Künstliche Intelligenz im Rechenzentrum: Welche Server-Infrastruktur braucht es wirklich?
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst mehr als nur ein Trend – sie gilt als einer der wichtigsten technologischen Treiber unserer Zeit. Ob in der Forschung, der Industrie oder im alltäglichen Geschäftsbetrieb: KI-Anwendungen erfordern enorme Rechenleistung, stabile Datenverarbeitung und ein Höchstmaß an Skalierbarkeit. Damit diese Anforderungen zuverlässig erfüllt werden können, kommt der richtigen Server-Infrastruktur im Rechenzentrum eine entscheidende Rolle zu.

Doch gerade im Bereich KI ist die Auswahl der passenden Systeme alles andere als trivial: Je nach Einsatzszenario – ob Training großer Sprachmodelle, Verarbeitung von Sensordaten in Echtzeit oder Inferenz im produktiven Umfeld – variieren die Anforderungen an Hardware, Architektur und Energieeffizienz erheblich. Die Spannweite reicht von GPU-beschleunigten High-End-Systemen über flexible Hybridlösungen bis hin zu auf KI optimierten Edge-Servern.

Der Lenovoexperte Paul Höcherl, Data Center Technologist bei Lenovo, bringt Licht ins Dunkel dieses komplexen Themas. In der Session gibt er Ihnen einen praxisnahen Überblick über die aktuelle Serverlandschaft für KI-Anwendungen, ordnet unterschiedliche Systeme ein und zeigt, welche Infrastrukturlösungen sich für welche Szenarien besonders gut eignen.

Sie erfahren unter anderem:

• Welche Serverarchitekturen sich für unterschiedliche KI-Workloads empfehlen

• Wie sich Leistungsanforderungen, Energieeffizienz und Skalierbarkeit sinnvoll ausbalancieren lassen

• Welche Lenovo-Systeme heute schon speziell für KI optimiert sind

• Worauf Sie bei der Planung und Integration im Rechenzentrum achten sollten

Ob Sie erste KI-Pilotprojekte planen oder bestehende Umgebungen skalieren möchten – dieser Überblick bietet Ihnen wertvolle Orientierungshilfe bei der Auswahl der passenden Infrastruktur.

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