Lenovo Introduce GPU Advanced Services: Het Versnellen van AI-adoptie

Met de vraag naar GPU’s die sneller toeneemt dan de inzetcapaciteit van bedrijven, heeft Lenovo de GPU Advanced Services gelanceerd, een modulair portfolio van professionele diensten voor het plannen, implementeren en beheren van GPU-versnelde infrastructuren. De belofte is duidelijk: de adoptie van AI versnellen, onderbenutte infrastructuren vermijden en het prestatieniveau van workloads met tot 30% verbeteren door middel van optimalisatie en tuning (cijfers gebaseerd op interne evaluaties van Lenovo).

De onderneming benadrukt een “services-first” benadering: bestaande investeringen maximaliseren, sneller implementeren en opschalen zonder vast te lopen in eigen stacks. “De markt heeft precies dit nodig nu AI-toepassingen mainstream worden,” zegt Steven Dickens van HyperFRAME Research.

Wat Is Inbegrepen: Drie Modules van Idee tot Operatie

GPU Advanced Services wordt aangeboden in drie opties die afzonderlijk of in combinatie kunnen worden aangeschaft:

1. GPU Plan & Design — Voor degenen die net beginnen: evaluatie van workloads, dimensionering, technologiekeuze en architectuurontwerp.

2. GPU Implementation — Voor implementatie: architectuurdocumentatie, stackconfiguratie, implementatiegids en kennisoverdracht.

3. GPU Managed Services — Voor productie: continue optimalisatie, updates en herstelondersteuning, inclusief patching en compliance, in hybride en on-premise omgevingen.

Als instap helpt Lenovo AI Fast Start om gebruiksgevallen te identificeren en valideren voordat ze naar productie worden opgeschaald met GPU Advanced Services.

Waarom Dit Belangrijk Is: Van “GPU Kopen” naar “Maximaliseren”

De meest voorkomende fricties in AI-projecten zijn niet de FLOPS, maar de operationele complexiteit: wachttijden door drivers, firmware, runtimes (CUDA/ROCm), databottlenecks (I/O/opslag/netwerk), cluster schedulers, orchestratie van multi-node omgevingen, en het fijnregelen van frameworks (PyTorch, TensorFlow, Triton, etc.). Het typische resultaat is onderbenutting van GPU’s en opgeblazen kosten.

Lenovo streeft ernaar om de tijd te verkorten met gevalideerde architecturen en diepte-integratie van platformen (ThinkSystem/HPC), ondersteund door gecertificeerde experts die topologieën, resources en datapijplijnen optimaliseren voor workloads zoals genAI en real-time video.

Sectorimpact en Referentiecase

• Gezondheidszorg: Diagnostiek met real-time inferenties, verbetert de snelheid en precisie van klinische resultaten.
• Automotive: Edge AI voor connected en autonome voertuigen met doorlopende optimalisatie.
• Media/Entertainment: Tuning voor real-time rendering en efficiëntere productie-workflows.
• Cirrascale Cloud Services: Verminderde >40% in GPU-implementatietijd met ondersteuning van Lenovo, wat AI-innovatie voor klanten versnelt.

Integratie in de Stack: Open en Van Een tot Multi-Node

De diensten sluiten aan bij oplossingen zoals Hybrid AI Advantage en hardware zoals ThinkSystem/HPC, maar de boodschap is no-lock-in: ontwerp van één node tot multi-node, een aanpasbare AI-stack en ondersteuning voor hybride omgevingen. Het doel is om bestaande investeringen te maximaliseren en de prestaties/€, W te optimaliseren zonder klanten vast te zetten aan één platform.

Lenovo ondersteunt deze aanbieding met zijn referenties: #1 leverancier qua aantal supercomputers in de TOP500 (juni 2025) en 11 jaar de beste uptime in x86 (ITIC).

Wat Kan een Bedrijf Verwachten? (Typische Leveringen)

• Capaciteitsplan en compatibiliteitsmatrix (GPU’s, CPU’s, netwerk, opslag).
• Architectuur met hoge prestaties/beschikbaarheid: netwerktopologieën, schedulers en workload-wachtrijen.
• Datapijplijnen: geoptimaliseerde data loaders, caches, en geheugenbeheer.
• Framework tuning: compilators, quantization, en dynamisch batching.
• Observability en FinOps: GPU-gebruikmetrics, latentie, metrisering, en operationele runbooks.

Beperkingen en Voorzichtigheden (Evenwichtige Visie)

• “Tot 30%”: Verbetering gebaseerd op interne evaluaties; het werkelijke voordeel hangt af van load profiles, data en operationele volwassenheid.
• Talent: Het managed service vermindert de belasting, maar elimineert niet de behoefte aan intern team dat het bedrijf en zijn modellen kent.
• Data: Zonder governance verliest elk tuning zijn effectiviteit.
• Multicloud Coëxistentie: Het afspreken van perimeters en verantwoordelijkheden is cruciaal om “grijze zone” te vermijden.

Vragen voor de Tafel

1. KPI’s en baseline: Hoe meten ze gebruik, latentie, throughput en kosten?
2. Portabiliteit: Wat zijn de opties bij een wijziging van GPU-leverancier?
3. Beveiliging en compliance: Hoe integreren ze patching en traceerbaarheid in hybride omgevingen?
4. Continuïteit: Wat zijn de RTO/RPO garanties voor kritieke modellen en datasets?
5. Kennisoverdracht: Welke training en documentatie ontvangt het team?

Conclusie

GPU Advanced Services is Lenovo’s reactie op een minder glamoureus maar cruciaal probleem: het opereren en optimaliseren van AI-infrastructuur zonder waardevolle tijd of budgetten te verspillen. Met modules voor ontwerp, implementatie en operatie — en de steun van gevalideerde architecturen — belooft het een snellere en veiligere route van pilot naar productie, met tastbare prestaties en lagere verborgen kosten. De echte waarde zal afhangen van metingen, data en operationele discipline; maar voor veel organisaties kan het hebben van experts aan boord het verschil maken tussen het sparen van GPU’s en het maximaliseren van hun potentieel.