Heute hat Lenovo auf der 10. jährlichen GPU-Technologiekonferenz mehrere Ankündigungen zum Thema KI gemacht. Lenovo kündigte die Einführung von AI Workshops an, KI-Innovationszentren, die Kunden dabei helfen sollen, KI optimal zu nutzen. Das Unternehmen kündigte außerdem eine Verbesserung seines ThinkSystem SR670-Servers an, der sich ideal für KI-Workloads eignet.
KI wird in den nächsten Jahren vielleicht die disruptivste Veränderung sein. KI verspricht, Unternehmen effizienter zu machen, die Behandlung im Gesundheitswesen mit besseren Diagnosen zu verbessern und uns alle mit autonomen Fahrzeugen sicherer zu machen. Allerdings ist KI nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Intelligente Anwendungen benötigen in der Regel riesige Datenmengen, deren Bewegung aus Compliance- und Sicherheitsgründen schwierig sein kann. Ein Teil dieses Problems kann dadurch gelöst werden, dass die Rechenleistung näher an die Daten herangeführt wird, aber durch Hardware allein lässt sich das Problem nicht lösen.
Zu diesem Zweck gründet Lenovo globale KI-Innovationszentren, die „Kunden dabei helfen können, Anwendungsfälle zu identifizieren, die einen Geschäftswert liefern und Proof-of-Concepts durchführen können, indem sie KI-Fachwissen und eine optimierte Infrastruktur bereitstellen, um Geschäftsrisiken zu reduzieren und die technische Machbarkeit nachzuweisen.“ Das Unternehmen unterstützt Kunden auch bei der Beschaffung von Hardware- und Softwaretools zur Unterstützung von KI und behält dabei die Gesamtbetriebskosten im Auge. Die KI-Entwicklung wird nicht an einem Ort verwaltet, sondern nutzt mehrere Open-Source-Software-Frameworks wie TensorFlow, Caffe, MxNet und andere sowie verpackte Softwareanwendungen. Um alles unter einem Dach zu bekommen, können Benutzer Lenovo Intelligent Computing Orchestration (LiCO) nutzen. Laut Lenovo vereinfacht LiCO die KI-Entwicklung durch die effiziente Verwaltung von Clusterressourcen, Open-Source-Frameworks und typischen KI-Workflows.
Die Hardware-Seite kann schnell kompliziert werden, da sie normalerweise viel Leistung benötigt, bei Bedarf aber dennoch andere Workloads ausführen kann. Lenovos ThinkSystem SR670 passt gut zu dieser Anforderung. Der SR670 wurde für Scale-out-KI-Workloads entwickelt und kann auch HPC, VDI, Videoverarbeitung und andere Aufgaben bewältigen. Der SR670 verfügt über zwei Modelle für unterschiedliche KI-Workloads, eines unterstützt NVIDIA T4 und das andere NVIDIA V100 Tensor Core GPUs. Lenovo gab heute bekannt, dass der SR670 in seiner 4U-Grundfläche bis zu acht T2-GPUs unterstützen kann. Die aktuelle Version unterstützt vier NVIDIA V100-GPUs und liefert 448 Deep-Learning-Teraflops oder 28 Double-Precision-Teraflops.
Lenovo gibt an, dass Benutzer, die ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung und Gesamtbetriebskosten suchen, mit dem ThinkSystem SR670 und LiCO recht gute Ergebnisse erzielen können.
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