AIDC (AI Data Center)
KI-Rechenzentrum
Was ist ein AIDC (KI-Rechenzentrum)?
AIDC steht für „AI Data Center“ und bezeichnet ein Rechenzentrum, das speziell für KI-Workloads entwickelt wurde. Es wird unter anderem für das Training und Fine-Tuning von KI-Modellen, Inferenz sowie generative KI und agentische KI eingesetzt.
Das Kernstück eines AIDC ist keine einzelne Computing-Komponente. Stattdessen werden CPUs, GPUs und andere KI-Beschleuniger je nach den Anforderungen unterschiedlicher KI-Workloads mit Arbeitsspeicher, Speicher, Netzwerk, Stromversorgung, Kühlung und Managementsoftware integriert. Vom Training großer Modelle und der Inferenz in Echtzeit bis hin zu agentischer KI, die kontinuierlich Schlussfolgerungen zieht, auf Daten zugreift und externe Tools aufruft, stellt jede Anwendung unterschiedliche Anforderungen an Rechenressourcen und Systemarchitektur.
Im Vergleich zu herkömmlichen Rechenzentren, die hauptsächlich allgemeine Workloads wie Enterprise-IT, Datenbanken und Virtualisierung unterstützen, legen AIDCs größeren Wert auf Computing mit hoher Dichte, die schnelle Datenübertragung und ein abgestimmtes Design von Computing-, Speicher-, Netzwerk- und Energieinfrastruktur. Dadurch lassen sich Ressourcen entsprechend den Anforderungen von KI-Workloads effizienter zuweisen und skalieren. In der Branche wird häufig auch der Begriff „AI Factory“ verwendet, um diese Art von Infrastruktur zu beschreiben, die Daten und Rechenressourcen in KI-gestützte Services und Anwendungen umwandelt.
Warum benötigen wir KI-Rechenzentren?
Der Umfang von KI-Modellen und die Funktionsweise von KI-Anwendungen verändern die Infrastruktur von Rechenzentren derzeit grundlegend.
Frühere generative KI-Anwendungen basierten weitgehend auf einzelnen Eingaben und Antworten. Mit der Entwicklung von Reasoning-KI und agentischer KI müssen KI-Systeme möglicherweise mehrstufige Schlussfolgerungen durchführen, externe Tools aufrufen, mit anderen KI-Agenten zusammenarbeiten und über längere Zeiträume kontinuierlich aktiv sein. Dadurch entwickelt sich das KI-Computing von einmaligen Interaktionen hin zu komplexeren und stärker automatisierten Workloads.
Auch die Anforderungen verschiedener KI-Anwendungen an Rechenleistung, Arbeitsspeicher, Speicher und Netzwerkressourcen unterscheiden sich. Rechenzentren benötigen daher eine höhere Flexibilität bei der Ressourcenzuweisung und eine bessere Skalierbarkeit, um den wachsenden Anforderungen des KI-Computings gerecht zu werden.McKinseyschätzt, dass sich die kumulierten globalen Investitionsausgaben für Rechenzentren bis 2030 auf nahezu 7 Billionen US-Dollar belaufen könnten, wobei die Nachfrage nach KI-Computing zu den wichtigsten Wachstumstreibern zählt.
Vor welchen Herausforderungen stehen KI-Rechenzentren?
Mit zunehmender Größe und Leistungsdichte von KI-Clustern steigen auch deren Anforderungen an Stromversorgung und Kühlung. Elektrizität wird daher zu einem immer wichtigeren begrenzenden Faktor für den Ausbau von KI-Rechenzentren.Deloitteschätzt, dass der Strombedarf von KI-Rechenzentren in den USA von etwa 4 GW im Jahr 2024 auf 123 GW im Jahr 2035 steigen könnte – eine Zunahme um mehr als das 30-Fache.
Da Strom- und Infrastrukturressourcen zunehmend knapp werden, geht es bei der Entwicklung von KI-Rechenzentren nicht mehr nur darum, mehr GPUs bereitzustellen oder leistungsfähigere Hardware einzusetzen. Die größere Herausforderung besteht darin, die Gesamteffizienz des Systems zu verbessern, damit mit denselben verfügbaren Ressourcen mehr KI-Workloads verarbeitet und gleichzeitig die Betriebskosten gesenkt werden können.
Bei der Inferenz generativer KI kann beispielsweise „Tokens pro Watt“ verwendet werden, um die Effizienz der Token-Ausgabe im Verhältnis zum Stromverbrauch zu messen. „Kosten pro Million Tokens“ gibt hingegen die Kosten für die Generierung von einer Million KI-Tokens an. Zusammen liefern diese Kennzahlen ein umfassenderes Bild der Leistung unter realen Bedingungen, da sie die kombinierten Auswirkungen von Rechenressourcen, Netzwerk, Speicher, Softwareoptimierung, Energieeffizienz und Systemauslastung berücksichtigen.
AIDC-Lösungen von GIGABYTE
GIGABYTE ist ein Anbieter von KI-Lösungen und Infrastruktur für Rechenzentren, der Kunden beim Aufbau von KI-Rechenzentren unterstützt, die auf unterschiedliche KI-Workloads und Bereitstellungsanforderungen zugeschnitten sind. Durch die Integration von Computing, Netzwerk, Stromversorgung, Kühlung und Managementsoftware bietet GIGABYTE eine umfassende Hard- und Softwarearchitektur, mit der Unternehmen ihre bestehende IT-Infrastruktur in hochskalierbare KI-Computing-Plattformen transformieren können.
Die GIGAPOD-Lösung nutzt Hochgeschwindigkeitsverbindungsarchitekturen, um eine große Anzahl von CPUs, GPUs und KI-Beschleunigern in leistungsstarken HPC-Clustern zu integrieren. Dadurch werden groß angelegte Parallelverarbeitung und KI-Workloads unterstützt. Zudem werden sowohl luftgekühlte als auch flüssigkeitsgekühlte Konfigurationen unterstützt, sodass Kunden Leistung, Energieeffizienz und Gesamtbetriebskosten optimal ausbalancieren können.
Neben GPU-Computing-Servern kann GIGAPOD auch die zentrale Verwaltung von Kühlsystemen und Stromverteilungskomponenten ermöglichen. Zusammen mit dem GIGABYTE POD Manager (GPM) bietet die Lösung zusätzliche Funktionen wie Data Center Infrastructure Management (DCIM), Workload-Scheduling und Systemüberwachung.
Von einzelnen Servern und Computing-Clustern bis hin zu Implementierungen auf Rack- und Rechenzentrumsebene bietet GIGABYTE umfassende AIDC-Lösungen, mit denen Unternehmen die Bereitstellung von KI-Fabriken beschleunigen können, die auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. So können sie ihre Infrastruktur auf die nächste Phase der Einführung und Skalierung von KI vorbereiten.
