KI-Infrastruktur: Wesentliche Komponenten und Best Practices

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI stehen Unternehmen unter wachsendem Druck, Systeme zu implementieren, die KI-Initiativen unterstützen können. Die Implementierung dieser spezialisierten Systeme erfordert tiefgreifendes Fachwissen und eine strategische Vorbereitung, um die KI-Performance sicherzustellen. 

Was ist KI-Infrastruktur?

KI-Infrastruktur bezeichnet eine Kombination aus Hardware, Software, Netzwerk- und Speichersystemen, die zur Unterstützung von KI- und Machine-Learning-(ML)-Workloads entwickelt wurde. Herkömmliche IT-Infrastruktur, die für allgemeine Computerzwecke entwickelt wurde, hat nicht die Kapazität, die enorme Leistung zu bewältigen, die für KI-Workloads erforderlich ist. Die KI-Infrastruktur unterstützt die Anforderungen von KI an einen massiven Datendurchsatz, parallele Verarbeitung und Beschleuniger wie Grafikprozessoren (GPUs).

Ein System in der Größenordnung des Chatbots ChatGPT beispielsweise benötigt Tausende von miteinander verbundenen GPUs, Netzwerke mit hoher Bandbreite und fein abgestimmte Orchestrierungssoftware, während eine typische Webanwendung auf einer kleinen Anzahl von Computerprozessoren (CPUs) und Standard-Cloud-Diensten laufen kann. Eine KI-Infrastruktur ist für Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit von KI nutzen möchten, unerlässlich.

Kernkomponenten der KI-Infrastruktur

Die Kernkomponenten der KI-Infrastruktur arbeiten zusammen, um KI-Workloads zu ermöglichen.

Compute: GPUs, TPUs und CPUs

Computing basiert auf verschiedenen Arten von Chips, die Anweisungen ausführen:

CPUs sind Allzweckprozessoren.

GPUs sind spezialisierte Prozessoren, die entwickelt wurden, um die Erstellung und das Rendern von Computergrafiken, Bildern und Videos zu beschleunigen. GPUs nutzen eine massive parallele Rechenleistung, um es neuronalen Netzen zu ermöglichen, eine Vielzahl von Operationen gleichzeitig durchzuführen und komplexe Berechnungen zu beschleunigen. GPUs sind für KI- und Machine-Learning-Workloads von entscheidender Bedeutung, da sie KI-Modelle weitaus schneller trainieren und ausführen können als herkömmliche CPUs.

GPUs sind anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs), die für einen einzigen, spezifischen Zweck entwickelt wurden. NVIDIA ist der dominante Anbieter von GPUs, während Advanced Micro Devices der zweitgrößte GPU-Hersteller ist.

TPUs (Tensor Processing Units) sind ASICs von Google. Sie sind spezialisierter als GPUs und speziell dafür entwickelt, die Rechenanforderungen von KI zu erfüllen. TPUs wurden speziell für Tensor-Operationen entwickelt, die neuronale Netze verwenden, um Muster zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Diese Operationen sind für Deep-Learning-Algorithmen von grundlegender Bedeutung.

In der Praxis eignen sich CPUs am besten für allgemeine Tasks. GPUs können für eine Vielzahl von KI-Anwendungen verwendet werden, einschließlich solcher, die eine parallele Verarbeitung erfordern, wie z. B. das Training von Deep-Learning-Modellen. TPUs sind für spezielle Tasks wie das Trainieren großer, komplexer neuronalen Netzen optimiert, insbesondere bei großen Datenmengen.

Speicher und Datenverwaltung

Speicher- und Datenverwaltung in der KI-Infrastruktur müssen den Zugriff mit extrem hohem Durchsatz auf große Datasets unterstützen, um Datenengpässe zu vermeiden und die Effizienz zu gewährleisten.

Objektspeicher ist das gängigste Speichermedium für KI und kann die riesigen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aufnehmen, die für KI-Systeme benötigt werden. Es ist außerdem einfach skalierbar und kosteneffizient.

