Da sich der Begriff „KI-Infrastruktur“ auf die verschiedenen Hardware- und Softwarekomponenten bezieht, die KI-Lösungen unterstützen, verwendet man ihn manchmal synonym mit „IT-Infrastruktur“. Aber die Wahrheit ist, dass KI-Infrastruktur und IT-Infrastruktur für unterschiedliche Anforderungen konzipiert sind und jeweils einzigartigen Zwecken dienen.

Die KI-Infrastruktur wurde speziell für die Unterstützung von KI- und ML-Workloads entwickelt und stützt sich stark auf Hochleistungs-Computing-Ressourcen. Im Gegensatz dazu ist die herkömmliche IT-Infrastruktur für allgemeinere Computeraufgaben konzipiert und unterstützt allgemeinere Hardware und Software für den IT-Betrieb. 

Mit anderen Worten: Die IT-Infrastruktur unterstützt den täglichen Geschäftsbetrieb und allgemeine IT-Services, während die KI-Infrastruktur für die Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung von KI-Lösungen optimiert ist. So können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.  

Die KI-Infrastruktur besteht aus mehreren Ebenen, die zur Unterstützung von KI-Modellen zusammenarbeiten – die Anwendungsebene, die Modellebene und die Infrastrukturebene: 

• Anwendungsebene
  Diese Ebene umfasst die KI-gestützten Anwendungen und Lösungen, mit denen Endanwender interagieren, z. B. KI-Chatbots, Empfehlungssysteme und prädiktive Analysetools.
• Modellebene
  Diese Ebene umfasst die Erstellung und das Training von ML-Modellen, die die KI-Anwendungen unterstützen. Sie beinhaltet auch die Algorithmen und Prozesse, die für die Entwicklung dieser Modelle erforderlich sind.
• Infrastrukturebene
  Diese Ebene bildet die Grundlage für KI und stellt die wesentlichen Hardware- und Softwarekomponenten bereit, die zur Unterstützung der Modell- und Anwendungsebene erforderlich sind.

Die Infrastrukturebene ist entscheidend, da sie eine effiziente Verarbeitung, Speicherung und Verwaltung von Daten ermöglicht und die nötige Rechenleistung bietet, die für das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen erforderlich ist. Die Schlüsselkomponenten der KI-Infrastruktur können in der Regel entweder als „Hardware“ oder „Software“ kategorisiert werden.

„Hardware“ bezieht sich auf die physischen Geräte, die die Rechenleistung und Speicherkapazität bereitstellen, die für den KI-Betrieb erforderlich sind. Hier einige Beispiele:

• GPU-Server 
  Grafikprozessoren (Graphics Processing Units, GPUs) sind aufgrund ihrer Fähigkeit, parallele Verarbeitung durchzuführen, unerlässlich für KI-Aufgaben und eignen sich daher ideal für das Training von ML-Modellen. GPU-Server bieten die Rechenleistung, die für die effiziente Verarbeitung großer Datensätze und komplexer Berechnungen erforderlich ist.
• KI-Beschleuniger 
  KI-Beschleuniger ist spezialisierte Hardware, die entwickelt wurde, um die Leistung von KI-Anwendungen zu optimieren. Dazu gehören anwenderdefinierte Chips und Co-Prozessoren, die die Geschwindigkeit und Effizienz von ML-Aufgaben verbessern und so den Zeitaufwand für Training und Inferenz reduzieren.
• TPUs 
  Tensor Processing Units (TPUs) sind spezialisierte Prozessoren, die speziell für die Beschleunigung von ML-Workloads entwickelt wurden. Sie sind für Tensorberechnungen optimiert – eine gängige Operation in neuronalen Netzen – und beschleunigen das Training und die Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen erheblich.

