Leitfaden: Moderne KI-Infrastruktur effizient gestalten und betreiben
Führende IT-Unternehmen modernisieren ihre Infrastruktur, um KI-Anwendungen effizient und skalierbar zu betreiben. Der Leitfaden zeigt, wie sich Performance, Kostenkontrolle und Nachhaltigkeit durch offene Architekturen, smarte Orchestrierung und Energieoptimierung vereinen lassen.
Inhalt
Der Leitfaden von AMD vermittelt, wie IT-Unternehmen ihre Infrastruktur für den produktiven Einsatz von KI-Anwendungen fit machen. Im Fokus stehen skalierbare Architekturen, die Performance, Effizienz und Flexibilität vereinen. Angesichts wachsender Rechen- und Energieanforderungen empfiehlt das Dokument modulare Lösungen, die CPUs, GPUs und DPUs optimal kombinieren. Dabei wird betont, wie wichtig offene Software-Stacks für Interoperabilität, automatisierte Orchestrierung und schnelle Anpassung an neue KI-Workloads sind.
Die Autoren geben praktische Hinweise zur Optimierung von Performance, Kosten und Energieverbrauch, beispielsweise durch intelligente Auslastungssteuerung und Flüssigkeitskühlung. Außerdem werden hybride und Multi-Cloud-Strategien erläutert, um KI-Modelle dort zu betreiben, wo sie technisch und wirtschaftlich am sinnvollsten sind. Anhand von Praxisbeispielen aus Industrie, Gesundheitswesen und Finanzsektor werden die Vorteile integrierter Datenpipelines, standardisierter Plattformen und automatisierter Analysewerkzeuge aufgezeigt. Das Ziel ist, Unternehmen zu befähigen, KI-Innovationen zügig, sicher und nachhaltig zu skalieren und dabei regulatorische und ESG-Anforderungen einzuhalten.
Originalauszug aus dem Dokument:
Die Infrastrukturoptimierung geht über das Computing hinaus und erstreckt sich auf die gesamte Daten-Pipeline. Moderne Arbeitsspeicher- und Speichertechnologien ermöglichen einen skalierbaren Datendurchsatz, während mehrschichtige Architekturen für ein Gleichgewicht zwischen Performance und Kostenkontrolle sorgen. Mithilfe intelligenter Netzwerkschnittstellen und intelligenter Orchestrierung wird sichergestellt, dass die Rechenressourcen für KI-Workloads voll ausgelastet sind.
Die KI-gestützte Orchestrierung, die auf Kubernetes oder ähnlichen offenen Frameworks basiert, nutzt Telemetrie, um Ressourcen automatisch auszugleichen und zu skalieren, wenn sich die Auslastungen ändern. Diese Systeme nutzen maschinelles Lernen (ML), um bei Nachfragespitzen die Performance aufrechtzuerhalten und die Kosten zu verwalten. Ziel ist es, die höchste Performance pro Watt, Dollar und Auslastung mit einer Infrastruktur zu erreichen, die sich genauso schnell anpasst wie die KI selbst.