Blockspeicher bietet einen schnellen, effizienten und zuverlässigen Zugriff und ist teurer. Er eignet sich am besten für Transaktionsdaten und kleine Dateien, auf die häufig zugegriffen werden muss, für Workloads wie Datenbanken, virtuelle Maschinen und Hochleistungsanwendungen.

Viele Organisationen verlassen sich auf Data Lakes. Das sind zentralisierte Repositorys, die Objektspeicher und offene Formate verwenden, um große Datenmengen zu speichern. Data-Lakes können alle Datentypen verarbeiten – einschließlich unstrukturierter und semistrukturierter Daten wie Bilder, Videos, Audio und Dokumente –, was für KI-Anwendungsfälle wichtig ist.

Networking

Eine robuste Vernetzung ist ein zentraler Bestandteil der KI-Infrastruktur. Netzwerke übertragen die für KI benötigten riesigen Datensätze schnell und effizient zwischen Speicher und Compute und verhindern so, dass Datenengpässe die KI-Workflows stören. Verbindungen mit geringer Latenz sind für verteiltes Training – bei dem mehrere GPUs gemeinsam an einem einzigen Modell arbeiten – und Echtzeit-Inferenz, dem Prozess, bei dem ein trainiertes KI-Modell aus brandneuen Daten Schlussfolgerungen zieht, erforderlich. Technologien wie InfiniBand, ein High-Performance-Interconnect-Standard, und Ethernet mit hoher Bandbreite ermöglichen Hochgeschwindigkeitsverbindungen für eine effiziente, skalierbare und zuverlässige KI.

Software-Stack

Software ist ebenfalls entscheidend für die KI-Infrastruktur. ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch bieten vorgefertigte Komponenten und Strukturen, um den Prozess des Erstellens, Trainierens und Bereitstellens von ML-Modellen zu vereinfachen und zu beschleunigen. Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes koordinieren und verwalten KI-Modelle, Datenpipelines und Rechenressourcen, damit sie als einheitliches System zusammenarbeiten.

Unternehmen nutzen auch MLOps – eine Reihe von Praktiken, die ML, DevOps und Data Engineering kombinieren – um Workflows und Bereitstellungen über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg zu automatisieren und zu vereinfachen. MLOps-Plattformen optimieren die Workflows hinter der KI-Entwicklung und -Bereitstellung, um Unternehmen dabei zu helfen, neue KI-gestützte Produkte und Dienstleistungen auf den Markt zu bringen.

Cloud vs. On-Premises vs. hybride Bereitstellung

Eine KI-Infrastruktur kann in der Cloud, vor Ort (On-Premises) oder über ein hybrides Modell bereitgestellt werden, wobei jede Option unterschiedliche Vorteile bietet. Entscheidungsträger sollten eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen, darunter die KI-Ziele des Unternehmens, Workload-Muster, Budget, Compliance-Anforderungen und die vorhandene Infrastruktur.

• Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud bieten zugängliche, bedarfsgesteuerte Hochleistungs-Computing-Ressourcen. Sie bieten außerdem eine praktisch unbegrenzte Skalierbarkeit, keine anfänglichen Hardwarekosten und ein Ökosystem von verwalteten KI-Diensten, wodurch interne Teams für Innovationen freigestellt werden.
• On-Premises-Umgebungen bieten mehr Kontrolle und höhere Sicherheit. Sie können für vorhersagbare, gleichmäßige Workloads, die die eigene Hardware vollständig auslasten, kostengünstiger sein.
• Viele Organisationen verfolgen einen hybriden Ansatz, bei dem sie lokale Infrastruktur mit Cloud-Ressourcen kombinieren, um mehr Flexibilität zu erhalten. Beispielsweise können sie die Cloud für die bei Bedarf erforderliche Skalierung oder für spezielle Dienste nutzen, während sensible oder regulierte Daten vor Ort bleiben.

Gängige KI-Workloads und Anforderungen an die Infrastruktur

Verschiedene KI-Workloads stellen unterschiedliche Anforderungen an compute, Speicher und Netzwerke. Daher ist das Verständnis ihrer Eigenschaften und Anforderungen entscheidend für die Wahl der richtigen Infrastruktur.

