KI-Infrastruktur

KI-Infrastruktur bezeichnet eine leistungsstarke Computing-Umgebung, die speziell für die rechenintensiven Workloads beim Training und bei der Inferenz von KI-Modellen ausgelegt ist. Herkömmliche Rechenzentren sind in der Regel CPU-zentriert und unterstützen allgemeine IT-Aufgaben in Unternehmen, etwa Datenbanken, virtuelle Maschinen und Webservices. Zwar können auch GPUs zum Einsatz kommen, sie sind jedoch meist nicht die primäre Recheneinheit. KI-Infrastruktur ist dagegen für umfangreiche parallele Berechnungen optimiert. Hier kommen typischerweise GPU-basierte Systeme zum Einsatz, die häufig durch zusätzliche KI-Beschleuniger ergänzt werden, um die Leistung weiter zu steigern.

Diese Architektur mit hoher Packungsdichte stellt nicht nur höhere Anforderungen an die Rechenleistung, sondern auch an den Datendurchsatz von Speicher- und Netzwerksystemen sowie an die Stromversorgung und Kühlkapazität. Daher nutzt KI-Infrastruktur häufig fortschrittliche Kühltechnologien wie Direktflüssigkeitskühlung und Immersionskühlung. Zudem wird sie mit zusätzlichem physischem Platz für GPU-Racks und Anlagen zum Wärmemanagement geplant.

Kurz gesagt ist KI-Infrastruktur eine Einrichtung der nächsten Generation, die auf den exponentiellen Anstieg des Rechenbedarfs für KI ausgelegt ist. Sie ist weit mehr als eine bloße Aufrüstung herkömmlicher Rechenzentren – sie bildet das Fundament der „AI Factory“, mit der Unternehmen ihre KI-Kompetenzen skalieren und industrialisieren können.

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Von generativer KI und KI-Agenten bis hin zu physischer KI, etwa 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 erfordern enorme Rechenleistung. Nur eine leistungsfähige KI-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 durchschnittlich um 33 % pro Jahr wachsen. Bis 2030 werden schätzungsweise 70 % der gesamten Nachfrage nach Rechenzentrumskapazitäten auf Infrastrukturen entfallen, die fortschrittliche KI-Workloads unterstützen können. Davon wird die generative KI – derzeit der am schnellsten wachsende Anwendungsbereich – voraussichtlich rund 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 Priorität geworden ist.

GIGABYTE bietet durchgängige Bereitstellungsservices für KI-Infrastrukturen – von der Beratung und Planung über die Implementierung und Validierung bis hin zum laufenden Betrieb. Der ganzheitliche Ansatz integriert alle Ebenen – von Hard- und Software bis hin zu Kühlsystemen.

Die GIGAPOD-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 der Software GPM (GIGABYTE POD Manager) ermöglicht die Plattform die Echtzeitüberwachung des Hardwarezustands und der Ressourcenauslastung sowie die dynamische Zuweisung von Rechenressourcen entsprechend dem Bedarf. Dadurch wird die Effizienz des Managements von KI-Infrastrukturen deutlich gesteigert.

Darüber hinaus verfügt GIGABYTE über langjährige Erfahrung mit fortschrittlichen Kühltechnologien, einschließlich der vollständigen Integration von Kühllösungen. So können Unternehmen Energieeffizienz und Leistung gleichzeitig optimieren und den Weg für einen nachhaltigen, zukunftssicheren KI-Betrieb ebnen.

Quelle:
1. McKinsey & Company, KI-Energieversorgung: Ausbau der Rechenzentrumskapazitäten zur Deckung der wachsenden Nachfrage