KI-Rackserver stellen hohe GPU-Rechenleistung in einer für professionelle IT-Umgebungen geeigneten Bauform bereit. Sie lassen sich in vorhandene 19-Zoll-Racks integrieren und können abhängig von der Plattform mit einer oder mehreren GPUs, leistungsfähigen Serverprozessoren, großem Arbeitsspeicher und schnellem NVMe-Storage ausgestattet werden. Damit bilden sie eine zentrale Hardwarebasis für Machine Learning, Deep Learning, generative KI, KI-Inferenz und weitere rechenintensive Anwendungen.

Im ICO Online-Konfigurator stellen Sie Ihren KI-Rackserver passend zum geplanten Workload zusammen. Die auswählbaren Komponenten richten sich nach dem jeweiligen Grundsystem. So können Rechenleistung, Speicherausbau, Laufwerkskapazität, Netzwerk und Betriebssystem aufeinander abgestimmt werden, ohne das System auf eine einzelne Anwendung oder eine kurzfristige Hardwaregeneration festzulegen.

Warum ein Rackserver für KI-Anwendungen?

Rackserver sind für den zentralen Betrieb in Serverräumen und Rechenzentren konzipiert. Sie nutzen die vorhandene Rackfläche effizient und lassen sich in strukturierte Strom-, Netzwerk- und Managementumgebungen integrieren. Gegenüber einem Arbeitsplatzsystem bieten rackfähige Plattformen häufig mehr Möglichkeiten für redundante Komponenten, Remote-Management, zahlreiche Laufwerke und mehrere Erweiterungskarten.

Für KI-Anwendungen ist diese Bauform besonders dann interessant, wenn Rechenleistung mehreren Nutzern oder Diensten zentral zur Verfügung stehen soll. Ein KI-Rackserver kann beispielsweise Modelle für interne Anwendungen ausführen, Trainingsaufgaben bearbeiten, große Datenmengen analysieren oder als Rechenknoten innerhalb einer umfangreicheren Infrastruktur eingesetzt werden.

Die Rackbauform allein macht ein System jedoch noch nicht zum geeigneten KI-Server. Entscheidend sind GPU-Ausstattung, Speicherarchitektur, Datenanbindung und thermische Auslegung. Auch Racktiefe, verfügbare Höheneinheiten, Stromversorgung und Kühlleistung am Aufstellort müssen berücksichtigt werden.

Single-GPU- und Multi-GPU-Rackserver

Ein Rackserver mit einer einzelnen GPU kann für viele Inferenzaufgaben, Entwicklungsumgebungen, Bildverarbeitung und kleinere Trainingsprojekte ausreichend sein. Er bietet eine zentrale, über das Netzwerk erreichbare Rechenressource und kann bei geeigneter Plattform später erweitert werden.

Multi-GPU-Rackserver sind für Workloads vorgesehen, die mehr Rechenleistung oder zusätzlichen GPU-Speicher benötigen. Dazu gehören größere Modelle, umfangreiche Trainingsläufe und Anwendungen mit hohem parallelem Durchsatz. Für eine effiziente Nutzung müssen GPUs, CPU, Mainboard und Softwarearchitektur zusammenpassen. Neben der Anzahl der Karten sind insbesondere PCIe-Anbindung, Verteilung der Steckplätze, GPU-Kommunikation und Speicherzugriff relevant.

Bei unterstützten Plattformen können direkte Hochgeschwindigkeitsverbindungen zwischen GPUs die Kommunikation beschleunigen. Ob eine solche Verbindung benötigt wird, hängt vom konkreten Rechenverfahren ab. Nicht jeder Workload profitiert in gleichem Maß von mehreren GPUs. Vor der Konfiguration sollte daher geprüft werden, ob Modell und verwendete Anwendungen eine parallele Verarbeitung über mehrere Beschleuniger unterstützen.

GPU-Speicher als wichtiges Auswahlkriterium

Der verfügbare GPU-Speicher bestimmt wesentlich, welche Modelle und Datenmengen direkt auf dem Beschleuniger verarbeitet werden können. Für KI-Inferenz müssen Modellgewichte und Laufzeitdaten in den Speicher passen. Beim Training werden zusätzlich Aktivierungen, Gradienten und weitere Zustände gespeichert. Auch Kontextlänge, Batch-Größe und verwendete Präzision beeinflussen den tatsächlichen Bedarf.

Reicht der Speicher einer einzelnen GPU nicht aus, kann ein Modell auf mehrere GPUs verteilt werden. Das erhöht allerdings die Anforderungen an Kommunikation und Softwarekonfiguration. Ein Multi-GPU-Rackserver sollte deshalb nicht nur anhand der addierten Speicherkapazität ausgewählt werden. Entscheidend ist, wie der konkrete Workload die einzelnen GPUs und deren Speicher tatsächlich nutzt.

Prozessor, RAM und PCIe-Ressourcen

Die CPU versorgt die GPUs mit Daten, koordiniert Systemprozesse und übernimmt Aufgaben der Vor- und Nachverarbeitung. Bei mehreren GPUs muss sie ausreichend Rechenleistung, Speicherbandbreite und I/O-Ressourcen bereitstellen. Serverprozessoren mit vielen Kernen eignen sich für parallele Prozesse und umfangreiche Datenpipelines. Anwendungen mit seriellen Anteilen können dagegen stärker von einer hohen Leistung pro Kern profitieren.

Auch der Arbeitsspeicher sollte zur GPU-Ausstattung und zum Datenbestand passen. Er dient als Zwischenspeicher für Datensätze, Vorverarbeitung und Systemprozesse. Bei mehreren Nutzern, Containern oder virtuellen Umgebungen steigt der Bedarf entsprechend. Professionelle Rackserver verwenden häufig ECC-Arbeitsspeicher, um Speicherfehler erkennen und abhängig von der Technologie korrigieren zu können.

