Die Ära der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Inferenzphase – also wenn trainierte KI-Modelle Entscheidungen treffen oder Vorhersagen basierend auf neuen Daten generieren – hat neue Anforderungen an die Infrastruktur von Rechenzentren gestellt. Systeme müssen kontinuierliche Intelligenz und Echtzeit-Dienste ermöglichen, während sie gleichzeitig eine zunehmend intelligente Peripherie von IoT- und Endverbrauchergeräten unterstützen. Verzögerungen, Engpässe und ineffizienter Energieverbrauch wirken sich direkt auf Ergebnisse und Betriebskosten aus.
Diese Entwicklung erfordert eine grundlegende Anpassung der Infrastruktur. Aspekte wie Leistung, Latenz, Speicherbandbreite, Speicherdurchsatz und Netzwerkkapazität können nicht mehr isoliert optimiert werden. Inferenz-Workloads sind kontinuierlich, geografisch verteilt und hochsensibel gegenüber Antwortzeiten. Sie erfordern von Grund auf für Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Effizienz konzipierte Systeme. Jim McGregor, Gründer und Hauptanalyst von Tirias Research, betont, dass KI keine einzelne Workload ist, sondern aus Abermillionen unterschiedlicher Aufgaben besteht, die jeweils spezifische Systemanforderungen haben. Die Optimierung verschiebt sich vom reinen Rechenleistung auf eine koordinierte Infrastruktur aus Speicher, Datenhaltung und Netzwerk.
Systeme für kontinuierliche Intelligenz
Herkömmliche IT-Infrastrukturen, die auf relativ stabilen Annahmen basierten, sind für moderne KI-Systeme oft unzureichend. Die Integration von KI-Inferenz und sogenannten agentischen KIs – autonomen KI-Systemen, die komplexe Aufgaben selbstständig ausführen – führt zu neuen Anforderungen hinsichtlich Latenz, Datenbewegung, Skalierbarkeit und Auslastung. Rechenzentren müssen nun kontinuierliche, verteilte und zunehmend Echtzeit-KI-Dienste unterstützen. Unternehmen können Speicher und Datenhaltung nicht länger nur als unterstützende Hardware betrachten, sondern als zentrale Elemente des Systems. Eine Datenpipeline, die Daten schnell aufnehmen, bereinigen, transformieren, speichern, verschieben und bereitstellen kann, ist unerlässlich. Inferenz-Workloads belasten die Infrastruktur dauerhaft auf eine Weise, die sich stark von früheren, auf Training ausgerichteten Bereitstellungen unterscheidet, da sie kontinuierlichen Datenabruf und Caching erfordern.
Datenfluss und Effizienz im Fokus
Die schiere Datenmenge, die in Echtzeit abgefragt wird, macht die Datenbewegung zur größten Einschränkung. Moderne KI-Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), bei der große Sprachmodelle externe Wissensdatenbanken nutzen, um präzisere Antworten zu generieren, erfordern den ständigen Zugriff auf riesige Datenbanken. Dies verlangt nicht nur enorme Rechenleistung, sondern vor allem sofortigen Datenzugriff. Laut McGregor rücken Speicher und Datenhaltung von der Hintergrundinfrastruktur zu strategischen Assets auf, da der Fokus auf die effiziente Bewegung, Zwischenspeicherung und Bereitstellung von Daten innerhalb der gesamten Architektur liegt.
Der Kauf der schnellsten Prozessoren allein reicht nicht aus, da KI keine einzelne Workload-Kategorie ist. Inferenz hängt stark von Speicherbandbreite, Caching, Speichernähe und der Fähigkeit ab, relevante Informationen schnell und konsistent abzurufen. Eine effektive KI-Infrastruktur ist ein ausgewogenes System aus Rechenleistung, Speicher, Datenhaltung und Netzwerk. Engpässe neigen dazu, von einer Schicht zur nächsten zu wandern, weshalb eine ganzheitliche Architektur entscheidend ist. Die Planung der KI-Infrastruktur ist somit ebenso eine Geschäftsentscheidung wie eine technische, da Latenz direkt den Wert beeinflussen kann, beispielsweise in der Robotik, Finanzdienstleistungen oder im Gesundheitswesen. Flexibilität ist hierbei entscheidend, da sich Anforderungen und Technologien schnell ändern können.
Thema: Intel. Quelle/Inspiration: MIT Technology Review.