• Trainings-Workloads erfordern eine extrem hohe Rechenleistung, da große Modelle riesige Datensätze verarbeiten müssen, was oft Tage oder sogar Wochen dauert, um einen einzigen Trainingszyklus abzuschließen. Diese Workloads basieren auf GPU-Clustern oder speziellen Beschleunigern sowie auf hochleistungsfähigem Speicher mit geringer Latenz, um den Datenfluss aufrechtzuerhalten.
• Inferenz-Workloads benötigen weitaus weniger Rechenleistung pro Anfrage, arbeiten aber mit hohem Volumen, wobei Echtzeitanwendungen oft Antworten im Sub-Sekunden-Bereich erfordern. Diese Workloads erfordern eine hohe Verfügbarkeit, Netzwerke mit geringer Latenz und eine effiziente Modellausführung.
• Generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) können Milliarden oder sogar Billionen von Parametern haben, die internen Variablen, die Modelle während des Trainingsprozesses anpassen, um ihre Genauigkeit zu verbessern. Ihre Größe und Komplexität erfordern eine spezialisierte Infrastruktur, einschließlich fortschrittlicher Orchestrierung, verteilter Compute-Clusters und Netzwerke mit hoher Bandbreite.
• Workloads im Bereich Computer Vision sind extrem GPU-intensiv, da Modelle viele komplexe Berechnungen über Millionen von Pixeln für die Bild- und Videoverarbeitung durchführen müssen. Diese Workloads erfordern Speichersysteme mit hoher Bandbreite, um große Mengen an visuellen Daten zu verarbeiten.

Aufbau Ihrer KI-Infrastruktur: Wichtige Schritte

Der Aufbau Ihrer KI-Infrastruktur erfordert einen bewussten Prozess aus gründlicher Bewertung, sorgfältiger Planung und effektiver Ausführung. Dies sind die wesentlichen Schritte.

1. Anforderungen bewerten: Der erste Schritt besteht darin, die Anforderungen an Ihre KI-Architektur zu verstehen, indem Sie ermitteln, wie Sie KI einsetzen werden. Definieren Sie Ihre KI-Anwendungsfälle, schätzen Sie den Rechen- und Speicherbedarf und legen Sie klare Budgeterwartungen fest. Es ist wichtig, realistische Zeiterwartungen zu berücksichtigen. Die Implementierung der KI-Infrastruktur kann je nach Komplexität des Projekts zwischen einigen Wochen und einem Jahr oder mehr dauern.
2. Entwerfen der Architektur: Als Nächstes erstellen Sie den Plan dafür, wie Ihre KI-Systeme funktionieren werden. Entscheiden Sie, ob Sie in der Cloud, on-premises oder hybrid bereitstellen möchten, wählen Sie Ihren Sicherheits- und Compliance-Ansatz und wählen Sie Anbieter aus.
3. Implementieren und integrieren: In dieser Phase bauen Sie Ihre Infrastruktur auf und überprüfen, ob alles wie vorgesehen zusammenarbeitet. Richten Sie die ausgewählten Komponenten ein, verbinden Sie sie mit bestehenden Systemen und führen Sie Leistungs- und Kompatibilitätstests durch.
4. Überwachen und optimieren: Ein kontinuierliches Monitoring hilft, das System im Laufe der Zeit zuverlässig und effizient zu halten. Verfolgen Sie kontinuierlich Leistungsmetriken, passen Sie die Kapazität bei wachsender Auslastung an und optimieren Sie die Ressourcennutzung, um die Kosten zu kontrollieren.

Laufende Kostenüberlegungen und Optimierung

Laufende Kosten sind ein wichtiger Faktor beim Betrieb von KI-Infrastrukturen und reichen von rund 5.000 US-Dollar pro Monat für kleine Projekte bis zu mehr als 100.000 US-Dollar pro Monat für Unternehmenssysteme. Jedes KI-Projekt ist jedoch einzigartig und die Schätzung eines realistischen Budgets erfordert die Berücksichtigung einer Reihe von Faktoren.