Die Zahl der PCIe-Lanes beeinflusst, wie GPUs, Netzwerkkarten und NVMe-Laufwerke an das System angebunden werden. Eine leistungsfähige Erweiterungskarte kann nur dann ihr Potenzial ausschöpfen, wenn die Plattform eine ausreichende elektrische Anbindung bereitstellt. Deshalb ist die Gesamtarchitektur wichtiger als die isolierte Auswahl einzelner Komponenten.

NVMe-Storage und schnelle Netzwerkanbindung

Trainingsdaten, Modelle und Zwischenergebnisse müssen mit hoher Geschwindigkeit gelesen und geschrieben werden können. NVMe-SSDs eignen sich für Betriebssystem, Modelle, temporäre Daten und lokale Datensätze. Mehrere Laufwerke können eingesetzt werden, um Kapazität, Leistung oder Verfügbarkeit passend zur Anwendung zu gestalten.

Werden Daten auf einem zentralen Storage gespeichert, wird die Netzwerkanbindung zum Bestandteil der Rechenleistung. Für einzelne Inferenzdienste kann eine klassische Netzwerkanbindung genügen. Große Datensätze, mehrere Nutzer oder verteilte Rechenaufgaben können deutlich höhere Bandbreiten erfordern. Management-, Storage- und Nutzdatenverkehr lassen sich bei Bedarf über getrennte Schnittstellen führen.

Bei mehreren KI-Rackservern kann ein schneller Verbund für den Austausch von Daten und Rechenergebnissen notwendig sein. Die geeignete Netzwerkarchitektur hängt von Knotenanzahl, Datenmenge und Software ab. Eine möglichst hohe nominelle Bandbreite allein reicht nicht aus. Auch Latenz, Switch-Infrastruktur, Verkabelung und Storage müssen zum Gesamtsystem passen.

Kühlung, Stromversorgung und Rackplanung

GPUs können unter hoher Last eine erhebliche Leistungsaufnahme entwickeln. Netzteile und Stromanschlüsse müssen deshalb für die gewählte Konfiguration ausgelegt sein. Redundante Netzteile können abhängig vom System die Ausfallsicherheit erhöhen. Sie ersetzen jedoch keine geeignete Stromversorgung und keine Planung der verfügbaren Leistungsreserven im Rack.

Auch die Kühlung des Serverraums muss die entstehende Abwärme zuverlässig abführen. Rackserver nutzen eine definierte Luftführung, die nicht durch ungeeignete Einbausituationen behindert werden darf. Bei der Planung sind Höheneinheiten, Einbautiefe, Gewicht, Luftstrom und Wartungszugang zu berücksichtigen. Eine belastbare Standortplanung ist besonders bei GPU-dichten Systemen wichtig.

Zentraler Betrieb und Remote-Management

Viele professionelle Rackplattformen verfügen über ein unabhängiges Managementsystem. Damit können Administratoren Systemzustände überwachen und bestimmte Wartungsaufgaben aus der Ferne durchführen. Welche Funktionen verfügbar sind, hängt von der gewählten Plattform ab. Für den dauerhaften Betrieb können außerdem redundante Datenträger, mehrere Netzwerkschnittstellen und geeignete Serviceoptionen relevant sein.

Ein einzelner KI-Rackserver kann als zentrale Rechenressource dienen. Steigen Nutzerzahl oder Rechenbedarf, lassen sich je nach Architektur zusätzliche Systeme ergänzen. Die Skalierung sollte jedoch bereits bei Netzwerk, Storage, Strom und Kühlung mitgedacht werden. So bleibt die Infrastruktur anpassbar, ohne von Beginn an unnötig groß dimensioniert zu werden.

Typische Anwendungen für KI-Rackserver

Rackfähige GPU-Server eignen sich als Hardwarebasis für unterschiedliche zentrale Aufgaben:

• KI-Inferenz für mehrere Nutzer oder Anwendungen
• Sprachmodelle und generative KI
• Computer Vision und automatisierte Bildauswertung
• Datenanalyse, Forschung und Simulation
• Anspruchsvolle Trainingsaufgaben
• Gemeinsam genutzte Rechenressourcen für Teams

Die Anforderungen unterscheiden sich erheblich. Eine Anwendung mit wenigen komplexen Anfragen benötigt eine andere Konfiguration als ein Dienst mit vielen gleichzeitigen Nutzern. Auch der Zugriff auf große Bild-, Video- oder Sensordaten verändert die Anforderungen an Storage und Netzwerk. Deshalb sollte der reale Workload die Grundlage jeder Konfiguration bilden.

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Mit dem ICO KI-Rackserver-Konfigurator wählen Sie ein geeignetes Grundsystem und passen die verfügbaren Hardwarekomponenten an. Je nach Plattform lassen sich GPU, CPU, ECC-Arbeitsspeicher, NVMe-Storage, Netzwerk, Betriebssystem und Zubehör auswählen. Bei Fragen zu Ausbau, Stromversorgung oder Erweiterbarkeit unterstützt Sie unser Vertrieb bei der Hardwareauswahl.

Ihr individuell zusammengestellter KI-Rackserver wird in unserer hauseigenen Fertigung assembliert und getestet. Die Fertigungs- und Prüfprozesse erfolgen innerhalb unseres Qualitätsmanagementsystems nach DIN EN ISO 9001:2015. So erhalten Sie ein vollständig aufgebautes Hardwaresystem für den Einsatz in Ihrer IT-Infrastruktur.