Der Einsatz moderner Server ist für Unternehmen heute unverzichtbar, um auch anspruchsvolle KI-Anwendungen ausführen zu können. Hersteller wie Dell Technologies positionieren sich in diesem Bereich – mit den sogenannten Dell PowerEdge-Servern in Kombination mit AMD EPYC-Prozessoren der fünften Generation. Doch welche Kriterien müssen solche Serverlösungen konkret erfüllen? Und wie können Unternehmen diese Lösungen implementieren?
18. März 2025
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Lesedauer: ca. 3 Min.
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Die Nutzung von KI-Technologien ist in Unternehmen auf dem Vormarsch. Das zeigen aktuelle Zahlen des Statistischen Bundesamtes: Demnach setzt inzwischen jedes fünfte Unternehmen in Deutschland KI-Technologien ein. Im Jahr 2023 war es nur jedes achte.
Hinzu kommt, dass die Investitionen in KI massiv steigen. Allein in den USA sind in den kommenden Jahren Investitionen in KI-Technologien und -Infrastrukturen von rund 500 Milliarden US-Dollar vorgesehen. Und die Europäische Union plant im Rahmen der Initiative „InvestAI“, 200 Milliarden Euro für KI-Investitionen zu mobilisieren.
Mit dem verstärkten Einsatz von KI steigt jedoch der Bedarf an Rechenleistung und Energie drastisch an: Laut einer aktuellen Studie von McKinsey wird sich der Energiebedarf in europäischen Rechenzentren für KI-Lösungen bis 2030 mehr als verdreifachen. Um diesen Bedarf zu decken, wird es laut Studienautoren nötig sein, knapp 300 Milliarden Euro in die Rechenzentrumsinfrastruktur zu investieren.
Dabei müssen Unternehmen ein besonderes Augenmerk auf moderne Serverlösungen legen: Sie sind neben dem Storage- und Netzwerk-Bereich die Schlüsselkomponente im Rechenzentrum – und müssen in der Lage sein, auch anspruchsvolle KI-Anwendungen und -Workloads abzubilden. Doch was zeichnet solche Lösungen aus?
Moderne Serverlösungen sind vor allem mit leistungsfähigen CPUs und GPUs ausgestattet: Diese verfügen über deutlich mehr Kerne sowie höhere Taktfrequenzen und Bandbreiten als frühere Generationen. Unterstützt werden sie dabei durch größere Caches und schnelle Speicheranbindungen.
All dies ist zwingend nötig, um große Datenmengen parallel zu verarbeiten und so auch aufwendige KI-Anwendungen performant ausführen zu können.
Eine hohe Skalierbarkeit ist im KI-Bereich unabdingbar, da KI-Workloads sehr unterschiedlich ausfallen können. Entsprechend wichtig ist es für Unternehmen, Serverlösungen einzusetzen, die ihre Ressourcen automatisch an den aktuellen Bedarf anpassen können.
Moderne Server unterstützen sowohl die vertikale als auch horizontale Skalierung: So ist es einerseits möglich, die Anzahl der CPUs oder auch GPUs pro Server bedarfsgerecht zu erhöhen (vertikale Skalierung). Andererseits lassen sich, falls nötig, mehrere Server durch Clustering nahtlos zu einem Rechenverbund zusammenschließen (horizontale Skalierung). Dieser Verbund arbeitet anschließend wie ein einziges System.
Um den steigenden Energiebedarf von KI-Anwendungen zu adressieren, sind moderne Serverlösungen insbesondere so konzipiert, dass sie energieeffizienter arbeiten – ohne an Performance einzubüßen. Dafür setzen die Lösungen bei ihren CPUs und auch GPUs unter anderem auf ein intelligentes Power Management: Hier wird die Leistung der CPU bzw. GPU an den tatsächlichen Bedarf angepasst – sodass Leerlaufzeiten reduziert und der Strombedarf gesenkt wird.
Darüber hinaus verfügen moderne Server über fortschrittliche Kühlsysteme. Ein Beispiel ist die Flüssigkeitskühlung: Hier wird eine Kühlflüssigkeit, meist Wasser, direkt zu den wärmeerzeugenden Komponenten wie CPUs oder GPUs geleitet. Damit kann der Stromverbrauch eines Rechenzentrums deutlich gesenkt werden – gerade im Vergleich zur traditionellen Luftkühlung.
Laut einer Studie der „American Society of Mechanical Engineers (kurz: ASME)“ können Unternehmen den Stromverbrauch einer Rechenzentrumsanlage um 27 Prozent reduzieren, wenn sie in der Anlage zu 75 Prozent auf die Flüssigkeitskühlung und nur noch zu 25 Prozent auf die Luftkühlung setzen.
Doch welche Optionen stehen Unternehmen nun zur Verfügung, um solche modernen Serverlösungen im Betrieb einzuführen? Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten:
Egal, für welche Option man sich entscheidet – essenziell ist eine klare Strategie. Das betont CANCOM: Als AI-Enabler bietet der IT-Konzern Unternehmen im KI-Umfeld einen sogenannten „One-4-all“-Lösungsansatz, der zahlreiche Facetten rund um die erfolgreiche Implementierung von KI-Lösungen abdeckt. Dazu gehört auch die Auswahl und Einführung moderner Serverlösungen.
Eine solche Serverlösung wird im Online-Seminar „Mit AMD EPYC Prozessoren und Dell Servern neue Maßstäbe für KI und Cloud setzen“ präsentiert: Dort erklärt Jan Baumann (Senior Field Application Engineer, AMD), inwiefern die Dell PowerEdge-Server mit AMD EPYC Prozessoren der fünften Generation speziell für anspruchsvolle KI-Workloads und Cloud-Anwendungen entwickelt wurden. Dediziert geht der Experte dabei auf die Vorteile der Dell-Server und AMD-Prozessoren ein – etwa in Bezug auf Performance, Skalierbarkeit und Energieeffizienz.
Weiterhin erklärt Daniel Kiehl (Director Competence Center Datacenter & Cloud bei CANCOM) anhand konkreter Use Cases, wie CANCOM Unternehmen bei der Entwicklung einer individuellen KI-Strategie unterstützt – inklusive anschließender Implementierung entsprechender (Server-)Technologien.
Das Online-Seminar ist On-Demand verfügbar – hier können Sie sich registrieren.
