KI-Plattformarchitektur für 2025 und darüber hinaus: Aufstieg der Inferenz-Anwendungen

(IINews) - Von Phil Trickovic, SVP of Revenue, Tintri



Wir sind Zeugen des Endes derÄra einer Datenverarbeitung auf der Grundlage der Booleschen Algebra. Auf dem Weg ins Jahr 2025 beschleunigt sich das Tempo der KI-Entwicklung, was eine Periode beispielloser Innovationen bei der Anwendungsbereitstellung einleitet. Wir werden sehen, wie sich Inferenz-Anwendungen und für Inferenzfunktionen spezifische Silizium-Anwendungsfälle durchsetzen. Diese Fortschritte werden zu einer außergewöhnlichen Effizienz bei der Datenverwaltung und -bereitstellung führen, die in den letzten 50 Jahren so nicht zu beobachten war.

Die Bereitstellung von Inferenz-Anwendungen wird sich auf den derzeit akzeptierten Compute-Stack auswirken. Durch den Einsatz von GPU, DPU, FPGA etc. können wir ineffiziente Subsystem-, Sicherheits- und Netzwerkprozesse optimieren. Diese neuen Methoden werden unnötige Taktzyklen und Legacy-Management-Aufgaben reduzieren und den Stromverbrauch mit der Zeit senken. Die Gewinner des nächsten Jahrzehnts werden diejenigen sein, die diese Verbesserungen am Compute Stack erfolgreich umsetzen.



Dreistufige Architekturüberdenken



Die dreistufige Blockarchitektur hat globale IT-Systemeüber drei Jahrzehnte hinweg effektiv unterstützt. Doch je näher wir der voll funktionsfähigen KI kommen, desto deutlicher werden ihre Ineffizienzen. Um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen, müssen wir unsere Plattformkonzepte von Grund aufüberdenken und überarbeiten.



Wärmewirkungsgrad und Verarbeitung



Eines der drängendsten Probleme in den aktuellen Systemarchitekturen ist die Verschwendung von Energie in den Prozessortaktgebern, die sich oft in einem unnötigen (und künstlichen) Wartezustand befinden. Diese Ineffizienz rührt daher, dass die Prozessoren für die von ihnen ausgeführten Aufgaben zu schnell sind und zu viel Energie verbrauchen, ohne dass sie einen zusätzlichen Nutzen für die Berechnung bringen. Abhilfe schafft ein Wechsel zu funktionsspezifischen Edge-Geräten, die Server direkt in den Verarbeitungsstapel integrieren und so die Verschwendung von Ressourcen minimieren sowie den Energieverbrauch optimieren.

Funktionsspezifische Edge-Geräte



Die Entwicklung funktionsspezifischer Edge-Geräte (Funktion auf Siliziumbasis) ist entscheidend für die Optimierung von KI-Operationen im großen Maßstab und am Edge. Diese Geräte sind auf die Ausführung spezifischer Aufgaben zugeschnitten, wodurch der Bedarf an allgemeiner Verarbeitungsleistung verringert und eine effizientereAusführung von KI-Modellen ermöglicht wird. Sie können eng mit lokalisierten Servern integriert werden, wodurch eine nahtlose Verarbeitungsumgebung entsteht, welche die Geschwindigkeit erhöht und zugleich die Latenzzeit verringert.



Portabilität von Anwendungen



Die Dezentralisierung von Anwendungen und Datensätzen ist ein weiterer wesentlicher Bereich in der Entwicklung der KI-Systemarchitektur. Die Entkopplung von Anwendungen von zentralen Standorten ermöglicht eine größere Flexibilität und Skalierbarkeit. KI-Module können eingesetzt werden, um Split-Brain Szenarien zu verhindern sowie Konsistenz und Zuverlässigkeit über verteilte Systeme hinweg zu gewährleisten. Diese Übertragbarkeit verbessert die Anpassungsfähigkeit von Anwendungen, so dass sie ohne Funktions- oder Leistungseinbußen nahtlos in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden können.



Untersuchung des Verarbeitungsstapels



Um die notwendigen Fortschritte in der KI-Systemarchitektur zu erzielen, ist eine umfassende Untersuchung des gesamten Verarbeitungsprozesses erforderlich. Dazu müssen alle mit der Verarbeitung verbundenen Komponenten und Kostenfaktoren neu bewertet werden, von der Hardware und Software bis hin zum Energieverbrauch und der Datenverwaltung.



Stromverbrauch und Kostenkomponenten



Die Senkung des globalen Stromverbrauchs von Computern ist nicht nur für die ökologische Nachhaltigkeit, sondern auch für das Ressourcenmanagement von entscheidender Bedeutung. Die derzeit akzeptierten Architekturen erfordern beträchtliche Energieressourcen, die sich viele kommerzielle Unternehmen nicht leisten können, da sie für den Betrieb ihrer großen Sprachmodelle (LLMs), Computer-Vision-Systeme sowie der Robotik eine Leistung auf dem Niveau von"Three Mile Island"benötigen. Die Auslagerung bestimmter Aufgaben auf energieeffizientere Geräte oder Remote-Server kann die Belastung der lokalen Ressourcen verringern und den Energieverbrauch ohne Leistungseinbußen optimieren. Durch eine intelligente strategische Verteilung von Arbeitslasten können Unternehmen den Bedarf an stromintensiver Infrastruktur am Netzwerkrand minimieren. Die Neubewertung der Kostenkomponenten sowie die Optimierung der Ressourcenzuweisung werden entscheidend sein, um KI-Systeme für eine breite kommerzielle Nutzung tragfähig zu machen.



Integration von fortschrittlichen KI-Modellen



Die erfolgreiche Integration fortschrittlicher KI-Modelle erfordert eine Umstellung von herkömmlichen Verarbeitungsmethoden hin zu anspruchsvolleren Architekturen, die die gestiegene Komplexität sowie die Anforderungen an die Datenverarbeitung bewältigen können. Dazu gehört die Nutzung von KI-gestützten Erkenntnissen zur Optimierung von Arbeitsabläufen, zur Verbesserung der Entscheidungsfindung sowie zur Förderung des Unternehmenswachstums.



Fazit



In dem Maße, wie sich der Einsatz von KI weiterentwickelt, muss auch unser Ansatz mit Blick auf die Systemarchitektur angepasst werden. Indem wir die traditionellen, dreistufigen Strukturen überdenken und effizientere, funktionsspezifische Designs einführen, können wir beginnen, das volle Potenzial der operativen KI auszuschöpfen.

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Datum: 22.12.2024 - 18:00 Uhr
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