Software bezieht sich auf die digitalen Programme, Anwendungen und Frameworks, die innerhalb von KI-Systemen zum Einsatz kommen. Zu den wichtigsten Softwarekomponenten gehören:

• Datenspeicher 
  Der Datenspeicher ist entscheidend, um die riesigen Mengen an digitalen Informationen zu speichern, die für das Training und die Validierung von KI-Modellen erforderlich sind. Zuverlässige Datenspeichersysteme (z. B. Datenbanken, Data Warehouses oder Data Lakes) sorgen dafür, dass Daten organisiert sind und sicher und einfach abgerufen werden können.
• Datenverarbeitungsbibliotheken 
  Datenverarbeitungsbibliotheken sind für die Vorbereitung von Daten für KI-Anwendungen unerlässlich. Sie ermöglichen die Bereinigung, Umwandlung und Strukturierung großer Datensätze und ermöglichen eine verteilte Verarbeitung, um diese Aufgaben zu beschleunigen. Effiziente Datenverarbeitung ist entscheidend für das Training genauer und zuverlässiger KI-Modelle.
• Datenmanagement 
  Datenmanagement umfasst Prozesse der effektiven Erfassung, Speicherung und Nutzung von Daten. Es stellt sicher, dass Daten zugänglich sind und den Datenschutzbestimmungen entsprechen. Eine ordnungsgemäße Datenverwaltung unterstützt die analytischen Einblicke, die für eine fundierte Entscheidungsfindung in KI-Projekten erforderlich sind.
• ML-Framework 
  Frameworks für maschinelles Lernen bieten die erforderlichen Tools und Bibliotheken zum Entwerfen, Trainieren und Validieren von ML-Modellen. Sie unterstützen verschiedene Funktionen, z. B. automatische Differenzierung, Optimierung oder Schichten neuronaler Netze – oft mit GPU-Beschleunigung für schnellere Berechnungen.
• MLOps-Plattformen 
  Machine Learning Operations (MLOps) optimiert den ML-Lebenszyklus durch Automatisierung und Verwaltung von Prozessen – von der Datenerfassung und dem Modelltraining bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Diese Plattformen erleichtern Versionskontrolle, automatisiertes Training und Bereitstellungspipelines, vereinfachen die Nachverfolgung der Modellleistung und verbessern so die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und ML-Technikern.

KI-Infrastruktur funktioniert durch die Integration dieser Komponenten und unterstützt gemeinsam KI- und ML-Anwendungen.  

Datenspeicher- und Verarbeitungs-Frameworks verwalten und bereiten große Datensätze vor, um sicherzustellen, dass sie sauber und strukturiert sind. Computing-Ressourcen, einschließlich GPUs und TPUs, bieten die erforderliche Rechenleistung für das Training und die Ausführung von KI-Modellen, während ML-Frameworks das Design und die Bereitstellung dieser Modelle ermöglichen. MLOps-Plattformen automatisieren und optimieren den gesamten Lebenszyklus. Richtig eingesetzt, sorgt diese Art von zusammenhängendem System für einen effizienten, skalierbaren und effektiven KI-Betrieb. 

KI-Infrastruktur ist entscheidend, damit KI reibungslos und effizient funktioniert. Sie bietet einfachen Zugriff auf Daten und hilft Datenwissenschaftlern und Entwicklern, KI-Modelle schnell zu erstellen und bereitzustellen. Dadurch werden Aufgaben vereinfacht, die andernfalls Herausforderungen darstellen könnten (z. B. Datenbereinigung und Modelltraining), Zeit und Aufwand reduziert und Innovationen beschleunigt. 

Ein weiterer wichtiger Aspekt der KI-Infrastruktur ist die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, was für Aufgaben wie Bilderkennung und Sprachübersetzung unerlässlich ist. Spezielle Hard- und Software arbeiten zusammen, um große Datenmengen und komplexe Berechnungen zu verarbeiten und schnellere und genauere Ergebnisse zu gewährleisten. Außerdem ist die KI-Infrastruktur so konzipiert, dass sie mit den Anforderungen des Unternehmens wächst, was sie zu einer zuverlässigen Investition für dynamische Unternehmen macht. 

Das Konzept einer „KI-Fabrik“ geht noch weiter, indem es ein einheitliches System für den gesamten KI-Entwicklungsprozess schafft. Dieser Ansatz automatisiert und skaliert KI-Projekte und ermöglicht kontinuierliche Innovation in verschiedenen Branchen. Durch den Einsatz einer KI-Fabrik können Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben und KI-Technologien vollständig nutzen, um neue Ziele anzugehen und sich ihnen anzupassen. 