Die Ausgaben für Compute, Speicher, Netzwerk und verwaltete Dienste sind ein wichtiges Element bei der Planung Ihres Budgets. Unter diesen stellt compute – insbesondere die GPU-Stunden – typischerweise den größten Kostenfaktor dar. Die Kosten für Speicher und Datenübertragung können je nach Größe des Datasets und den Modell-Workloads schwanken.

Ein weiterer zu untersuchender Bereich sind die Kosten für Cloud-Dienste. Die Preismodelle für die Cloud variieren und bieten unterschiedliche Vorteile für unterschiedliche Anforderungen. Zu den Optionen gehören:

• Pay-per-Use bietet Flexibilität für variable Workloads.
• Reservierte Instanzen bieten ermäßigte Tarife im Austausch für längerfristige Verpflichtungen.
• Spot-Instanzen ermöglichen erhebliche Einsparungen bei Workloads, die Unterbrechungen tolerieren können.

Versteckte Kosten können die Budgets sprengen, wenn sie nicht aktiv verwaltet werden. Beispielsweise kann das Verschieben von Daten aus Cloud-Plattformen Gebühren für den Datenausgang trigger, und für inaktive Ressourcen muss auch bezahlt werden, wenn sie keine Leistung erbringen. Wenn Teams Modelle iterieren und dabei oft mehrere Versuche gleichzeitig durchführen, kann der Aufwand für Experimente wachsen. Monitoring dieser Faktoren ist entscheidend für eine kosteneffiziente KI-Infrastruktur.

Optimierungsstrategien können helfen, die Effizienz zu steigern und gleichzeitig die Kosten unter Kontrolle zu halten. Dazu gehören:

• Die richtige Dimensionierung stellt sicher, dass die Ressourcen den Workload-Anforderungen entsprechen.
• Auto-Scaling passt die Kapazität automatisch an, wenn sich der Bedarf ändert.
• Eine effiziente Datenverwaltung reduziert unnötige Speicher- und Übertragungskosten.
• Spot-Instanzen senken die compute-Kosten, indem sie die überschüssige Kapazität eines Anbieters mit einem hohen Rabatt nutzen, aber die Nutzung kann kurzfristig unterbrochen werden, wenn der Anbieter die Kapazität zurückbenötigt.

Best Practices für KI-Infrastruktur

Die Planung und Implementierung einer KI-Infrastruktur ist ein großes Unterfangen, und Details können einen Unterschied machen. Hier sind einige Best Practices, die Sie beachten sollten.

• Klein anfangen und skalieren: Beginnen Sie mit Pilotprojekten, bevor Sie in einen vollständigen Ausbau investieren, um das Risiko zu reduzieren und langfristigen Erfolg zu sichern.
• Priorisieren Sie Sicherheit und Compliance: Der Schutz von Daten ist sowohl für das Vertrauen als auch für die Compliance unerlässlich. Verwenden Sie eine starke Verschlüsselung, setzen Sie Zugriffskontrollen durch und integrieren Sie die Compliance mit Vorschriften wie GDPR oder HIPAA.
• Performance überwachen: Verfolgen Sie wichtige Key Metriken wie GPU-Auslastung, Trainingszeit, Inferenzlatenz und Gesamtkosten, um zu verstehen, was funktioniert und wo Verbesserungen erforderlich sind.
• Planung für die Skalierung: Verwenden Sie Richtlinien zur automatischen Skalierung und Kapazitätsplanung, um sicherzustellen, dass Ihre Infrastruktur wachsen kann, um der Erweiterung der Workloads gerecht zu werden.
• Wählen Sie Anbieter mit Bedacht aus: Der Preis ist nicht alles. Es ist wichtig, Infrastrukturanbieter danach zu bewerten, wie gut sie Ihren spezifischen Anwendungsfall unterstützen.
• Dokumentation und Governance pflegen: Führen Sie klare Aufzeichnungen über Experimente, Konfigurationen und Workflows, sodass Prozesse und Ergebnisse leicht reproduziert und Workflows optimiert werden können.

