Das Potenzial freisetzen: 7 Möglichkeiten zur Optimierung der Infrastruktur für KI-Workloads

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert Branchen, indem sie fortschrittliche Analysen, Automatisierung und personalisierte Erfahrungen ermöglicht. Unternehmen haben nach der Implementierung von generativer KI über einen Produktivitätszuwachs von 30 % bei der Anwendungsmodernisierung berichtet. Der Erfolg von KI-Initiativen hängt jedoch stark von der Fähigkeit der zugrunde liegenden Infrastruktur ab, anspruchsvolle Workload effizient zu unterstützen. In diesem Blog stellen wir sieben wichtige Strategien zur Optimierung der Infrastruktur für KI-Workloads vor. Damit können Unternehmen das volle Potenzial von KI-Technologien ausschöpfen.

Die Investition in auf KI zugeschnittene Hochleistungs-Rechensysteme beschleunigt Modelltraining und Inferenzaufgaben. GPUs (Graphics Processing Units) und TPUs (Tensor Processing Units) wurden speziell für die Verarbeitung komplexer mathematischer Berechnungen entwickelt, die für KI-Algorithmen von zentraler Bedeutung sind. Im Vergleich zu herkömmlichen CPUs bieten sie erhebliche Beschleunigungen.

Skalierbarkeit ist für die Bewältigung von KI-Workloads, die im Laufe der Zeit in Komplexität und Nachfrage variieren, von entscheidender Bedeutung. Cloud-Plattformen und Technologien zur Containerorchestrierung bieten skalierbare, elastische Ressourcen. Diese weisen Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen dynamisch auf der Grundlage der Anforderungen der Workloads zu. Diese Flexibilität gewährleistet eine optimale Leistung, ohne dass es zu Überbereitstellung oder Unterauslastung kommt.

Effiziente Datenverarbeitungspipelines sind für KI-Workflows von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn diese mit großen Datensätzen arbeiten. Die Nutzung verteilter Speicher- und Verarbeitungsframeworks wie Apache Hadoop, Spark oder Dask beschleunigt die Datenaufnahme, Transformation und Analyse von Daten. Darüber hinaus minimiert die Verwendung von In-Memory-Datenbanken und Caching-Mechanismen die Latenz und verbessert die Geschwindigkeit für den Datenzugriff.

Die Parallelisierung von KI-Algorithmen auf mehreren Rechenknoten beschleunigt sowohl das Modelltraining als auch die Inferenz. Dabei werden Rechenaufgaben auf ein Cluster von Maschinen verteilt. Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Apache Spark MLlib unterstützen verteilte Rechenparadigmen. Dadurch wird eine effiziente Nutzung von Ressourcen ermöglicht und die Zeit bis zu Erkenntnissen wird verkürzt.

Hardware-Beschleuniger wie FPGAs (feldprogrammierbare Gate-Arrays) und ASICs (anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise) optimieren die Anwendung und Energieeffizienz bei bestimmten KI-Aufgaben. Diese spezialisierten Prozessoren entlasten Allzweck-CPUs bzw. -GPUs und ermöglichen eine erhebliche Beschleunigung bei Aufgaben wie Inferencing, Verarbeitung natürlicher Sprache und Bilderkennung.

Für verteilte KI-Anwendungen, die auf datenintensive Kommunikation zwischen Knoten angewiesen sind, ist eine Netzwerkinfrastruktur mit geringer Latenz und hoher Bandbreite unerlässlich. Durch das Bereitstellen von Hochgeschwindigkeits-Interconnects wie InfiniBand oder RDMA (Remote Direct Memory Access) wird der Kommunikationsaufwand minimiert und die Datenübertragungsrate erhöht, wodurch sich die Leistung verbessert.

Die Implementierung umfassender Überwachungs- und Optimierungspraktiken bestätigt, dass KI-Workloads im Laufe der Zeit effizient und kostengünstig ausgeführt werden. Identifizieren Sie Engpässe, Ressourcenkonflikte und unausgelastete Ressourcen mithilfe von Überwachungstools zur Leistungsüberwachung. Durch kontinuierliche Optimierungstechniken wie Auto-Scaling, Workload-Planung und Algorithmen zur Ressourcenzuordnung wird die Infrastruktur dynamisch an die sich entwickelnden Workload-Anforderungen angepasst. Dadurch wird die Ressourcennutzung maximiert und es werden Kosteneinsparungen erzielt.

Die Optimierung der Infrastruktur für KI-Workloads ist ein vielschichtiges Unterfangen, das einen ganzheitlichen Ansatz erfordert. Dieser muss Hardware-, Software- und Architekturüberlegungen umfassen. Durch den Einsatz von Hochleistungs-Computersystemen, skalierbaren Ressourcen, beschleunigter Datenverarbeitung, verteilten Rechenparadigmen, Hardwarebeschleunigung, optimierter Netzwerkinfrastruktur und kontinuierlichen Überwachungs- und Optimierungsverfahren können Unternehmen das volle Potenzial von KI-Technologien ausschöpfen. Unternehmen können Innovationen vorantreiben, neue Erkenntnisse freischalten und transformative KI-gestützte Lösungen bereitstellen, die sie in der heutigen Geschäftswelt voranbringen. Dies ist nur möglich, wenn sie auf eine optimierte Infrastruktur zurückgreifen können.

IBM-Kunden können die Leistungsfähigkeit einer Multi-Access-Edge-Computing-Plattform mit den KI-Lösungen von IBM sowie den Hybrid-Cloud-Funktionen von Red Hat nutzen. Mit IBM können Kunden ihre eigene bestehende Netzwerk- und Edge-Infrastruktur einbringen. Wir stellen die Software bereit, die darauf aufbaut, um eine einheitliche Lösung zu schaffen.

Red Hat OpenShift ermöglicht die Virtualisierung und Containerisierung von Automatisierungssoftware, um eine erweiterte Flexibilität bei der Bereitstellung von Hardware zu bieten, die den Anwendungsanforderungen entsprechend optimiert ist. Außerdem bietet sie eine effiziente Systemorchestrierung, die datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit am Edge sowie die anschließende Verarbeitung in der Cloud ermöglicht.

IBM bietet eine breite Palette KI-optimierter Lösungen, von Servern und Speicher bis hin zu Software und Consulting. Die neueste Generation von IBM Servern, Speichern und Software unterstützt Sie bei der Modernisierung und Skalierung On-Premises und in der Cloud mit einer sicheren Hybrid Cloud, zuverlässiger KI-Automatisierung und Erkenntnissen.