Workstations und Künstliche Intelligenz: Treiber der digitalen Transformation

Unternehmen setzen vermehrt auf KI, um ihre Prozesse zu optimieren, Entscheidungen zu automatisieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Doch während sich viele Anwendungen über Cloud-Lösungen auch auf klassischen Büro-PCs betreiben lassen, stoßen diese bei komplexen Berechnungen, großen Datenmengen oder der Entwicklung schnell an ihre Grenzen. Erfahren Sie in diesem Artikel, wie IT-Workstations die KI-Transformation unterstützen und worauf es bei der Anschaffung ankommt.

Inhalt

Warum Workstations für KI-Anwendungen unverzichtbar sind
Workstations bieten Vorteile für viele KI-Anwendungen
Nicht jeder KI-Workload gehört in die Cloud
Workstations für KI: Drei Tipps für Effizienz
Fazit: Workstations und IT-Remarketing – Die perfekte Kombination für die KI-Transformation

Warum Workstations für KI-Anwendungen unverzichtbar sind

Künstliche Intelligenz (KI) ist das Ergebnis komplexer Algorithmen, die Maschinen und Software befähigen, Aufgaben zu bewältigen. Sowohl maschinelles Lernen als auch Deep Learning ziehen ihre Leistung aus der Analyse großer Datenmengen und benötigen dazu leistungsfähige Recheneinheiten. Deep Learning etwa basiert dabei auf künstlichen neuronalen Netzwerken. Jedes Neuron hat einen oder mehrere Parameter, die seine Aktivierungsfunktion bestimmen. Jedes Neuron ist mit anderen Neuronen durch Gewichte verbunden, die die Stärke der Verbindung angeben. Die Anzahl der Parameter und Gewichte steigt exponentiell mit der Anzahl der Neuronen und Schichten an. Workstations verfügen über leistungsstarke Prozessoren, große Mengen an Arbeitsspeicher (RAM) und dedizierte Grafikkarten, die speziell für rechenintensive Aufgaben ausgelegt sind. Dies ermöglicht eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen und komplexe Berechnungen, die für herkömmliche PCs möglicherweise zu anspruchsvoll sind.

Workstations bieten Vorteile für viele KI-Anwendungen

Laut einem aktuellen Bericht nutzen 25 Prozent der Befragten bereits Workstations, um kritische KI-Workloads lokal und unabhängig von Cloud-Systemen ausführen zu können. Neben vertikal integrierten Business-Lösungen bieten Workstations für folgende Anwendungsbereiche verschiedene Vorteile:

• Lokale Modellentwicklung: Anstatt in der Cloud zu experimentieren, wo umfangreiche Tests mit komplexen Modellen schnell zu exorbitanten Kosten führen können, ermöglichen es diese Workstations, Modelle vor Ort zu trainieren und zu verfeinern. Dies reduziert nicht nur die Kosten, sondern erlaubt auch eine schnelle Anpassung bevor die Modelle für den groß angelegten Einsatz in die Cloud übertragen werden.
• Predictive Analytics: In Bereichen von Marketing bis Logistik nutzen Unternehmen verstärkt maschinelles Lernen, um fundierte Vorhersagen zu treffen. Dank der hohen Rechenleistung, die moderne Workstations bieten, können sie komplexe Algorithmen entwickeln, die genaue Prognosen liefern und so informierte strategische Entscheidungen ermöglichen.
• Bild- und Sprachverarbeitung: Die Bild- und Sprachverarbeitung ermöglicht vielfältige Anwendungen, etwa zur Analyse von Kommunikation mit Kunden zur Erstellung detaillierter Profile. Mit IT-Workstations können Mitarbeitende solche Aufgaben unkomplizierter ausführen und besser in reguläre Prozesse integrieren.

Nicht jeder KI-Workload gehört in die Cloud

Der Aufstieg der Cloud-Technologie hat individuelle leistungsstarke PCs am Arbeitsplatz in den Hintergrund rücken lassen. Heutige Lösungen für Büroanwendungen, Videobearbeitung, Grafikdesign oder Datenanalyse werden zunehmend über Cloud-Services bereitgestellt. Dabei spielen die fortschrittlichen Rechenzentren von Anbietern wie Microsoft und Amazon eine Schlüsselrolle in der stetigen Verbesserung der KI-Modelle. Allerdings kann dieser Ansatz für KI-Workloads aus verschiedenen Gründen problematisch sein.

Dennoch birgt der Cloud-zentrierte Ansatz bei KI-Workloads auch einige Herausforderungen:

• Kosten: Für die Modellentwicklung und das Training mit großen Datenmengen können in einem Cloud-Szenario schnell hohe Kosten anfallen.
• Compliance: Bestimmungen zum Datenschutz und zur Datensicherheit können die Nutzung der Cloud einschränken, insbesondere bei sensiblen Daten.
• Latenz: Die Übertragungszeiten können die Leistung von Echtzeit-KI-Anwendungen beeinträchtigen.

Workstations für KI: Drei Tipps für Effizienz

In jedem dritten Unternehmen werden zumindest Teile der Entwicklung, Training, Modellerstellung oder der Einsatz rechenintensiver KI-Lösungen bereits heute von Workstations bewältigt. In der Zukunft werden Unternehmen weiter in ihre Infrastruktur investieren müssen und brauchen daher eine umsichtige Transformationsstrategie:

• Bedarfsgerechte Planung: Identifizieren Sie die spezifischen Workloads, die lokal ausgeführt werden müssen. Dies hilft, einen klaren Überblick über notwendige Ressourcen und passende Konfigurationen zu bekommen.
• Passgenaue Lösungen: Lenovos Portfolio an Workstations sind speziell für KI-Anforderungen konzipiert, von kraftvollen Desktop-Systemen bis zu mobilen Lösungen für den Einsatz unterwegs. Mit Intel Xeon und AMD Ryzen™ Threadripper™ Prozessoren sowie Nvidia RTX GPUs bieten diese Workstations zusätzliche Effizienz und ermöglichen vielfältige Anwendungsfälle in der Sprach-, Video- und Bildanalyse.
  
  
  
  
• Nachhaltige Beschaffungskonzepte: Remarketing ermöglicht die umweltfreundliche Entsorgung und Wiederverwertung noch funktionsfähiger Hardware und bringt damit sowohl ökonomische als auch ökologische Vorteile mit sich. ACP bietet Lösungen an, die es ermöglichen, alte, aber funktionsfähige Geräte umweltfreundlich zu entsorgen oder wiederzuverwerten, wodurch Unternehmen Kosten sparen und gleichzeitig nachhaltig agieren können.

Fazit: Workstations als wesentlicher Teil der KI-Transformation

In der Ära der digitalen Transformation werden IT-Workstations zur unverzichtbaren Säule für den erfolgreichen Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen. Sie bieten die notwendige Rechenkraft, um die komplexen Algorithmen von KI-Systemen effizient zu verarbeiten, und ermöglichen es Organisationen, KI-Lösungen kosteneffizient im ganzen Unternehmen zu etablieren. Zudem behalten Unternehmen die Autonomie über die KI-Infrastruktur und damit die Kontrolle über die Datensicherheit und Compliance, während gleichzeitig die Latenzzeiten minimiert und die Gesamtbetriebskosten gesenkt werden.

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