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Dell AI: Die KI-Server von Dell bieten Ihnen die Leistung, Sicherheit und Flexibilität für eine erfolgreiche KI-Strategie

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind Zukunftstechnologien, mit denen sich jedes Unternehmen beschäftigen muss. 70 Prozent der Business- und IT-Manager in Deutschland gehen laut der Studie „Generative AI Pulse Survey 2023“ von Dell davon aus, dass beispielsweise Generative AI einen hohen bis sehr hohen Einfluss auf die Weiterentwicklung ihres Unternehmens haben wird.

Mithilfe von KI wollen Unternehmen in Deutschland vor allem neue Einnahmequellen und Geschäftsfelder erschließen, die Kosten senken und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken. Um ihr KI-Strategie umzusetzen, haben 80 Prozent der Firmen ihre IT-Budgets erweitert. Ein beträchtlicher Teil davon fließt in Server-Systeme, etwa von Dell Technologies, und Graphics Processing Units (GPUs) von NVIDIA.

Mehr als die Hälfte der deutschen Unternehmen will im eigenen Rechenzentrum (On-Premises) mit solchen Systemen KI-Modelle entwickeln und entsprechende Workloads bereitstellen. Weitere 34 Prozent nutzen dafür Hybrid-Umgebungen: Ein Teil der Entwicklungsarbeiten läuft auf eigenen Servern, ein Teil der Ressourcen stammt von Cloud-Serviceprovidern.

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Vorteile der Dell AI Lösungen

Schnellere und bessere Ergebnisse

Mit Dell Technologies und NVIDIA verbessern und beschleunigen Sie die Entscheidungsfindung mit einer leistungsstarken GenAI-Komplettlösung.

Einfache KI-Einführung

Eine bewährte Lösung mit validierten Designs beschleunigt die Einführung von AI im Unternehmen.

Sichere KI-Prozesse

Eine eigene, sichere KI-Infrastruktur für Ihre geschäftskritischen Abläufe und somit eine werthaltige IT.

Skalierbare KI-Infrastruktur

Das modulare und skalierbares Design sowie unterschiedliche Nutzungsmodelle unterstützen eine Vielzahl von Anforderungen und Anwendungsfällen.

Schnellerer Time-to-Value

Unsere Experten unterstützen in jeder Phase der KI-Implementierung: Von der Strategie über Implementierung und Einführung bis hin zur Skalierung im Unternehmen.

Typische Einsatzfelder für künstliche Intelligenz

Unternehmen und öffentliche Einrichtungen können in mehrfacher Hinsicht von künstlicher Intelligenz profitieren. Ein Beispiel ist Generative AI. Mithilfe der Serversysteme und Grafikbeschleuniger von Dell Technologies und NVIDIA können Nutzer GenAI-Modelle erstellen, die Dokumente und E-Mails verfassen oder den Inhalt von Gesprächen zusammenfassen. Dies befreit Mitarbeiter von Routineaufgaben und gibt ihnen mehr Raum für wichtigere Tätigkeiten, etwa Kunden zu betreuen.

Mit PowerEdge-Servern mit Graphics Processing Units von NVIDIA lassen sich außerdem digitale Zwillinge von Objekten, Geschäftsprozessen und Fabrikationsanlagen erstellen. Die digitalen Abbilder synchronisieren sich in Echtzeit mit ihren „realen“ Versionen. Die Analyse solcher Informationen mit Maschine-Learning- und KI-Algorithmen gibt beispielsweise Aufschluss über bevorstehende Ausfälle von Systemen oder Materialengpässe. Unternehmen können in solchen Fällen proaktiv Gegenmaßnahmen ergreifen.

