KI-Infrastruktur

KI-Infrastruktur bezeichnet eine Hochleistungsrechenumgebung, die speziell für die rechenintensiven Workloads beim Training und bei der Inferenz von KI-Modellen entwickelt wurde. Herkömmliche Rechenzentren sind in der Regel CPU-zentriert und unterstützen allgemeine IT-Betriebsaufgaben in Unternehmen, etwa Datenbanken, virtuelle Maschinen und Webdienste. GPUs können zwar zum Einsatz kommen, sind jedoch in den meisten Fällen nicht die primäre Rechenplattform. Im Gegensatz dazu ist KI-Infrastruktur für parallele Berechnungen im großen Maßstab optimiert. Hier kommen häufig GPU-basierte Systeme zum Einsatz, die oft durch zusätzliche KI-Beschleuniger ergänzt werden, um die Leistung zu steigern.

Diese Architektur mit hoher Packungsdichte stellt nicht nur hohe Anforderungen an die Rechenleistung, sondern auch an den Durchsatz von Speicher- und Netzwerksystemen sowie an die Stromversorgung und Kühlkapazität. Daher nutzt KI-Infrastruktur häufig moderne Kühltechnologien wie direkte Flüssigkeitskühlung und Immersionskühlung. Außerdem wird zusätzlicher physischer Raum für GPU-Racks und Ausrüstung für das Wärmemanagement eingeplant.

Kurz gesagt: KI-Infrastruktur ist eine Einrichtung der nächsten Generation, die auf den exponentiell wachsenden Bedarf an KI-Rechenleistung ausgelegt ist. Sie ist weit mehr als eine bloße Weiterentwicklung herkömmlicher Rechenzentren – sie bildet das Fundament der „AI Factory“, die es Unternehmen ermöglicht, ihre KI-Fähigkeiten zu skalieren und zu industrialisieren.

Mehr erfahren: Sind Sie bereit? Das Zeitalter der AI Factories ist angebrochen!

Von der generativen KI und KI-Agenten bis hin zur physischen KI, beispielsweise in der Robotik, entwickeln sich KI-Anwendungen in den Bereichen Software und Hardware rasant weiter und verändern die Art und Weise, wie wir arbeiten und leben. Ob beim Training großer Sprachmodelle oder bei der kontinuierlichen Verbesserung der Entscheidungslogik autonomer Agenten – all diese Anwendungen benötigen enorme Rechenleistung. Nur eine speziell auf KI ausgelegte Infrastruktur kann die Trainings- und Inferenz-Workloads solcher Modelle effektiv unterstützen.

Laut McKinsey & Company wird die Nachfrage nach Rechenzentrumskapazitäten für KI voraussichtlich von 2023 bis 2030 jährlich durchschnittlich um 33 % wachsen. Bis 2030 werden schätzungsweise rund 70 % der gesamten Nachfrage nach Rechenzentrumskapazität auf Infrastrukturen entfallen, die fortschrittliche KI-Workloads unterstützen können. Davon werden generative KI-Anwendungen – derzeit der am schnellsten wachsende Anwendungsbereich – voraussichtlich etwa 40 % der Gesamtnachfrage ausmachen.

Diese Prognose verdeutlicht die zunehmende Abhängigkeit von KI-Funktionen und unterstreicht, warum der Aufbau einer dedizierten KI-Infrastruktur für Unternehmen zu einer strategischen Top-Priorität geworden ist.

GIGABYTE bietet durchgängigeDienstleistungen für die Bereitstellung von KI-Infrastrukturen – von der Beratung über Design, Implementierung und Validierung bis hin zum laufenden Betrieb. Der ganzheitliche Ansatz integriert jede Ebene – von Hardware und Software bis hin zu Kühlsystemen.

DieGIGAPOD-Cluster-Computing-Plattform ist hochgradig skalierbar: Sie lässt sich von einem einzelnen GPU-Server auf bis zu 8 Racks, 32 GPU-Knoten und insgesamt 256 GPUs erweitern. Damit unterstützt sie nicht nur groß angelegte KI-Anwendungen, sondern auch komplexe wissenschaftliche Forschungsprojekte. In Kombination mit derGPM(GIGABYTE POD Manager)-Software ermöglicht die Plattform die Echtzeitüberwachung des Hardwarezustands und der Ressourcenauslastung. Gleichzeitig werden Rechenressourcen bedarfsgerecht dynamisch zugewiesen, wodurch die Effizienz des KI-Infrastrukturmanagements deutlich gesteigert wird.

GIGABYTE verfügt außerdem über langjährige Erfahrung mitmodernen Kühltechnologien, einschließlich der vollständigen Integration von Kühllösungen. Dadurch können Unternehmen Energieeffizienz und Leistung gleichzeitig optimieren und so den Weg für einen nachhaltigen, zukunftssicheren KI-Betrieb ebnen.

Quelle:
1. McKinsey & Company,AI power: Expanding data center capacity to meet growing demand