Häufige Herausforderungen und Lösungen

Wie bei jedem wirkungsvollen Projekt kann der Aufbau einer KI-Infrastruktur mit Herausforderungen und Hindernissen verbunden sein. Einige Szenarien, die Sie berücksichtigen sollten, sind:

• Unterschätzung des Speicherbedarfs. Speicher ist für den KI-Betrieb von entscheidender Bedeutung. Planen Sie eine Datenwachstumsrate vom Fünf- bis Zehnfachen ein, um expandierende Datasets, neue Workloads und Versionierungen ohne häufige Umstrukturierungen der Architektur zu bewältigen.
• GPU-Unterauslastung: Datenengpässe können dazu führen, dass GPUs inaktiv sind oder nicht ausgelastet werden – obwohl Sie immer noch für sie bezahlen. Vermeiden Sie dies, indem Sie Datenpipelines optimieren und eine effiziente Batch-Verarbeitung verwenden, damit die GPUs ausgelastet bleiben.
• Kostenüberschreitungen: Die Kosten für die KI-Infrastruktur können bei mangelnder Sorgfalt leicht ansteigen. Implementieren Sie Monitoring-Tools, verwenden Sie nach Möglichkeit Spot-Instanzen und aktivieren Sie die automatische Skalierung, um die Ressourcennutzung an den Bedarf anzupassen.
• Qualifikationslücken: Die fortschrittlichste KI-Infrastruktur benötigt immer noch qualifizierte Mitarbeiter, die Ihnen helfen, Ihre KI-Ziele zu verwirklichen. Investieren Sie in interne Trainings, nutzen Sie verwaltete Dienste und ziehen Sie bei Bedarf Berater hinzu, um Wissenslücken zu schließen.
• Integrationskomplexität: Manchmal funktioniert eine neue KI-Infrastruktur nicht gut mit bestehenden Systemen. Beginnen Sie mit gut dokumentierten APIs und nutzen Sie einen phasenweisen Ansatz, um den Erfolg schrittweise zu steigern.

Fazit

Erfolgreiche KI-Initiativen hängen von einer Infrastruktur ab, die sich mit den Fortschritten der KI weiterentwickeln kann. Unternehmen können durch eine durchdachte KI-Architekturstrategie und Best Practices einen effizienten KI-Betrieb und eine kontinuierliche Verbesserung unterstützen. Eine gut konzipierte Grundlage ermöglicht es Unternehmen, sich auf Innovationen zu konzentrieren und souverän von KI-Experimenten zu realen Auswirkungen überzugehen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist KI-Infrastruktur?
KI-Infrastruktur bezeichnet eine Kombination aus Hardware-, Software-, Netzwerk- und Speichersystemen, die zur Unterstützung von KI-Workloads entwickelt wurde.

Benötige ich GPUs für KI?
GPUs sind für das KI-Training und die Hochleistungs-Inferenz unerlässlich, aber grundlegende KI und einige kleinere Modelle können auf CPUs ausgeführt werden.

Cloud oder On-Premises für KI-Infrastruktur?
Wählen Sie die Cloud für Flexibilität und schnelle Skalierung, On-Premises für Kontrolle und planbare Workloads und Hybrid, wenn Sie beides benötigen.

Wie viel kostet eine KI-Infrastruktur?
Die Kosten hängen vom Rechenbedarf, der Datengröße und dem Bereitstellungsmodell ab. Sie können von einigen Tausend Dollar für kleine Cloud-Workloads bis zu Millionen für große KI-Systeme reichen.

Was ist der Unterschied zwischen Trainings- und Inferenz-Infrastruktur?
Für das Training sind eine hohe Compute-Leistung und ein hoher Datenthroughput erforderlich, während sich die Inferenz auf eine gleichbleibende Compute, eine geringe Latenz und die Zugänglichkeit für Endnutzer konzentriert.

Wie lange dauert es, eine KI-Infrastruktur aufzubauen?
Die Implementierung einer KI-Infrastruktur kann je nach Komplexität des Projekts zwischen einigen Wochen und einem Jahr oder länger dauern.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag