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KI-Boost Künstliche Intelligenz beschleunigen: Wie GPU-Server Unternehmen helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben

Ein Gastbeitrag von Damir Špoljarič* 3 min Lesedauer

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Der Erfolg von KI-Projekten hängt auch von der verwendeten Infrastruktur ab. Während es traditionellen CPU-basierten Systemen oft an benötigter Rechenleistung mangelt, bieten spezielle GPU-Server Unternehmen eine Reihe von Vorteilen, um KI effizienter zu nutzen.

Ein Serverraum in einem Rechenzentrum: Ob durch Automatisierung, der Analyse großer Datenmengen oder der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen – KI verändert nahezu jede Branche.(Bild: Vshosting)
Ein Serverraum in einem Rechenzentrum: Ob durch Automatisierung, der Analyse großer Datenmengen oder der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen – KI verändert nahezu jede Branche.
(Bild: Vshosting)

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 GPU (Graphics Processing Units) darauf ausgelegt, viele Aufgaben parallel zu verarbeiten. Sie sind also besonders gut im Multitasking. Diese Parallelverarbeitung macht GPU 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. GPU 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.

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