Was ist KI-Infrastruktur?

Eine starke KI-Infrastruktur ermöglicht es Entwicklern, KI- und ML-Anwendungen wie Chatbots (z. B. Chat GPT von OpenAI), Gesichts- und Spracherkennung und Computer Vision effektiv zu entwickeln und einzusetzen. Unternehmen unterschiedlichster Größe und aus einer Vielzahl von Branchen sind auf eine KI-Infrastruktur angewiesen, um ihre KI-Ambitionen zu verwirklichen. Bevor wir uns damit beschäftigen, warum KI-Infrastruktur wichtig ist und wie sie funktioniert, sollten wir uns einige Schlüsselbegriffe ansehen.

KI ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, die Art und Weise, wie Menschen denken und Probleme lösen, zu simulieren. In Kombination mit anderen Technologien (z. B. Internet, Sensoren, Robotertechnik) kann die KI-Technologie Aufgaben ausführen, die in der Regel den Menschen erfordern, wie das Führen eines Fahrzeugs, die Beantwortung von Fragen oder das Ziehen von Rückschlüssen aus großen Datenmengen. Viele der beliebtesten KI-Anwendungen basieren auf Modellen für maschinelles Lernen, einem Bereich der KI, der sich speziell auf Daten und Algorithmen konzentriert.

ML ist ein Schwerpunktbereich der KI, der Daten und Algorithmen zur Nachahmung der menschlichen Lernweise verwendet und so die Genauigkeit seiner Antworten im Laufe der Zeit verbessert. ML stützt sich auf einen Entscheidungsprozess zur Erstellung einer Vorhersage oder Klassifizierung von Informationen, eine Fehlerfunktion zur Bewertung der Genauigkeit seiner Arbeit sowie ein Large Language Model (LLM) und einen Modelloptimierungsprozess, der Diskrepanzen zwischen bekannten Beispielen und Modellschätzungen reduziert. Ein ML-Algorithmus wiederholt diesen „Bewertungs- und Optimierungsprozess“, bis eine definierte Schwellenwertgenauigkeit für das Modell erreicht ist.

Weitere Informationen zu den feinen Unterschieden zwischen KI und ML finden Sie in unserem Artikel „KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning vs. neuronale Netze: Was ist der Unterschied?“

Da Unternehmen immer mehr Möglichkeiten zur Nutzung von KI entdecken, ist die Schaffung der notwendigen Infrastruktur zur Unterstützung ihrer Entwicklung unerlässlich geworden. Ob es darum geht, ML zur Förderung von Innovationen in der Lieferkette einzusetzen oder die Veröffentlichung eines Chatbots mit generativer KI vorzubereiten – die richtige Infrastruktur ist von entscheidender Bedeutung.

Der Hauptgrund, warum KI-Projekte eine maßgeschneiderte Infrastruktur benötigen, ist die schiere Menge an Leistung, die für die Ausführung von KI-Workloads erforderlich ist. Um diese Leistung zu erreichen, ist die KI-Infrastruktur auf die niedrige Latenz von Cloud-Umgebungen und die Rechenleistung von Grafikprozessoren (GPUs) angewiesen und nicht auf die traditionelleren zentralen Recheneinheiten (CPUs), die für herkömmliche IT-Infrastrukturen typisch sind.

Darüber hinaus konzentriert sich die KI-Infrastruktur auf Hardware und Software, die speziell für die Cloud sowie KI- und ML-Aufgaben entwickelt wurde, und nicht auf PCs, Software und lokale Rechenzentren, die die IT-Infrastruktur bevorzugt. In einem KI-Ökosystem enthalten Software-Stacks normalerweise ML-Bibliotheken und Frameworks wie TensorFlow und PyTorch, Programmiersprachen wie Python und Java sowie verteilte Computerplattformen wie Apache Spark oder Hadoop.

