KI-Infrastruktur
Was ist KI-Infrastruktur?
Die KI-Infrastruktur umfasst die Bausteine für die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von KI-Anwendungen. Sie verarbeitet, speichert und analysiert riesige Datensätze zum Trainieren und Ausführen von KI-Modellen und -Algorithmen unter Verwendung von Hardware-, Software- und Netzwerkressourcen.
- Was wird in der KI-Infrastruktur verwendet?
- Schlüsselkomponenten der KI-Infrastruktur
- Die Bedeutung der KI-Infrastruktur
- Wie können Sie Ihr Unternehmen für die Unterstützung der KI-Infrastruktur optimieren?
- Welche Unterstützung kann HPE bieten?
Was wird in der KI-Infrastruktur verwendet?
Diese Infrastruktur nutzt häufig GPUs, TPUs und für KI-Aufgaben optimierte Chips. Frameworks, Bibliotheken und Tools für die Entwicklung und den Einsatz von KI sind Softwarekomponenten. Cloud-Services und verteilte Computing-Umgebungen nutzen Netzwerke, um Daten effizient zu übertragen. Die KI-Infrastruktur treibt KI-Ökosysteme voran, indem sie Unternehmen und Forschenden Rechenkapazitäten und Unterstützung bei der Nutzung von KI in vielen Anwendungen und Branchen bietet.
Schlüsselkomponenten der 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 Bedeutung der KI-Infrastruktur
Die KI-Infrastruktur verbessert die organisatorischen Abläufe in verschiedenen Bereichen aus mehreren Gründen:
- Effizienz: Unternehmen mit einer speziellen KI-Infrastruktur können große Datensätze schnell und genau analysieren. Die KI-Infrastruktur verbessert die Effizienz und Produktivität durch den Einsatz von Hochleistungscomputern und Hardwarebeschleunigern für schnellere Entscheidungen und genauere Einblicke.
- Skalierbarkeit: KI-Workloads entwickeln sich schnell, daher muss die Infrastruktur leicht skalierbar sein. Mit einer KI-Infrastruktur können Unternehmen die Rechen- und Speicherkapazität schnell erhöhen, um den sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden. Diese Skalierbarkeit sorgt für reibungslose Abläufe und hilft bei der Nutzung von KI-Technologien für unterschiedliche Anwendungen und Branchen.
- Kosteneinsparungen: Unternehmen müssen keine teure Hardware und Software kaufen und warten, da sie in eine spezielle KI-Infrastruktur investieren. Unternehmen können eine Cloud-basierte KI-Infrastruktur oder spezialisierte Dienstleister nutzen, um die erforderliche Rechenleistung und das Wissen ohne Investitionen zu erhalten. Das Ergebnis sind erhebliche Kostensenkungen und der Zugang zu modernster KI.
- Zuverlässigkeit: Die KI-Infrastruktur kann komplizierte und intensive Workloads bewältigen. Dank eines soliden Designs und effizienter Software-Frameworks können sich Unternehmen auf die KI-Infrastruktur verlassen, um konsistente und genaue Ergebnisse zu erzielen. Diese Stabilität stärkt das Vertrauen der Stakeholder und die organisatorische Effizienz bei der KI-gestützten Entscheidungsfindung.
Die KI-Infrastruktur ist entscheidend für die Verbesserung von Effizienz, Skalierbarkeit, Kosten und Zuverlässigkeit bei der Bereitstellung und Verwaltung von KI-Lösungen. Unternehmen können KI einsetzen, um innovativ zu sein, einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen und strategische Ziele zu erreichen, indem sie in eine starke KI-Infrastruktur investieren.
Wie können Sie Ihr Unternehmen für die Unterstützung der KI-Infrastruktur optimieren?
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.
Welche Unterstützung kann HPE bieten?
Hewlett Packard Enterprise (HPE) bietet eine Reihe von Produkten zur Unterstützung von KI-Infrastrukturen an, wie beispielsweise die HPE ProLiant DL320 Server, HPE Ezmeral Data Fabric und HPE ML Ops (MLDE).
- HPE Ezmeral Data Fabric: Dieses Produkt vereinheitlicht die Datenverwaltung und -analyse über verteilte Systeme hinweg, vom Edge bis zur Cloud. Es bietet Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -analyse für KI-Anwendungen. Die Ezmeral Data Fabric bietet eine skalierbare und belastbare Basis für datengesteuerte Projekte, die die Effizienz des Datamanagements und die Entwicklung von KI-Modellen erhöht.
- HPE ML Ops (MLDE): HPE ML Ops, ursprünglich Machine Learning Deployment Engine (MLDE), integriert den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Es erleichtert die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen sowie die Überwachung und die Steuerung, um die Integration in die Produktion sicherzustellen. Mit ML Ops, das die Modellbereitstellung automatisiert, Leistungsdaten nachverfolgt und die Compliance durchsetzt, können KI-Maßnahmen schneller umgesetzt werden. Durch die Zusammenarbeit von Data Scientists, Entwicklern und Unternehmensteams steigert diese Plattform die Innovation und Agilität der KI-Entwicklung.
- HPE ProLiant DL320 Server: Diese leistungsstarken, skalierbaren Server erfüllen die Anforderungen von KI-Workloads. Diese Server verfügen über leistungsstarke CPUs, reichlich Arbeitsspeicher und flexiblen Speicher für KI-Anwendungen mit hohen Rechenanforderungen. Die Leistung, Stabilität und Erschwinglichkeit der ProLiant DL320-Server ermöglichen eine kosteneffiziente Implementierung von KI-Infrastrukturen. Dank ihrer modularen Architektur lassen sich diese Server skalieren und an die Entwicklung von KI-Workloads für verschiedene Anwendungsfälle anpassen.
Die Ezmeral Data Fabric, ML Ops (MLDE) und ProLiant DL320 Server von HPE unterstützen Unternehmen bei der Entwicklung und Verwaltung von KI-Infrastrukturen. Mit diesen Lösungen können Unternehmen KI nutzen, um innovativ zu sein, die Produktivität zu steigern und in der datenorientierten Welt von heute wettbewerbsfähig zu sein.
