Serverschränke für
KI- & GPU-Rechenzentren
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Warum KI- und GPU-Racks mit 30–100 kW Verlustleistung besondere Anforderungen an Traglast, Kühlung und Stromversorgung stellen — und worauf Sie beim Rack achten müssen. Vom Hersteller erklärt.
KI-Training und High-Performance-Computing haben die Anforderungen an Serverschränke grundlegend verändert. Während ein klassisches Server-Rack 5–10 kW Verlustleistung abführt, erzeugt ein voll bestücktes GPU-Rack 30–100 kW — das Fünf- bis Zehnfache. Gewöhnliche Racks und Raumkühlung stoßen hier an ihre Grenzen. Wer KI-Infrastruktur plant, braucht Schränke, die für extreme Leistungsdichte ausgelegt sind.
Kurzantwort: KI/GPU-Racks brauchen vier Dinge gleichzeitig: hohe Traglast (GPU-Server sind schwer — bis 2.000 kg (ohne Nivellierfüße) pro Rack), maximalen Luftdurchsatz (perforierte Türen mit hohem Öffnungsanteil), Hochleistungskühlung (Kaltgang-Einhausung, Rear-Door- oder In-Row-Kühlung) und eine belastbare, redundante Stromversorgung. ZPAS Z-SERVER-Racks tragen bis 2.000 kg (ohne Nivellierfüße) und bieten 86 % Perforation.
Warum KI/GPU anders ist als klassische IT
GPU-Server (z. B. mit NVIDIA H100/H200) ziehen pro Höheneinheit ein Vielfaches der Leistung herkömmlicher Server. Das hat Folgen für das gesamte Rack:
- Mehr Gewicht: Dichte GPU-Server sind schwer; ein voll bestücktes Rack erreicht schnell über eine Tonne.
- Mehr Wärme auf engem Raum: 30–100 kW müssen zuverlässig abgeführt werden, sonst drosseln die GPUs (Thermal Throttling) oder schalten ab.
- Mehr Strom: Hohe Stromdichte erfordert kräftige, redundante PDUs und durchdachte Zuleitung.
- Tiefere Bauformen: Lange GPU-Server brauchen tiefe Racks (1.000–1.200 mm) mit gutem Kabelmanagement.
Anforderung 1: Traglast
Die angegebene Traglast muss sich auf den Bodenrahmen beziehen, nicht nur auf die Schienen. Der ZPAS Z-SERVER trägt statisch 1.600 kg auf Nivellierfüßen, ohne Nivellierfüße 2.000 kg — ausgelegt für schwere GPU-Server und Batteriesysteme. Prüfen Sie zusätzlich die Bodenbelastbarkeit des Serverraums. Den Branchen-Überblick mit Projekten und Serien zeigt Racks für KI- & GPU-Infrastruktur. Grundlagen zu Höheneinheiten und Traglast: → Was ist ein Serverschrank?
Anforderung 2: Luftdurchsatz und Kühlung
Bei hoher Leistungsdichte entscheidet der Luftstrom über die Stabilität. Wichtig:
- Hohe Türperforation: Die Z-SERVER-Türen erreichen 86 % Perforationsanteil bei 80 % Öffnungsquerschnitt — einer der höchsten Werte am Markt. Je mehr Luft durchströmt, desto effizienter die Kühlung.
- Kaltgang-/Warmgang-Einhausung: Trennt kalte Zuluft und warme Abluft, verhindert Vermischung und senkt den Kühlenergiebedarf um bis zu 40 %.
- Rack-nahe Hochleistungskühlung: Ab etwa 15–20 kW pro Rack reicht Raumkühlung nicht mehr. Dann kommen Rear-Door-Wärmetauscher (Kühlung direkt an der Rücktür) oder In-Row-Kühler zwischen den Racks zum Einsatz.
- Flüssigkeitskühlung: Bei den höchsten Dichten (deutlich über 50 kW) wird Direct-to-Chip- oder Immersionskühlung relevant — das Rack muss dafür vorbereitet sein.
Komplette Konzepte mit Einhausung und Präzisionskühlung: → ZPAS Data Center & Serverraum-Lösungen.
Anforderung 3: Stromversorgung
- Redundante PDUs (A/B-Versorgung) mit ausreichender Strombelastbarkeit pro Rack
- Saubere Zuleitung und Trennung von Strom- und Datenwegen
- Monitoring von Strom, Temperatur und Zugang für den sicheren Betrieb
Anforderung 4: Tiefe, Kabelmanagement und Sicherheit
Lange GPU-Server verlangen Racktiefen von 1.000–1.200 mm. Strukturiertes Kabelmanagement hält die Luftwege frei — bei hoher Dichte ein echter Performance-Faktor. In Colocation- und Multi-Tenant-Umgebungen sind abschließbare Schränke oder kammergeteilte Racks (Einzelschloss je Bereich) sinnvoll.
Die passenden ZPAS-Produkte
Der ZPAS Z-SERVER ist auf hohe Dichte ausgelegt: 42/45/47 HE, 600/800 mm Breite, Tiefen bis 1.200 mm, bis 2.000 kg (ohne Nivellierfüße) Traglast und 86 % Türperforation. Kombiniert mit dem Data Box Kaltgang-System und rack-naher Kühlung entsteht eine Infrastruktur für KI- und GPU-Lasten. Schnell zusammenstellen lässt sich Ihr Rack im Serverschrank-Konfigurator.
Rack-Infrastruktur für KI- & GPU-Lasten
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