Unternehmen, die in KI-Infrastruktur investieren, unterstützen nicht nur die Entwicklung innovativer Anwendungen für Kunden, sondern profitieren in der Regel auch von deutlichen Verbesserungen ihrer Prozesse und Workflows. Im Folgenden werden sechs der häufigsten Vorteile aufgeführt, die Unternehmen durch die Entwicklung einer starken KI-Infrastruktur erwarten können:

Da KI-Infrastrukturen in der Regel cloudbasiert sind, sind sie viel skalierbarer und flexibler als ihre lokalen IT-Vorgänger. Da die für KI-Anwendungen erforderlichen Datensätze immer größer und komplexer werden, ist die KI-Infrastruktur so konzipiert, dass sie mit ihnen skaliert werden kann, wodurch Unternehmen ihre Ressourcen nach Bedarf erhöhen können. Eine flexible Cloud-Infrastruktur ist äußerst anpassungsfähig und kann im Vergleich zu herkömmlichen IT-Infrastrukturen leicht nach oben oder unten skaliert werden, wenn sich die Anforderungen eines Unternehmens ändern.

KI-Infrastruktur nutzt die neuesten verfügbaren Technologien für Hochleistungsrechnen (High-Performance Computing, HPC), wie z. B. Grafikprozessoren und Tensor-Protokoll-Einheiten (TPUs), um die den KI-Fähigkeiten zugrunde liegenden ML-Algorithmen zu unterstützen. KI-Ökosysteme verfügen über parallele Verarbeitungsfunktionen, mit denen sich die für das Training von ML-Modellen benötigte Zeit erheblich verkürzen lässt. Da Geschwindigkeit bei vielen KI-Anwendungen, wie z. B. Hochfrequenzhandels-Apps und selbstfahrenden Autos, von entscheidender Bedeutung ist, sind die Verbesserungen bei Geschwindigkeit und Leistung ein entscheidendes Merkmal der KI-Infrastruktur. 

Eine starke KI-Infrastruktur besteht nicht nur aus Hardware und Software, sondern bietet Entwicklern und Ingenieuren auch die Systeme und Prozesse, die sie für eine effektivere Zusammenarbeit bei der Erstellung von KI-Apps benötigen. KI-Systeme basieren auf MLOps-Verfahren und einem Lebenszyklus für die KI-Entwicklung, der die Erstellung von ML-Modellen optimiert und automatisiert. So können Ingenieure ihre KI-Projekte effektiver erstellen, teilen und verwalten.

Mit zunehmenden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der KI ist auch das regulatorische Umfeld komplexer geworden. Daher muss eine zuverlässige KI-Infrastruktur sicherstellen, dass die Datenschutzgesetze bei der Verwaltung und Verarbeitung von Daten während der Entwicklung neuer KI-Anwendungen strikt eingehalten werden. KI-Infrastrukturlösungen stellen sicher, dass alle geltenden Gesetze und Standards genau befolgt werden und dass die Einhaltung der KI-Vorschriften durchgesetzt wird, um die Benutzerdaten zu schützen und Unternehmen vor rechtlichen und rufschädigenden Schäden zu bewahren.

Natürlich können Investitionen in KI-Infrastruktur kostspielig sein. Allerdings können die Kosten für die Entwicklung von KI-Anwendungen und -Funktionen auf herkömmlichen IT-Infrastrukturen weitaus höher ausfallen. Eine KI-Infrastruktur gewährleistet die Optimierung von Ressourcen und die Nutzung der besten verfügbaren Technologie bei der Entwicklung und Umsetzung von KI-Projekten. Investitionen in eine leistungsstarke KI-Infrastruktur bieten eine bessere Rendite für KI-Initiativen als der Versuch, diese auf veralteten, ineffizienten IT-Infrastrukturen umzusetzen.

Generative KI (auch Gen KI) ist eine KI, die mithilfe einfacher Eingabeaufforderungen von Benutzern eigene Inhalte erstellen kann, darunter Text, Bilder, Videos und Computercode. Seit der vor zwei Jahren erfolgten Einführung von ChatGPT, einer Anwendung für generative KI, haben Unternehmen auf der ganzen Welt eifrig neue Wege zur Nutzung dieser neuen Technologie erkundet. Generative KI kann die Produktivität sowohl für Unternehmen als auch für Einzelpersonen exponentiell steigern. Aber es birgt echte Risiken. Eine KI-Infrastruktur mit einem starken Framework rund um generative KI kann Unternehmen dabei helfen, ihre Funktionen sicher und verantwortungsbewusst zu entwickeln.

