KI-Infrastruktur

Was ist KI-Infrastruktur?

Die KI-Infrastruktur umfasst viele wesentliche Elemente für die Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen.

• ML-Modelle: Die KI-Infrastruktur stützt sich auf Modelle des maschinellen Lernens (ML), die Muster erkennen und Vorhersagen für umfangreiche Datensätze treffen. Um effizient zu arbeiten, benötigen diese Modelle viel Rechen- und Speicherleistung. Sie sind die grundlegenden Bausteine von Systemen der künstlichen Intelligenz und ermöglichen verschiedene Funktionen, von Computer Vision bis Natural Language Processing.
• Daten-Workloads: Der Erfolg der KI hängt von der Qualität und Quantität der Daten ab. KI-Systeme müssen in der Lage sein, riesige, vielfältige und häufig unstrukturierte Datensätze zu verwalten. Dies erfordert Lösungen für die Dateneingabe, -vorverarbeitung und -speicherung, um Trainings- und Inferenzdaten verfügbar zu machen.
• Hardware: Skalierbare KI-Aufgaben erfordern leistungsstarke Hardware. GPUs, TPUs und spezielle Prozessoren beschleunigen die Datenverarbeitung und das Modelltraining. Diese Hardware-Beschleuniger optimieren parallele Computing-Aktivitäten für ML-Operationen und helfen Unternehmen, komplizierte Modelle effektiv zu trainieren.
• Software: Die KI-Infrastruktur nutzt zahlreiche Tools und Frameworks für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Anwendungen. Der Aufbau und Einsatz von ML-Modellen erfordert ML-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch, Programmiersprachen wie Python und KI-Plattformen wie TensorFlow Serving. Modellüberwachung, Versionskontrolle und Kommunikationswerkzeuge vereinfachen die KI-Entwicklung.
• Networking: Eine Cloud-basierte KI-Architektur erfordert eine robuste Vernetzung für den Datentransport und die Interaktion der Komponenten. Hochgeschwindigkeitsnetzwerke ermöglichen verteiltes Rechnen und Echtzeit-Inferenz für KI-Anwendungen, die an geografisch verstreuten Standorten eingesetzt werden, indem sie Daten effizient über Speicher-, Rechen- und Verarbeitungsressourcen verteilen. Eine zuverlässige Netzwerkinfrastruktur verbessert die Skalierbarkeit, Leistung und Ausfallsicherheit von KI-Systemen und ermöglicht es Unternehmen, das Potenzial der KI zu maximieren.

ML-Modelle, Datenverarbeitungstechniken, Hardware-Beschleuniger, Software-Tools und Netzwerkinfrastruktur arbeiten zusammen, um KI-Systeme in großem Maßstab zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten.

Die Optimierung Ihres Unternehmens für die KI-Infrastruktur erfordert eine strategische Planung und Investitionen in Schlüsselbereichen, um das Potenzial der KI zu maximieren. Wesentliche Maßnahmen zur Erreichung dieses Ziels:

• Bewertung des Datenbedarfs: Bewerten Sie den Datenbedarf Ihres Unternehmens gründlich. Bewerten Sie die Datenmenge, -vielfalt und -geschwindigkeit Ihrer KI-Anwendungen. Finden Sie eine Infrastrukturlösung, die Ihre Daten-Workloads effizient bewältigt und eine nahtlose Datenverwaltung und -verarbeitung ermöglicht.
• Investieren Sie in hochwertige Hardware und Software: Stellen Sie Ressourcen für die Anschaffung hochwertiger Hardwarekomponenten bereit, beispielsweise Grafikprozessoren, TPUs und Speichersysteme, die für KI-Workloads entwickelt wurden. Investitionen in die robuste KI-Entwicklung und den Einsatz von Software-Tools und Frameworks. Stellen Sie sicher, dass Ihre Infrastruktur die Skalierbarkeit und Leistung von KI-Anwendungen unterstützt.
• Cloud-basierte Lösungen: Nutzen Sie die Cloud-basierte KI-Infrastruktur für Flexibilität, Skalierbarkeit und Kostenoptimierung. Mit Cloud-Plattformen können Sie Ihre Infrastruktur mit Hilfe von On-Demand-Rechenleistung erweitern, wenn sich die Unternehmensanforderungen ändern. Wählen Sie einen zuverlässigen Cloud-Anbieter mit KI-spezifischen Services und Tools, um die Entwicklung und Bereitstellung zu vereinfachen.
• Überwachen und optimieren Sie die Leistung: Mit ausgefeilten Überwachungs- und Optimierungsstrategien sorgen Sie für einen reibungslosen und kostengünstigen Betrieb Ihrer KI-Infrastruktur. Um die Leistung zu steigern, sollten Sie die Verarbeitungsgeschwindigkeit, die Ressourcennutzung und die Latenz überwachen. Optimieren Sie dynamisch die Ressourcenzuweisung und Workload-Verteilung mit Automatisierung und maschinellem Lernen.

Diese Methoden helfen Ihrem Unternehmen, eine dauerhafte und effiziente KI-Infrastruktur für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Anwendungen aufzubauen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist heute in praktisch jedem Unternehmen fester Bestandteil, was die dringende Notwendigkeit einer robusten KI-Infrastruktur unterstreicht.

Um diese transformative Technologie effektiv zu nutzen, müssen Unternehmen eine skalierbare Data Lake-Lösung einführen, die die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Agilität und Einfachheit bietet, die zum Speichern grundlegender Daten und zum Trainieren von Deep Learning-Modellen erforderlich sind. Darüber hinaus ist ein leistungsstarkes Speichersystem unerlässlich, um diesen hohen Anforderungen gerecht zu werden. HPE GreenLake for File Storage bietet ein skalierbares All-Flash-Dateisystem mit einem Cloud-ähnlichen Erlebnis, das auf KI- und Analyse-Workloads zugeschnitten ist. Diese Lösung behebt die Speicherengpässe in Unternehmen, indem sie die erforderliche Leistung zum Entwickeln, Trainieren und Bereitstellen der anspruchsvollsten KI-Modelle liefert. Mit HPE GreenLake for File Storage erhalten Unternehmen die beispiellose Bandbreite und IOPS, die sie zum Trainieren neuronaler Netzwerke und Durchführen von Echtzeit-Inferenzen benötigen, um effizient mit riesigen Trainingsdatensätze umzugehen.