Darum SVA

Für SVA als Partner bei KI-Projekten spricht die langjährige Erfahrung mit dem Aufbau von Server-Umgebungen auf Basis der Lösungen von Dell Technologies.
SVA zählt zu den Top-3-Infrastrukturpartnern von Dell Technologies und wurde von Dell mehrfach ausgezeichnet. Als Dell-Titanium-Partner hat SVA zudem einen „direkten Draht“ zum Engineering-Team von Dell. Zahlreiche zertifizierte Consultants mit dem entsprechenden Expertenwissen unterstützen Kunden dabei, maßgeschneiderte Server-Lösungen für ihre KI-Projekte auszuwählen und zu implementieren.
Ein weiterer Vorzug von SVA ist, dass das Unternehmen bereits frühzeitig den Stellenwert von KI und der Lösungen von NVIDIA erkannt hat. Als einziger IT-Dienstleister verfügt SVA daher über einen Partnerstatus mit der höchsten Solution Provider-Zertifizierung von NVIDIA.
Zudem ist SVA NVIDIA Service Delivery Partner und Certified Instructor des NVIDIA Deep Learning Institute (DLI). Interessenten haben außerdem die Möglichkeit, sich in einem Demo-Labor von SVA mit den Lösungen von NVIDIA vertraut zu machen. System Engineers und Data Scientists des Systemintegrators unterstützen Kunden zudem dabei, PoCs (Proofs of Concepts) im Bereich KI zu erstellen.

Weitere Anwendungsfelder

Finanzsektor

KI-gestützte Analysetools erkennen bereits im Vorfeld mögliche finanzielle Risiken.

Empfehlungs-Engines (Recommendation)

Sie ermitteln anhand des Nutzungs-, Such- und Kaufverhaltens von Kunden, welche Produkte und Services für diese relevant sind. Dies ist sowohl für den stationären als auch den Online-Handel wichtig.

Softwareentwicklung

Software-Code lässt sich mittels Spracheingabe erzeugen. Dadurch können auch technisch weniger versierte User Anwendungen anpassen oder generieren.

Prozessplanung und Qualitätsüberwachung

Industrieunternehmen setzen künstliche Intelligenz ein, um Produktionsprozesse zu planen, die Fertigungsqualität zu erhöhen und neue Fabriken zu entwerfen.

Lieferketten

Sie lassen sich mit Servern von Dell Technologies, GPUs von NVIDIA und KI-basierten Anwendungen nachhaltiger gestalten - etwa, weil Firmen die Nachfrage nach Produkten präziser einschätzen und Logistikprozesse optimieren können.

Energiesektor

Künstliche Intelligenz übernimmt zusammen mit Edge-KI-Plattformen die Aufgabe, Energie umweltverträglich zu erzeugen und entsprechend dem aktuellen Bedarf dort bereitzustellen, wo sie aktuell benötigt wird.

Eigener KI-Server, um geistiges Eigentum zu schützen

Für einen On-Premises-Ansatz sprechen mehrere Faktoren. Einer ist der Schutz von sensiblen Daten, die für das Training der KI-Modelle herangezogen werden. Sie bleiben unter Kontrolle der Nutzer, wenn diese eigene Server-Systeme und Grafikbeschleuniger verwenden, die für künstliche Intelligenz optimiert sind. Das Gleiche gilt für die Machine-Learning- und KI-Modelle und Anwendungen, die Unternehmen mithilfe von Dell PowerEdge-Servern entwickeln.

Zudem lassen sich Datenschutzvorgaben besser einhalten, insbesondere die EU-Datenschutz-Grundverordnung, wenn Informationen auf Server- und Storage-Systeme im eigenen Datacenter gespeichert und bearbeitet werden.

Dell PowerEdge-Server für KI-Projekte

Für rechenintensive KI-Anwendungen, einschließlich Deep Learning und künstliche neuronale Netze, hat Dell Technologies spezielle Modelle der Dell PowerEdge-Serverfamilie entwickelt. Nutzer mit hohen Anforderungen an die Rechenleistung und GPU-Kapazitäten greifen zu den Dell PowerEdge XE-Modellen. Für den Einstieg in KI-Anwendungen kommen verstärkt die Systeme der Dell PowerEdge R7x0xa-Linie in Betracht.

Dell PowerEdge XE: Höchstleistung für Sprachmodelle und komplexe Simulationen

Die Server der Reihe Dell PowerEdge XE verfügen über leistungsstarke Intel® Xeon® Scalable CPUs. Hinzu kommen bis zu acht GPUs der Reihe NVIDIA® H100 und NVIDIA® H200. Sie werden über Hochleistungsverbindungen auf Basis von NVIDIA NVLink angebunden.

Diese Systeme sind für anspruchsvolle KI-Anwendungen ausgelegt, etwa das Training von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) im Bereich Generative AI. Weitere Anwendungsfelder sind komplexe Simulationen und das Erstellen von digitalen Zwillingen. Solche „Digital Twins“ bilden Fertigungsumgebungen, Gebäude, Fahrzeuge und Geschäftsprozesse nach. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Unternehmen an einem digitalen Zwilling beispielsweise durchspielen, welche Änderungen sich in der Fertigung ergeben, wenn andere Materialien oder Maschinen zum Einsatz kommen.

