Infrastrukturanforderungen von KI-Workloads
- KI-Workloads belasten Rechenleistung, Speicher und Netzwerk in einer Weise, die die meisten IT-Teams nicht erwarten.
- Viele Organisationen fokussieren beim Start ihrer KI-Einführungsreise auf offensichtliche Ausgaben wie Lizenzkosten, Beratungsdienste und Talente.
- Die Infrastrukturanforderungen zur Unterstützung von KI-Workloads sind jedoch weniger sichtbar, treten aber als gleich wichtiges Kostenfeld in den Vordergrund.
- KI-Implementierung hat Auswirkungen auf das gesamte technische Ökosystem und verursacht Probleme, die mit traditionellen Kapazitätsplanungs-Frameworks nicht vorhersehbar sind.
Grenzen traditioneller IT-Planung
- KI-Workloads unterscheiden sich grundlegend von traditionellen Unternehmensanwendungen in ihren Ressourcenverbrauchsmustern.
- Unvorhersehbare Nutzungsmuster:
- Herkömmliche Kapazitätsplanung setzt auf relativ vorhersehbare Nutzungsmuster; KI-Workloads können bei steigender Nutzung jedoch exponentiell wachsen.
- Erfolgreiche KI-Anwendungsfälle verbreiten sich schnell über Abteilungen hinweg, und jede neue Implementierung erfordert zusätzliche Rechenressourcen.
- Das Auftauchen autonomer KI-Agenten führt neue Kostendynamiken ein, die traditionelle Planung nicht vorhersagen kann.
- Spezialisierte Hardwarebeschleuniger:
- Viele KI-Anwendungen benötigen spezialisierte Beschleuniger wie GPU oder TPU, die einer anderen Preis-Leistungs-Kurve folgen als Standard-CPU.
Die drei Hauptsäulen der KI-Infrastruktur
- Rechenarchitektur:
- Moderne KI-Workloads erfordern großskalige Parallelverarbeitungskapazitäten und können die Kapazität der bestehenden Infrastruktur übersteigen.
- Auch eine scheinbar leichte KI-Initiative wie ein Kundenservice-Chatbot erzeugt für die Verarbeitung von tausenden gleichzeitigen Interaktionen erhebliche Rechenanforderungen.
- Speicherarchitektur:
- KI-Entwicklung und -Bereitstellung erzeugen enorme Datenvolumen, die das Speichersystem belasten.
- Neben der Rohdatenablage für Training und Validierung von Modellen werden Kapazitäten für Modellartefakte, Inferenzdatenaufzeichnung und Backup-Lösungen für KI-Assets benötigt.
- Netzwerkinfrastruktur:
- Die Datenbewegung erzeugt erhebliche Netzwerkanforderungen.
- KI-Workloads müssen große Datensätze über die Netzwerkinfrastruktur übertragen, was zu Flaschenhälsen führen kann, die Leistungsabfälle verursachen.
Messung der echten Auswirkungen von KI
- Organisationen brauchen eine verfeinerte Herangehensweise, um die Infrastrukturwirkung von KI zu messen.
- Best Practices gehen über einfache Kennzahlen hinaus und entwickeln ein umfassendes Verständnis der Ressourcennutzung.
- Workload-spezifisches Benchmarking liefert eine realistischere Sichtweise als Anbieterangaben oder allgemeine Branchenbenchmarks.
- Totale Ressourcenabrechnung sollte über grundlegende Compute-Metriken hinausgehen und Speicherbelegung, Speicher-I/O-Muster, Netzwerkverkehr sowie den Einsatz spezialisierter Beschleuniger messen.
Strategische Infrastrukturoptimierung
- Anstatt einfach mehr Ressourcen bereitzustellen, können Organisationen einen strategischen Ansatz implementieren, um KI-Workloads zu optimieren.
- Ein aufgabenbewusstes Bereitstellungsmodell erkennt, dass unterschiedliche KI-Anwendungen eigene Ressourcenverbrauchsprofile haben.
- Ein Ressourcen-Governance-Framework legt klare Richtlinien für die Ressourcenvergabe fest, überwacht Nutzungsmuster und implementiert Abrechnungsmechanismen, um Verantwortlichkeit zu schaffen.
- Ein hybrider Infrastrukturansatz kann ein optimales Gleichgewicht zwischen Leistung, Kosten und Flexibilität liefern.
Bedeutung von KI-Infrastrukturteams
- Die größte Herausforderung im Kostenmanagement von KI-Infrastruktur ist organisatorischer Natur und nicht technischer.
- Traditionelle IT-Teams sind oft als Silos organisiert und verwalten Rechenleistung, Speicher, Networking und Anwendungsentwicklung getrennt voneinander.
- KI-Workloads erfordern einen integrierten Ansatz, und erfolgreiche Organisationen bilden interdisziplinäre Teams mit Kompetenzen aus traditionellen IT-Domänen, Data Science und Business-Einheiten.
- Diese Integration ermöglicht ganzheitliche Lösungsentwicklung und schließt die Lücke zwischen Infrastrukturfähigkeit und Anwendungssanforderungen.
Zukunft der KI-Infrastrukturstrategie
- Mit der schnellen Entwicklung der KI-Technologie müssen Organisationen eine Infrastrukturstrategie entwickeln, die unmittelbaren Bedarf und langfristige Flexibilität in Balance hält.
- Viele Unternehmensklienten investieren erhebliche Ressourcen in die Umsetzung von RAG (Retrieval-Augmented Generation), doch die Erreichung einer unternehmensreifenden Nutzbarkeit solcher Systeme erweist sich als deutlich schwieriger als erwartet.
- Das Auftreten standardisierter Protokolle verändert grundlegend die Art und Weise, wie KI-Systeme in Unternehmensinfrastruktur integriert werden.
- Modularität erlaubt es Anwendungen, sich von grundlegenden Technologieänderungen zu isolieren, sodass neue Ansätze leichter übernommen werden können.
Aufbau eines nachhaltigen KI-Ökosystems
- Der eigentliche Wettbewerbsvorteil von Unternehmens-KI entsteht nicht aus dem ausgefeiltesten Algorithmus oder dem größten Modell.
- Der Aufbau einer nachhaltigen Infrastrukturökosystems ist der Weg, KI-Innovation zu ermöglichen, ohne das Unternehmen finanziell zu belasten.
- Über regelmäßige Review-Prozesse sollten KI-Infrastrukturleistung und Kosten-Effizienz regelmäßig bewertet werden, um sich an sich ändernde Anforderungen anzupassen.
- Damit KI-Investitionen kontinuierlich Wert liefern, müssen technische Führungskräfte Infrastrukturaspekte frühzeitig in die strategische Planung integrieren.
1 Kommentare
Es scheint nicht selten vorzukommen, dass Unternehmen Schiffbruch erleiden, weil sich die Kosten pro Nutzer in realen Services mit AI von denen herkömmlicher Services unterscheiden. Der größte Knackpunkt ist wohl, dass sich das von den oben erwähnten bisherigen Service-Mustern unterscheidet.