Modernisierung des Rechenzentrums für KI: was sich ändern muss – und warum

Wichtigste Erkenntnisse

• Herkömmliche Unternehmensrechenzentren, die für CPU-basierte Anwendungen konzipiert wurden, haben oft Schwierigkeiten, moderne KI-Workloads zu unterstützen.
• Moderne KI-Rechenzentrumsinfrastrukturen kombinieren GPU-Cluster, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke und verteilte Speichersysteme.
• Eine effektive KI-Infrastrukturarchitektur unterstützt verteilte Rechenressourcen und skalierbare Machine-Learning-Umgebungen.
• GPU-Funktionen, Netzwerkleistung und Datenpipelines beeinflussen die KI-Workload-Performance.
• Unternehmen müssen eine Infrastruktur konzipieren, die Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und eine globale Bereitstellung unterstützt.

Künstliche Intelligenz hat sich zu einer Kernfunktion für Unternehmen entwickelt. Unternehmen nutzen maschinelles Lernen für die Softwareentwicklung, Datenanalysen, die Automatisierung des Kundenservice und die operative Entscheidungsfindung. Laut der McKinsey State of AI-Umfrage nutzen 88 % der Unternehmen heute KI in mindestens einem Geschäftsbereich – viele befinden sich jedoch noch in den frühen Bereitstellungsphasen.

Mit der zunehmenden Nutzung stellen Unternehmen fest, dass herkömmliche Rechenzentren nicht für die Anforderungen moderner KI-Rechenzentrumsinfrastruktur geeignet sind. Für das Trainieren und Ausführen von Machine-Learning-Modellen sind große Datensätze, eine parallele Verarbeitung und eine schnelle Kommunikation zwischen den Systemen erforderlich. Diese Anforderungen veranlassen Unternehmen dazu, ihre KI-Rechenzentrumsinfrastruktur mit GPU-Computing, Hochgeschwindigkeitsnetzwerken und skalierbarem Speicher neu zu gestalten.

Umwandlung von Rechenzentren in KI-Infrastrukturplattformen

Unternehmen modernisieren ihre Rechenzentren für KI-Workloads, indem sie Rechensysteme, Netzwerkinfrastruktur, Speicherplattformen und operative Tools upgraden, damit sie verteilte Machine-Learning-Umgebungen unterstützen.

In einer Studie von Dell Technologies gaben 87 % der befragten Führungskräfte aus Wirtschaft und IT an, dass KI und generative KI ihre Branchen grundlegend verändern werden. Rund 89 % waren der Ansicht, dass Daten das entscheidende Alleinstellungsmerkmal bei Strategien für generative KI sein werden. 

Herkömmliche x86-CPU-Umgebungen werden durch beschleunigte Rechenarchitekturen ergänzt oder ersetzt. GPUs und spezialisierte Beschleuniger ermöglichen die parallele Verarbeitung, die für das Training und die Inferenz von KI in großem Maßstab erforderlich ist.

Moderne KI-Rechenzentrumsinfrastrukturen umfassen in der Regel Folgendes:

• Beschleunigte Rechencluster für das Modelltraining und die Inferenz 
• Netzwerk-Fabrics mit hoher Bandbreite, über die Rechenknoten Daten schnell austauschen können
• Verteilte Speicherplattformen, auf denen große Trainingsdatensätze gespeichert und verwaltet werden
• Containerbasierte Entwicklungsumgebungen, die Modellexperimente und -bereitstellungen unterstützen
• Tools für die Workload-Orchestrierung, die verteilte Trainingspipelines koordinieren

Gemeinsam definieren diese Veränderungen das Rechenzentrum neu – nicht als statische Umgebung für die Ausführung von Anwendungen, sondern als dynamische Plattform für die Generierung von Intelligenz, Erkenntnissen und geschäftlichem Nutzen.

Infrastrukturarchitektur für Feinabstimmung und agentenbasierte KI-Inferenz

Die KI-Infrastrukturarchitektur definiert die Rechensysteme, Netzwerkplattformen, Speicherressourcen und Orchestrierungsschichten, die für das Training und die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in großem Umfang verwendet werden. Für groß angelegte KI-Workloads ist eine verteilte Infrastruktur erforderlich, die diese Komponenten systemübergreifend koordiniert.