Umweltfreundlicher durch Flüssigkeitskühlung

Einige Modelle der Dell PowerEdge XE-Reihe sind mit einer Flüssigkeitskühlung erhältlich. Der Vorteil: die Systeme benötigen nur zwei Höheneinheiten (HE) im Server-Rack, und dies trotz einer höheren Performance als luftgekühlte Server mit 4 HE. Unternehmen können daher den Platz im Rechenzentrum effizienter nutzen. Das wiederum spiegelt sich in einem kleineren CO2-Fußabdruck wider.

Dell PowerEdge-Systeme für kleinere KI-Modelle

Eine gute Wahl für weniger anspruchsvolle Anwendungen und Unternehmen, die erste Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz sammeln wollen, ist der Rack-Server Dell PowerEdge R760xa. Zur Ausstattung zählen wie bei der Dell PowerEdge XE-Linie Intel® Xeon® Scalable-Prozessoren. Das System lässt sich mit bis zu zwölf PCI-Express-GPUs (einfache Baubreite) bestücken.

Der Server eignet sich für Aufgaben aus dem Bereich Bilderkennung, außerdem für das Trainieren von kleineren KI-Modellen. Im Rack belegt das System nur zwei Höheneinheiten, kommt also mit wenig Platz aus und eignet sich damit auch für kleinere Rechenzentren und Serverräume mit begrenztem Raumangebot.

KI-Server mit passgenauen Graphics Processing Units

Die Rechenleistung der Prozessoren von Servern allein reicht nicht aus, um komplexe KI- und Machine-Learning-Modelle zu trainieren. Für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen sind Grafikbeschleuniger (GPUs) unverzichtbar.

Wichtig ist, dass sich ein Server mit GPUs bestücken lässt, die auf den jeweiligen Use Case zugeschnitten sind, etwa das Training von Large Language Models – oder aber von kleineren KI-Modellen. Exakt diese Wahlmöglichkeiten haben Nutzer, wenn sie Dell PowerEdge-Systeme einsetzen. Denn Dell Technologies bietet für diese Server mehrere Optionen an.

Breite Palette von Beschleunigerkarten für Dell PowerEdge

So lassen sich Systeme im höheren Performance-Bereich beispielsweise mit Beschleunigern wie dem NVIDIA H100 und neuerdings dem H200 ausrüsten. Damit sind die PowerEdge-Systeme auch für anspruchsvolle Anwendungen gerüstet, beispielsweise das Training von großen Sprachmodellen wie GPT. Eine Alternative mit einer geringeren Performance sind die Systeme der NVIDIA A100-Serie.

Auch für die Dell PowerEdge-Server der Reihe R7x0xa mit ihren PCI-Express-Schnittstellen haben Unternehmen mehrere Optionen. Sie können ebenfalls auf leistungsstarke Grafikeinheiten wie die NVIDIA H100 und A200 zurückgreifen. Eine Alternative für kleinere KI-Workloads sind die GPUs der Reihe NVIDIA A2 bis A40 oder Modelle wie die NVIDIA L2 und L40.

Die Möglichkeit, aus vielen Konfigurationsoptionen zu wählen, hat für Unternehmen mehrere Vorteile. Sie können beispielsweise „klein“ starten – mit KI-Projekten, die auf weniger komplexen Modellen basieren und daher keine High-End-GPUs benötigen. Erfordern später anspruchsvollere Anwendungen und Modelle eine höhere Performance, kann ein Nutzer die Dell PowerEdge-Server mit leistungsstärkeren Systemen von NVIDIA ausrüsten.

Validierte Designs für unterschiedliche KI-Anwendungen

Nicht alle Unternehmen und Organisationen verfügen über genügend Fachleute und die Zeit, um aus Komponenten wie Dell PowerEdge-Servern und NVIDIA GPUs eine Infrastruktur für KI-Anwendungen aufzubauen. Wichtig ist daher, dass solche Nutzer auf Komplettlösungen zurückgreifen können.

Deshalb hat Dell Technologies validierte Designvorschläge und Referenzarchitekturen für Aufgaben im Bereich künstliche Intelligenz zusammengestellt. Sie bestehen aus Systemkomponenten von Dell und NVIDIA. Alle Systeme und die dazu gehörige Software wurden daraufhin überprüft wurden, ob sie reibungslos zusammenarbeiten.

