Der Aufbau skalierbarer KI-Infrastrukturen in der Cloud erfordert einen grundlegenden Wandel gegenüber dem traditionellen Anwendungsdesign. Standard-Speicherarchitekturen für die Stapelverarbeitung erfüllen weder die Geschwindigkeiten noch die Skalierungsanforderungen moderner Machine-Learning-Systeme.
Entwicklungsteams müssen Infrastrukturen so konzipieren, dass sie eine Rechenleistungsskalierung zwischen dem 10- und 100-Fachen über verschiedene Lebenszyklusphasen hinweg bewältigen. Das übertrifft den bei klassischen Unternehmenssystemen üblichen Bereich vom 2- bis 5-Fachen bei Weitem.
Kurz gesagt
- •
KI-Workloads erfordern spezialisierte Hardware wie GPUs und TPUs, um massive parallele Verarbeitungsprozesse ohne Ausfälle der Standardinfrastruktur zu bewältigen.
- •
Die Anforderungen an die Ressourcenskalierung erreichen in Trainings- und Inferenzphasen das 10- bis 100-Fache, wodurch herkömmliche Speicherstrukturen für die Stapelverarbeitung an ihre Grenzen stoßen.
- •
Die Ausbalancierung von Leistungsanforderungen und strenger Kostenoptimierung ist essenziell, um hochperformante KI-Infrastrukturen wirtschaftlich zu betreiben.
- •
Die Datenqualität bleibt der entscheidende Einzelfaktor für die tatsächliche Modellperformance und operative Effizienz.
Rechenbedarf und Hardware-Einschränkungen
KI-Workloads beanspruchen Rechenressourcen in einem Ausmaß, das konventionelle Webanwendungen weit in den Schatten stellt. Selbst das Fine-Tuning kleinerer Modelle überlastet herkömmliche Infrastrukturknoten mühelos.
Architekten müssen spezialisierte Hardware-Cluster bereitstellen, die parallele Hochleistungsprozesse unterstützen. Ohne dedizierte GPU- oder TPU-Zuweisung kommt es in Trainingspipelines zu massiven Latenzspitzen.
Speicherengpässe in KI-Pipelines
Traditionelle Speicherebenen für klassische relationale Datenbanken oder einfache Dateifreigaben können während intensiver Trainingsphasen kein datenintensives High-Throughput-Ingestion aufrechterhalten.
Ingenieure müssen Cloud-native Speicherlösungen evaluieren, die Compute und Storage voneinander entkoppeln und gleichzeitig Leseoperationen mit geringer Latenz für verteilte Modellknoten sicherstellen.
Kosten und Leistung in Einklang bringen
Der kontinuierliche Betrieb von Cloud-Infrastrukturen für rechenintensive KI-Workloads treibt Betriebskosten schnell in die Höhe, wenn Autoscaling-Richtlinien fehlerhaft konfiguriert sind.
Architekten müssen ein strenges Monitoring und eine automatisierte Ressourcenskalierung implementieren, um die Performance hoch zu halten und unnötige Leerlaufzeiten der Rechenleistung zu minimieren.
Eine erfolgreiche KI-Infrastruktur setzt voraus, extreme Ressourcenskalierungen vorherzusehen und Speicher von Tag eins an auf hohen Durchsatz auszulegen.