Eine typische Enterprise-KI-Umgebung umfasst mehrere wichtige Komponenten:

Diese Komponenten unterstützen verteilte Machine-Learning-Workflows. Während des Trainings tauschen die Modelle Parameter zwischen den Rechenknoten aus, weshalb Hochgeschwindigkeitsnetzwerke für effiziente Aktualisierungen unerlässlich sind.

Der Aufbau einer Infrastruktur, die KI-Workloads in großem Umfang unterstützt, bleibt eine Herausforderung. Die CEO-Studie 2025 des IBM Institute for Business Value ergab, dass nur etwa 16 % der KI-Initiativen erfolgreich unternehmensweit skaliert wurden. Die Studie hebt dabei die operativen und datenbezogenen Probleme hervor, die verhindern können, dass KI-Projekte von der Experimentierphase in den Produktivbetrieb übergehen.

Viele Unternehmen führen integrierte KI-Plattformen ein, um diese Architektur zu vereinfachen. Dell AI Factory with NVIDIA bietet beispielsweise einen validierten Infrastruktur-Stack, der beschleunigte Rechenleistung, Hochleistungsnetzwerke, skalierbaren Speicher und KI-Softwaretools in einer einzigen Plattform vereint. Durch die Bereitstellung einer vorkonfigurierten Umgebung für KI-Trainings- und -Inferenz-Workloads können diese Architekturen die Komplexität der Bereitstellung reduzieren und Unternehmen dabei helfen, KI-Pilotprojekte schneller in die Produktionsumgebungen zu bringen.

Entwicklung einer skalierbaren KI-Infrastruktur

Durch eine skalierbare KI-Infrastruktur können Unternehmen bei wachsenden Workloads ihre Rechenkapazität erweitern. KI-Projekte beginnen oft als Pilotinitiativen, benötigen später aber Systeme, die mehrere Teams und Produktionsumgebungen unterstützen.

Verteilte GPU-Cluster und hybride Infrastrukturen sind zwei gängige Ansätze für die Skalierung von KI-Umgebungen. Diese Architekturen kombinieren On-Premise-Rechenzentren mit Cloud-Plattformen, während Orchestrierungstools Trainingspipelines koordinieren und Ressourcen über Cluster hinweg zuweisen.

Plattformen wie die schon erwähnte Dell AI Factory with NVIDIA erweitern diesen Ansatz durch die Integration von beschleunigter Rechenleistung, Hochgeschwindigkeitsnetzwerken und verteiltem Speicher in einer einheitlichen Architektur. Mit diesen integrierten Umgebungen können Unternehmen ihre KI-Kapazität erweitern, neue Workloads unterstützen und Bereitstellungen skalieren, ohne ihre Infrastruktur ständig neu gestalten zu müssen.

Netzwerk- und GPU-Faktoren mit Wirkung auf die KI-Leistung

Die KI-Performance hängt stark von der GPU-Leistung und dem Netzwerkdesign ab.

Überlegungen zur GPU-Infrastruktur

Mehrere GPU-Eigenschaften beeinflussen die Effizienz des KI-Modelltrainings:

• Speicherkapazität, die bestimmt, wie viele Trainingsdaten gleichzeitig verarbeitet werden können
• Verbindungsgeschwindigkeiten, die GPUs innerhalb eines Clusters einen effizienten Datenaustausch ermöglichen
• Clusterkonfiguration, die sich darauf auswirkt, wie Workloads über Rechenknoten verteilt werden

Überlegungen zum Netzwerk

Die Netzwerkinfrastruktur ist in verteilten KI-Umgebungen ebenso wichtig. Im Gegensatz zu herkömmlichen Rechenzentren, die primär Nord-Süd-Verkehr nutzen, hängen KI-Workloads stark von der Ost-West-Kommunikation zwischen verteilten Rechenknoten ab. Zu den wichtigsten Netzwerkfaktoren gehören:

• Bandbreite, die bestimmt, wie schnell Daten zwischen den Rechenknoten übertragen werden
• Latenz, die sich auf die Synchronisierung beim verteilten Training auswirkt
• RDMA-Netzwerktechnologie, die eine schnellere Kommunikation zwischen Servern ermöglicht
• Netzwerktopologie, die beeinflusst, wie effizient Cluster Modellaktualisierungen austauschen

In großen verteilten Umgebungen können selbst geringe Kommunikationsverzögerungen die Trainings- und Inferenzleistung verlangsamen, insbesondere bei großen Modellen, die sich über mehrere GPUs oder Knoten erstrecken und während der Ausführung eine häufige Koordination erfordern.