Ein Beispiel ist das validierte Design für die Anpassung und das Tuning von Generativen-KI-Modellen. Das Herzstück bilden Server der Dell PowerEdge XE-Reihe oder der PowerEdge R7xx-Linie mit Grafikprozessoren von NVIDIA. Hinzu kommen darauf abstimmte Storage- und Netzwerkkomponenten, zudem Management-Lösungen und KI-Software wie NVIDIA AI Enterprise (NVAIE).

Inklusive Software für Data Science und künstliche Intelligenz

NVAIE stellt Anwendungen für die Bereiche Data Science und KI zur Verfügung. Dazu gehören Frameworks wie NVIDIA TAO, RAPIDS, Triton Inference Server, Triton Management Service und das TensorRT-Software-Development-Kit (SDK). Zusätzlich unterstützen NVAIE Open-Source-Container und Virtualisierungsplattformen wie VMware vSphere sowie Orchestrierungslösungen wie Red Hat OpenShift und Kubernetes.

Ähnliche „Validated Designs“ stehen für andere Aufgaben bereit. Dazu gehört das Erstellen von großen Sprachmodellen, die bei Chatbots zum Einsatz kommen. Ein weiteres validiertes Design ist für das Inferencing ausgelegt. Diese Methode ermöglicht es einem KI-Algorithmus, erlerntes Wissen auf neue Objekte anzuwenden, also beispielsweise ähnliche Objekte zu identifizieren, auch wenn diese eine andere Farbe haben.

Fragen zu KI-Server von Dell

FAQ's

Warum sollte die Wahl auf Server von Dell Technologies fallen?

Dell zählt zu den weltweit führenden Anbietern von Servern für KI- und Machine-Learning-Anwendungen. Das Unternehmen hat mit den PowerEdge-Systemen bereits frühzeitig leistungsstarke, robuste und wartungsarme Lösungen auf den Markt gebracht, die auf solche Applikationen zugeschnitten sind.

Hinzu kommen die hohe Variabilität und Skalierbarkeit. Nutzer können die Rechner im Detail auf ihre Anforderungen abstimmen, etwa in Bezug auf die Prozessoren, die Speicherausstattung, die Grafikeinheiten und die Netzwerkanbindung. Dadurch erhalten Kunden Lösungen, die perfekt mit ihren Use Cases harmonieren. Außerdem können sie die Systeme mit geringem Aufwand an geänderte Anforderungen anpassen.

Wie hoch ist der Aufwand für den Betrieb von KI-Servern?

Die Systeme von Dell Technologies sind mit automatisierten Management-Funktionen ausgestattet. Dadurch lässt sich die Server-Infrastruktur mit einem überschaubaren Aufwand konfigurieren und an neue Use Cases anpassen – gegebenenfalls mit Unterstützung durch Experten von SVA.

Wie lassen sich KI-Server der Dell PowerEdge-Reihe in die vorhandene IT-Infrastruktur integrieren?

Dell PowerEdge-Server verfügen über eine Vielzahl von Schnittstellen, etwa für Gigabit-Ethernet, Fibre Channel und Infiniband über Kupferkabel oder Glasfaser. Außerdem unterstützen die PowerEdge XE-Systeme ergänzende Technologien wie NVIDIA Bluefield-3 SuperNIC. Diese ermöglicht die direkte Kommunikation zwischen Grafikbeschleunigern von NVIDIA und beschleunigt dadurch die Entwicklung großer KI-Modelle.

Stellen Dell Technologies, NVIDIA und SVA ergänzende Lösungen bereit?

Kunden haben die Möglichkeit, KI-Server von Dell Technologies mit GPUs von NVIDIA mit weiteren Lösungen aus dem Portfolio von Dell Technologies zu kombinieren. Dazu zählen Storage-Systeme, die speziell für die Verarbeitung großer Mengen von unstrukturierten Daten optimiert wurden. Fachleute von SVA und Dell Technologies unterstützen Unternehmen außerdem dabei, das Management der Daten zu optimieren, die im Rahmen von KI-Projekten anfallen. Dies ermöglicht einen sicheren und schnellen Zugriff auf diese Informationen und beschleunigt die Entwicklung von KI-Modellen und -Anwendungen.