Um IT-Ingenieuren und Entwicklern die Ressourcen an die Hand zu geben, die sie für die Erstellung fortschrittlicher KI- und ML-Anwendungen benötigen, stützt sich die KI-Infrastruktur auf eine Kombination aus moderner Hardware und Software. In der Regel ist die KI-Infrastruktur in vier Komponenten unterteilt: Datenspeicherung und -verarbeitung, Rechenressourcen, ML-Frameworks und MLOps-Plattformen. Hier erhalten Sie einen detaillierteren Einblick in ihre Funktionsweise.

Um effektiv zu sein, müssen KI-Anwendungen auf großen Datensätzen trainieren, um effektiv zu sein. Unternehmen, die starke KI-Produkte und -Dienstleistungen bereitstellen möchten, müssen in skalierbare Datenspeicher- und Datenverarbeitungslösungen investieren, wie z. B. in lokale oder cloudbasierte Datenbanken, Data-Warehouses und verteilte Dateisysteme. Darüber hinaus werden Frameworks und Bibliotheken wie Pandas, SciPy und NumPy oft benötigt, um Daten zu verarbeiten und zu bereinigen, bevor sie zum Trainieren eines KI-Modells verwendet werden können.

ML- und KI-Aufgaben erfordern für ihre Ausführung große Mengen an Rechenleistung und Ressourcen. Eine gut konzipierte KI-Infrastruktur umfasst häufig spezialisierte Hardware wie eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) und eine Tensorverarbeitungseinheit (TPU), um parallele Verarbeitungsfunktionen bereitzustellen und ML-Aufgaben zu beschleunigen.

Grafikprozessoren (GPUs): Grafikprozessoren, die in der Regel von Nvidia oder Intel hergestellt werden, sind elektronische Schaltkreise, die aufgrund ihrer einzigartigen Fähigkeit zur gleichzeitigen Ausführung vieler Vorgänge für das Training und den Betrieb von KI-Modellen verwendet werden. In der Regel umfasst die KI-Infrastruktur GPU-Server zur Beschleunigung von Matrix- und Vektorberechnungen, die bei KI-Aufgaben üblich sind. 

Tensor Processing Units (TPUs): TPUs sind Beschleuniger, die speziell für die Beschleunigung von Tensor-Berechnungen in KI-Workloads entwickelt wurden. Durch ihren hohen Durchsatz und die geringe Latenz eignen sie sich ideal für viele Anwendungen im Bereich KI und Deep Learning. 

ML-Frameworks stellen spezifische Ressourcen bereit, welche die KI für die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von ML-Modellen benötigt. ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch unterstützen eine Vielzahl von Funktionen, die für KI-Anwendungen erforderlich sind, darunter die Beschleunigung von GPU-Aufgaben und Funktionen, die für die drei Arten des ML-Trainings entscheidend sind: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Training. Leistungsstarke ML-Frameworks beschleunigen den Prozess des maschinellen Lernens und geben Entwicklern die Tools an die Hand, die sie für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen benötigen.

MLOps ist ein Prozess, der eine Reihe spezifischer Verfahren umfasst, um maschinelles Lernen zu automatisieren und zu beschleunigen. MLOps-Plattformen unterstützen Entwickler und Ingenieure bei der Datenerfassung und dem Modelltraining bis hin zur Validierung, Fehlerbehebung und Überwachung einer Anwendung nach deren Einführung. MLOps-Plattformen unterstützen die Funktionalität der KI-Infrastruktur und helfen Data Scientists, Ingenieuren und anderen, neue KI-fähige Tools, Produkte und Dienstleistungen erfolgreich auf den Markt zu bringen.

Im Folgenden werden sechs Schritte vorgestellt, die Unternehmen jeder Größe und Branche zum Aufbau der benötigten KI-Infrastruktur befolgen können: