In einem kostenlos erhältlichen Whitepaper zeigt Dell Technologies in Kooperation mit NVIDIA, wie Workstations als Basis für KI-Anwendungen dienen können. Der Einsatz von Workstations beschränkt sich längst nicht mehr auf das Industrieumfeld und kann sich auch finanziell lohnen.
„Workstations sind seit einigen Jahren das Mittel der Wahl, wenn es darum geht, aufwendige CAD-Modelle, Simulationen, Videobearbeitungen oder auch 3D-Computergrafiken zu berechnen“, schreibt Dell zu Beginn des Whitepapers. Diese Einsatzgebiete verlangen CPU, GPU und RAM alles ab. Als Beispiel für den Fortschritt und hohe Anforderungen nennt Dell die Raytracing-Technik, mit der es gelingt, fotorealistisch gezeichnete Objekte auf einer Workstation-Plattform frei zu bewegen oder in Animationen zu integrieren. Möglich ist dies seit 2018, „als NVIDIA die GPUs seiner RTX-Plattform vorstellte“, so die Autoren. Auch in immer mehr Hollywood-Filmen oder Serien wie „Game of Thrones“ kommen High-End-Workstations von Dell Technologies zum Einsatz.
Mehr Einsatzgebiete durch KI
Im nächsten Abschnitt geht das Whitepaper auf neue Anforderungen ein, die durch künstliche Intelligenz entstehen. „Machine Learning und Deep Learning, zwei der wichtigsten Techniken für den Aufbau eines KI-Systems, hielten Einzug in immer mehr Forschungsdisziplinen und Industriebranchen“, so Dell. „Seit neue KI-Anwendungen wie ChatGPT, DALL-E und Midjourney weltweit für Aufsehen sorgen, beschäftigen sich zahlreiche Unternehmen damit, die Zahl der Use Cases für den Einsatz von künstlicher Intelligenz zu erhöhen.“ Die Folge: Entsprechend optimierte GPUs und Workstations sind gefragter denn je – Tendenz steigend. Laut Statista soll der weltweite Umsatz von KI von 383 Milliarden US-Dollar (2021) auf über 554 Milliarden im Jahr 2024 steigen. Auch in der CAD-Welt spielt KI eine immer wichtigere Rolle, „vor allem aufgrund der bahnbrechenden Chips von NVIDIA“, schreibt Dell. Ein Beispiel: „Moderne CAD-Software verwendet KI-Algorithmen beispielsweise, um Konstrukteuren mehrere Varianten eines Designs zu präsentieren. Die Applikation bekommt Vorgaben zu den Materialien, dem Herstellungsverfahren und den Belastungen, denen das jeweilige Teil ausgesetzt sein wird. Anschließend berechnet sie mögliche Lösungen und zeigt sie am Bildschirm an.“
NVIDIA-GPUs machen den Unterschied
Während KI-Anwendungen früher generell im Datacenter ausgeführt wurden, ermöglichen heutzutage auch moderne Workstation-Modelle und neue GPU-Generationen einen On-Premises-Betrieb. „Vor allem die NVIDIA-GPUs haben sich dabei als Gamechanger erwiesen, da sie die Leistung von Workstations beim Ausführen von KI-Funktionen vervielfachen“, heißt es im Text. „Sowohl in den lokalen Datacentern der Unternehmen als auch bei den großen Cloud-Anbietern gehören sie daher zur unverzichtbaren Ausstattung der KI-Hardware.“ Im Anschluss geht Dell auf die Kostenfrage ein und erklärt, wie die Cloud-Plattform NVIDIA Omniverse die (internationale) Zusammenarbeit vereinfacht. Außerdem stellt Dell seine hauseigenen Workstations aus der Precision-Reihe näher vor, die beispielsweise mit KI-Unterstützung große Datenmengen analysieren und auswerten können. Auch die Ada-Generation von NVIDIA findet ausführlich Erwähnung, das Unternehmen benannte die aktuelle Version seiner GPU-Architektur nach der britischen Mathematikern Ada Lovelace.
