Hvad sker der med datacenteret, når AI flytter ind?

AI er på vej fra eksperimenter og enkeltstående projekter til en mere fast del af virksomhedernes it-drift. Men når AI skal køre i datacenteret, stiller det nye krav til infrastrukturen. Ikke kun til processorkraft, men også til hukommelse, storage, netværk og køling.

Spørgsmålet er derfor ikke nødvendigvis, om I skal investere i nye servere. Det er, om jeres eksisterende datacenter er klar til de opgaver, AI skal løse.

 

AI stiller forskellige krav til infrastrukturen

Der er stor forskel på at bruge en mindre AI-model til dokumentanalyse og at træne en omfattende sprogmodel.

Nogle AI-workloads kan afvikles på CPU-baserede servere, mens andre har behov for GPU-acceleration og store mængder hukommelse. Og hvis AI skal arbejde med virksomhedens egne data, kan kravene til storage, adgangsstyring og netværk være mindst lige så vigtige som selve beregningskraften.

Et AI-datacenter behøver derfor ikke være fyldt med specialiseret hardware. Det afgørende er at forstå, hvilke workloads der skal understøttes, og hvordan de spiller sammen med den eksisterende infrastruktur.

 

Fire områder, der kræver opmærksomhed

Når AI flytter ind i datacenteret, er der især fire områder, der kan påvirke den eksisterende infrastruktur:

  • CPU og GPU: Ikke alle AI-workloads kræver GPU-acceleration. Det handler om at finde den rette balance mellem processorkraft og opgaver.
  • Hukommelse og storage: AI-modeller og store datamængder kan kræve mere RAM, kapacitet og hurtigere dataadgang.
  • Netværk og dataflow: Datatunge workloads kan stille større krav til båndbredde og latenstid.
  • Strøm og køling: Øget regnekraft kan betyde højere energiforbrug og større krav til køling.

 

Kan jeres eksisterende servere følge med?

AI betyder ikke nødvendigvis, at hele datacenteret skal udskiftes. Måske kan I frigøre kapacitet gennem konsolidering, opgradere hukommelse eller storage eller udskifte enkelte ældre servere. Det afgørende er at kende den aktuelle belastning og identificere eventuelle flaskehalse, før I investerer i ny hardware.

 

Lenovo ThinkSystem og Intel@ Xeon@ – en fleksibel platform

Når infrastrukturen skal moderniseres, handler det om at finde en serverplatform, der både kan understøtte eksisterende opgaver og give plads til nye.

Lenovo ThinkSystem-servere med Intel® Xeon®-processorer er udviklet til server- og datacenteropgaver, hvor performance, kapacitet og effektiv ressourceudnyttelse er centrale.

Eksempelvis er Lenovo ThinkSystem SR630 V4 med Intel® Xeon® 6-processorer relevant til virtualisering, dataanalyse og konsolidering af workloads. Har I behov for større fleksibilitet eller GPU-accelererede AI-opgaver, kan Lenovo ThinkSystem SR650 V4 konfigureres til mere krævende miljøer.

Lenovo ThinkSystem-servere med Intel Xeon
Lenovo ThinkSystem Servers, powered by Intel® Xeon® processors.
Performance and Efficiency Without Compromise.
That’s the power of Intel Inside®.

Intel@ Xeon@ 6 bidrager med processorkapacitet og muligheder for effektiv håndtering af forskellige datacenterworkloads, mens Lenovo ThinkSystem-platformene giver fleksibilitet i valg af blandt andet hukommelse, storage og udvidelser.

Hos Komplex it ser vi på den samlede løsning og hjælper med at finde den rette balance mellem performance, kapacitet og driftsøkonomi. For den bedste investering er ikke nødvendigvis den kraftigste server – men den, der passer til opgaven.

 

Tænk længere end næste AI-projekt

Det er fristende at dimensionere infrastrukturen efter den første AI-løsning. Men hvad sker der, når flere afdelinger begynder at anvende AI, nye modeller introduceres, eller datamængderne vokser?

En moderne serverinfrastruktur bør give mulighed for at udvide kapaciteten, uden at I skal gentænke hele løsningen, hver gang behovene ændrer sig.

Det betyder ikke, at alt skal købes fra starten. Tværtimod handler det om at kende mulighederne for at skalere og vælge en platform, der også giver mening på længere sigt.

 

Klar til næste skridt?

Frederik Hemmingsen, Komplex itAI stiller nye krav til datacenteret, men det betyder ikke nødvendigvis, at hele infrastrukturen skal udskiftes. Vi kan hjælpe jer med at vurdere jeres eksisterende setup og finde den rigtige løsning til både nuværende og fremtidige behov.

Udfyld formularen nedenfor, så kontakter Frederik jer for en snak om mulighederne. I kan også blive klogere på servervalget i Lenovos Buyer’s Guide eller prøve vores interaktive serverguide

Kun så vi ved, hvem vi skriver til – ingen lister, ingen spam.
Hjælper os med at sætte dit spørgsmål i den rigtige kontekst – og det er dét.
Vi bruger den kun til at svare dig tilbage. Én gang, punktum.
Kun hvis det er nemmere at ringe dig op. Ingen skjulte salgsopkald.
Smid gerne et par stikord, så rammer vi rigtigt fra start.

Ofte stillede spørgsmål

Det afhænger af, hvilke AI-opgaver der skal afvikles, og hvordan infrastrukturen er dimensioneret. Nogle inferencing-opgaver kan håndteres på eksisterende CPU-baserede servere, mens mere krævende workloads kan stille større krav til GPU-kapacitet, hukommelse, storage og køling. Derfor bør man starte med at vurdere den eksisterende kapacitet og identificere eventuelle flaskehalse.

Ikke altid. Mindre AI-modeller og visse inferencing-opgaver kan køre på almindelige servere med passende processorer og hukommelse. Mere krævende opgaver kan have behov for GPU’er og specialiserede konfigurationer.

Ja, det kan de i mange tilfælde. Det kræver dog, at serveren har tilstrækkelig kapacitet, og at ressourcerne fordeles hensigtsmæssigt, så AI ikke påvirker forretningskritiske applikationer.

Nyhed

Invitation til Red Hat Innovate Together 2026

Menu