Herausforderungen hinsichtlich der Skalierbarkeit in Enterprise-KI-Bereitstellungen

Die Skalierung von KI-Bereitstellungen bringt verschiedene infrastrukturbezogene und operative Herausforderungen mit sich. KI-Projekte beginnen oft als Pilotinitiativen, stoßen aber bei der Ausweitung auf Produktionsumgebungen und Teams auf Schwierigkeiten.

Infrastruktureinschränkungen können ein großes Hindernis darstellen, insbesondere wenn Unternehmen eine große Anzahl von GPUs oder auch Hochleistungsnetzwerke benötigen, um verteiltes Training zu unterstützen. Die KI-Infrastruktur führt zu einer drastischen Steigerung der Leistungsdichte, wobei die Leistung der Racks von etwa 20 kW auf über 100 kW ansteigt, was die Einsatz der Flüssigkeitskühlung neben herkömmlichen luftgekühlten Systemen vorantreibt.

Das Datenmanagement sorgt für zusätzliche Komplexität. Das Training großer KI-Modelle erfordert umfangreiche Datensätze, die effizient über mehrere Systeme hinweg gespeichert, verarbeitet und abgerufen werden müssen. Auch die operative Komplexität kann zunehmen, wenn Unternehmen verschiedene Modelle für mehrere Teams und Umgebungen bereitstellen.

Redundanzstrategien für resiliente KI-Systeme

Zuverlässige KI-Systeme benötigen eine Infrastruktur, deren Betrieb auch dann aufrechterhalten wird, wenn einzelne Komponenten ausfallen. In verteilten Umgebungen werden häufig redundante Rechenknoten und Speichersysteme eingesetzt, damit Workloads bei Unterbrechungen automatisch verlagert werden können.

Die Speicherreplikation und die Speicherung von Modell-Checkpoints tragen dazu bei, den Trainingsfortschritt und die Datensätze zu schützen, falls es zu Hardwareausfällen kommt. Überwachungssysteme und automatisierte Failover-Mechanismen unterstützen die Zuverlässigkeit zusätzlich, indem sie Probleme erkennen und Workloads auf fehlerfreie Systeme umleiten.

Skalierung der KI-Infrastruktur in globalen Unternehmen

Globale Unternehmen unterstützen KI-Workloads in mehreren Regionen, wodurch zusätzliche Infrastruktur- und Governance-Aspekte entstehen. Die weltweite Bereitstellung von KI-Systemen erfordert eine Koordination zwischen Rechenzentren, Cloud-Plattformen und regionalen Rechenressourcen.

Die Verteilung der Infrastruktur auf mehrere Standorte kann die Latenz verringern und die Leistung für regionale Teams und Nutzer verbessern. Sie unterstützt Unternehmen außerdem dabei, regulatorische Anforderungen im Zusammenhang mit Datenresidenz und Datenschutz zu erfüllen.

Modernisierung der KI-Infrastruktur für globale Unternehmensumgebungen

Die Modernisierung der KI-Infrastruktur in globalen Unternehmen umfasst häufig hybride Architekturen, die On-Premise-Rechenzentren, Cloud-Plattformen und Edge-Computing-Ressourcen kombinieren. Damit können Unternehmen Workloads dort ausführen, wo Leistung, Kosten und regulatorische Anforderungen effektiv in Einklang gebracht werden können.

Hybride Umgebungen bieten zudem Flexibilität für sich weiterentwickelnde KI-Workloads. Unternehmen können ihre Rechenkapazität auf Cloud-Plattformen skalieren und gleichzeitig die Kontrolle über sensible Daten und kritische Infrastruktur behalten.

Häufig gestellte Fragen