KI-Server: Definition, Anforderungen und Vorteile

KI-Server sind auf das Training von künstlicher Intelligenz ausgelegte Server. Besonders leistungsstarke Software- und Hardwarekomponenten unterscheiden AI-Server von herkömmlichen Serverarten.

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Was ist ein KI-Server?

Ein KI-Server, auch AI-Server genannt, ist eine spezialisierte Serverform, die darauf ausgelegt ist, Anwendungen aus den Bereichen „Künstliche Intelligenz (KI)“ und „Maschinelles Lernen (ML)“ auszuführen. Hierfür sind AI-Server mit fortschrittlicher Hard- und Software ausgestattet, um die hohen Rechenanforderungen von KI-Modellen zu bewältigen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Servern, die hauptsächlich für allgemeine Computeraufgaben und das Hosting von Websites oder Datenbanken verwendet werden, sind KI-Server für die Verarbeitung großer Datenmengen und für komplexe Berechnungen optimiert.

Hardwareanforderungen eines KI-Servers

Die Hardware eines KI-Servers ist entscheidend für seine Leistung und Effizienz. KI-Anwendungen sind sehr rechen- und speicherintensiv, sodass spezifische Hardware erforderlich ist. Die wichtigsten Komponenten sind:

  • Grafikprozessoren (GPUs): GPUs sind für die Verarbeitung paralleler Datenströme entscheidend, was insbesondere beim Training von Deep-Learning-Modellen notwendig ist.
  • Zentralprozessoren (CPUs): Leistungsstarke CPUs sind wichtig für allgemeine Berechnungen und die Verwaltung des Servers.
  • Arbeitsspeicher (RAM): Damit auch recht große Datensätze im Speicher gehalten werden können und die Zugriffszeit gering gehalten wird, benötigen AI-Server verhältnismäßig viel RAM. Mindestens 64 GB, häufig jedoch 128 GB oder mehr, sind empfehlenswert.
  • Speicher: Die Arbeit mit künstlicher Intelligenz ist speicherintensiv. KI-Modelle benötigen viele Datensätze für ihr Training. Genügend HDD- oder noch besser SSD-Speicher ist daher essenziell.
  • Netzwerkkarten: Eine leistungsstarke Netzwerkanbindung ist für die Kommunikation innerhalb des Gerätenetzes erforderlich.

Softwareanforderungen eines KI-Servers

Die passende Software ist für einen KI-Server genauso wichtig wie die Hardware, denn für das Training und die Ausführung von KI-Modellen benötigen Sie ganz spezifische Anwendungen.

  • Betriebssystem: Für die Arbeit auf dem AI-Server wird selbstverständlich ein Betriebssystem benötigt, das die Hardwareressourcen verwaltet. Weit verbreitet sind Linux-Distributionen wie Ubuntu, CentOS oder Debian, die nativ die meisten KI-Frameworks unterstützen.
  • KI-Frameworks: Spezifische Umgebungen für die Arbeit mit künstlicher Intelligenz und Machine Learning sollten auf keinem KI-Server fehlen. Insbesondere TensorFlow, PyTorch und Keras erfreuen sich großer Beliebtheit.
  • Softwarebibliotheken: Softwarebibliotheken wie NumPy oder Pandas sind nötig, um KI-Modelle zu programmieren.
  • KI-Modelle: Bei dem KI-Modell handelt es sich um das Programm, das die KI-Aufgaben übernimmt. Es wird auf vielfältige Weise trainiert, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.

Wie funktioniert ein KI-Server?

Ein AI-Server arbeitet, indem er große Mengen von Daten verarbeitet und analysiert. Ziel ist es, mithilfe von Machine Learning oder Deep Learning Modelle zu trainieren, die dann Vorhersagen treffen, Entscheidungen basierend auf neuen Daten treffen oder im Falle von generativer KI Output erstellen können. Die Arbeitsweise eines KI-Servers kann in mehrere Schritte unterteilt werden:

  1. Datenvorbereitung: In einem ersten Schritt werden die Daten, die für das Training des KI-Modells nötig sind, gesammelt, bereinigt und in einem geeigneten Format gespeichert.
  2. Modelltraining: Im zweiten Schritt trainiert man einen KI-Algorithmus mit den vorbereiteten Daten bzw. den Übungsdaten. Dieser Schritt erfordert intensive Rechenressourcen, da der Algorithmus durch die Daten iteriert und seine Parameter anpasst, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Das Training kann daher Stunden oder sogar Tage in Anspruch nehmen.
  3. Modellbewertung: Im Anschluss wird das trainierte Modell mit einem separaten Datensatz, den sogenannten Testdaten, ausgeführt, um seine Genauigkeit und Leistung zu bewerten.
  4. Modellbereitstellung: Abschließend kann das Modell in eine Produktionsumgebung überführt werden, in der es auf neue Daten angewendet wird, um Vorhersagen zu treffen.
Nachdem das KI-Modell auf dem Server verschiedene Phasen durchlaufen hat, generiert es den gewünschten Output.

Vorteile von KI-Servern

Für Unternehmen kann der Einsatz von KI-Servern aus verschiedenen Gründen vorteilhaft sein. Insbesondere, wenn einfache KI-Websites und -Tools, AIaaS oder KI in der Cloud vom Funktionsumfang oder leistungstechnisch nicht mehr ausreichen, ist ein eigener AI-Server eine gute Wahl.

Vor allem die Skalierbarkeit ist ein Argument für die Nutzung der Server. Sie können je nach Bedarf skaliert werden, um mehr Rechenleistung oder Speicher bereitzustellen. Außerdem nutzen sie ihre Ressourcen auf diese Weise maximal effizient. Im Gegensatz zu herkömmlichen Servern greifen KI-Server zudem auf Hardware zurück, die auf den Einsatz künstlicher Intelligenz abgestimmt ist. Vor allem die GPUs stechen dabei heraus.

Wichtigste Einsatzgebiete von KI-Servern

AI-Server eignen sich für alle Bereiche, in denen der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Allgemeinen sinnvoll ist. Das sind vor allem Gebiete, in denen das Verarbeiten und Analysieren sehr großer Datenmengen sowie Mustererkennung eine Rolle spielen. Ein gutes Beispiel sind autonome Fahrzeuge, bei denen die Verarbeitung von Daten aus Kameras und diversen Sensoren zur Navigation und Entscheidungsfindung genutzt wird. Aber auch in der Sprach- und Bildererkennung bzw. -generierung sind KI-Server eine geeignete Wahl: Large Language Models oder generative KI produzieren Texte und Bilder auf Basis gelernter Daten und Wahrscheinlichkeiten.

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