Künstliche Intelligenz hat sich in den letzten Jahren in rasantem Tempo zu einem entscheidenden Innovationsfaktor für viele Unternehmen entwickelt. Ob durch Automatisierung, der Analyse grosser Datenmengen oder der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen – KI verändert nahezu jede Branche. Doch der Erfolg von KI-Projekten hängt oft von der verwendeten Infrastruktur ab. Während es traditionellen CPU-basierten Systemen oft an benötigter Rechenleistung für KI-gestützte Anwendungen mangelt, bieten spezielle GPU-Server Unternehmen eine Reihe von Vorteilen, um KI effizienter zu nutzen.
Symbolbild Copilot
Der Hauptunterschied zwischen CPU- und GPU-Servern liegt in ihrer Architektur: Während eine CPU (Central Processing Unit) darauf optimiert ist, eine geringe Anzahl von Aufgaben gleichzeitig mit hoher Präzision zu bearbeiten, sind GPUs (Graphics Processing Units) darauf ausgelegt, viele Aufgaben parallel zu verarbeiten. Sie sind also besonders gut im Multitasking. Diese Parallelverarbeitung macht GPUs zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die rechenintensiven Prozesse, die bei KI-Modellen wie DeepSeek, Mistral sowie Llama oder Frameworks wie Stable Diffusion XL oder MONAI üblich sind.
Schnellere Trainingszeiten für KI-Modelle
Beim Training von KI-Modellen, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens (Machine Learning) und Deep Learning, müssen riesige Datenmengen durch komplexe Algorithmen verarbeitet werden. Das Trainieren eines Deep-Learning-Modells mit einer CPU kann Stunden, Tage oder sogar Wochen in Anspruch nehmen.
GPUs hingegen sind darauf optimiert, Berechnungen parallel durchzuführen, was den Trainingsprozess erheblich beschleunigt. Spezialisierte Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras können zudem für zusätzlichen Leistungs- und Geschwindigkeitsschub sorgen. Lösungen wie dstack bieten darüber hinaus auch eine schlanke Alternative zu Kubernetes und Slurm, da sie speziell für KI-Anwendungen entwickelt wurden. Durch die vereinfachte Orchestrierung von Containern für KI-Workloads sowohl in der Cloud als auch On-Premisses wird die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen nochmals optimiert. Dies führt insgesamt nicht nur zu einer effizienteren Nutzung von Ressourcen, sondern ermöglicht es den Entwicklern auch, mehr Modelle auszuprobieren und schneller zu iterieren.
Ausserdem können Unternehmen durch die höhere Geschwindigkeit ihre KI-Modelle schneller auf den Markt bringen und somit Wettbewerbsvorteile erzielen. Dies ist besonders wichtig in schnelllebigen Branchen, in denen eine entsprechende Reaktionszeit entscheidend ist. Für medizinische KI oder Data-Science-Anwendungen, bei denen grosse Datenmengen analysiert und verarbeitet werden müssen, bieten GPU-Server ebenfalls erhebliche Vorteile. Die parallele Verarbeitung von Daten in Echtzeit ermöglicht es, komplexe Analysen durchzuführen, die mit traditionellen CPU-basierten Systemen kaum möglich wären.
Skalierbarkeit und Flexibilität
GPU-Server bieten eine enorme Skalierbarkeit, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Ressourcen je nach Bedarf anzupassen. Während kleinere Unternehmen vielleicht mit einer einzelnen GPU starten können, ermöglicht die Architektur von GPU-Servern eine einfache Erweiterung auf mehrere GPUs, um die Leistung weiter zu steigern. Diese Flexibilität ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die wachsen oder deren KI-Anwendungen im Laufe der Zeit komplexer werden.
Cloud-basierte GPU-Server bieten noch mehr Flexibilität: Unternehmen können die Rechenleistung bei Bedarf mieten und müssen nicht in teure Hardware investieren. So sind beispielsweise bei vshosting Systeme mit NVIDIA Cloud-Modellen wie L40S, H100 und H200 verfügbar. Durch die Auswahl an unterschiedlichen GPUs lässt sich das System perfekt auf die Bedürfnisse und Anforderungen der Unternehmen zuschneiden.
Kostenoptimierung auf lange Sicht
Obwohl GPU-Server in der Anschaffung teurer sein können als herkömmliche CPU-Server, ist die langfristige Kosteneffizienz nicht zu unterschätzen. Durch die reduzierte Trainingszeit und die höhere Leistung sinken die Kosten pro Berechnung erheblich. Dies hat vor allem bei grossen KI-Projekten einen spürbaren Einfluss, bei denen mehrere Stunden bis Wochen an Rechenleistung erforderlich sind. Zudem bieten Cloud-Services mit GPU-Servern eine flexible Preisgestaltung.
Unternehmen müssen nicht in eigene Hardware investieren, sondern können GPU-Ressourcen nach Bedarf anmieten. Dies ermöglicht es kleinen und mittleren Unternehmen, von der Leistungsfähigkeit von GPUs zu profitieren, ohne hohe Investitionskosten tragen zu müssen. Zudem weisen GPU-Server im Vergleich zu CPU-basierten Systemen eine bessere Energieeffizienz auf. Zwar benötigen GPUs für bestimmte Anwendungen mehr Energie als CPUs, aber in Bezug auf die verarbeitete Rechenleistung pro Watt sind GPUs wesentlich effizienter. Das bedeutet, dass Unternehmen nicht nur die Geschwindigkeit ihrer KI-Projekte steigern, sondern auch ihre Energiekosten senken können.
Fazit
GPU-Server bieten für Unternehmen, die KI effektiv in ihre Geschäftsprozesse integrieren möchten vielfältige Vorteile, wie eine hohe Skalierbarkeit, verbesserte Energie- sowie Kosteneffizienz und Flexibilität. Durch die beschleunigte Verarbeitung von Daten und des Trainings von KI-Modellen können KI-Projekte effizienter durchgeführt werden, was Unternehmen zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil am Markt verhelfen kann. In einer Welt, in der Zeit und Daten eine entscheidende Rolle spielen, sind GPU-Server unverzichtbar für Unternehmen, die im Bereich KI langfristig erfolgreich sein wollen.
Der Autor
Damir Špoljarič ist tschechischer Unternehmer und CEO von vshosting~. In seiner Position als Geschäftsführer hat er vshosting in den letzten 18 Jahren an die Spitze der grössten Managed Hosting Firmen in Mitteleuropa geführt. Darüber hinaus ist er auch als Investor innerhalb der Contabo-Gruppe tätig, zu der auch vshosting gehört. Zusätzlich investiert er über seinen eigenen Venture-Fonds Gi21 in interessante technologische Startup-Projekte.