zentrale Rolle in jeder Phase des KI-Workflows. Deshalb variieren KI-Serverlösungen je nach Workload-Anforderungen.

Die Beschaffung von KI-Serverlösungen für ein Unternehmen kann verschiedene Formen annehmen: der Kauf von Servern direkt von einem OEM, die Zusammenarbeit mit einem Lösungsanbieter, ein DIY-Ansatz bei der Entwicklung oder der Zugriff auf Cloud-KI-Server über die heutzutage in großer Zahl verfügbaren Anbieter. Der für Sie beste Ansatz hängt von den Kompetenzen Ihres Teams, Ihrem Budget, Ihren Timing-Anforderungen und den allgemeinen Anforderungen an die Komplexität und Skalierbarkeit Ihres Anwendungsfalls ab.

Da KI-Bereitstellungen oft große Servernetzwerke umfassen, spielen auch Servermanagement-Techniken eine Schlüsselrolle bei der Etablierung einer effektiven KI-Serverstrategie. Eine breite Palette von Servermanagement-Tools und -Plattformen kann bereitgestellt werden, um detailreiche Einblicke, Echtzeitüberwachung und automatisierte Operationen zu ermöglichen.