Beim Entwurf einer KI-Infrastruktur sollten mehrere Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen des Unternehmens entspricht. Bevor Sie sich für einen bestimmten Ansatz entscheiden, sollten Sie die folgenden Elemente erfolgreicher KI-Infrastrukturen berücksichtigen:

• Effiziente Workflows 
  Die KI-Infrastruktur sollte reibungslose Workflows für Dateneinspeisung, Vorverarbeitung, Modelltraining, Validierung und Bereitstellung ermöglichen. Effiziente KI-Workflows beschleunigen Einblicke und steigern die Produktivität, indem sie sicherstellen, dass KI-Modelle genau und schnell trainiert werden.
• Ausreichender Speicher 
  Für die Verwaltung der riesigen Datenspeicher, die für KI-Anwendungen erforderlich sind, braucht es ausreichende Speichersysteme. Speicherlösungen, die effizient verwaltet werden, sorgen dafür, dass Rechenressourcen kontinuierlich aktiv sind. Sie maximieren die Auslastung und senken die Gesamtkosten.
• Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit 
  Die KI-Infrastruktur muss skalierbar und flexibel sein, um wachsenden Datensätzen und sich entwickelnden KI-Modellen gerecht zu werden. Cloudbasierte Lösungen bieten Skalierbarkeit, sodass Unternehmen Ressourcen nach Bedarf erweitern oder reduzieren können, um unterschiedliche Arbeitsauslastungen effizient zu unterstützen.
• Effektive Sicherheit und Compliance 
  Sicherheit und Compliance sind für den Schutz sensibler Daten von entscheidender Bedeutung. Die KI-Infrastruktur muss umfassende Sicherheitsmaßnahmen und eine integrierte GRC-Strategie (Governance, Risk und Compliance) umfassen, um den Datenschutz sowie die Einhaltung etablierter Gesetze, Richtlinien und Vorschriften zu gewährleisten.
• Einfache Integration 
  Eine nahtlose Integration in bestehende IT-Systeme ermöglicht es, vorhandene Daten und Infrastrukturen zur Unterstützung von KI-Anwendungen zu nutzen. Eine erfolgreiche Integration stimmt KI-Initiativen auf die allgemeine IT-Strategie ab und sorgt so für Einheitlichkeit und Effizienz im gesamten Unternehmen.
• Eine zukunftssichere 
  KI-Infrastruktur sollte mehr als nur eine kurzfristige Lösung sein – sie muss sich an zukünftige Fortschritte anpassen lassen. Wenn Unternehmen in modulare, erweiterbare Systeme investieren und sich über neue KI-Trends informieren, können sie eine hochmoderne Infrastruktur aufbauen, die sich mit technologischen Fortschritten weiterentwickelt. 

Nachdem alle wichtigen Überlegungen berücksichtigt wurden, können sich Unternehmen nun an das Design und die Bereitstellung der KI-Infrastruktur machen. Dazu gehört die strategische Planung und Umsetzung, um sicherzustellen, dass die Lösungen den Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Die folgenden Schritte sind Hauptelemente in diesem Prozess:

• Ziele identifizieren 
  Beginnen Sie damit, klare Ziele für das zu definieren, was die KI-Infrastruktur erreichen soll. Bestimmen Sie die Probleme, die sie lösen soll, und die spezifischen Ergebnisse, die Sie von ihr erwarten. Diese Klarheit wird dann andere Entscheidungen bezüglich Tools und Ressourcen leiten.
• Budget festlegen 
  Legen Sie ein realistisches Budget fest, das den KI-Zielen entspricht. Berücksichtigen Sie die Kosten für Hardware, Software, Cloud-Services und Wartung. Ein klar definiertes Budget hilft dabei, Investitionen zu priorisieren und sicherzustellen, dass Ressourcen effizient zugeteilt werden.
• Die richtige Hardware und Software auswählen 
  Wählen Sie geeignete Hardware und Software, die den KI-Anforderungen des Unternehmens entspricht. Dazu gehören GPUs, TPUs, Datenspeicherlösungen, ML-Frameworks und MLOps-Plattformen. Stellen Sie sicher, dass die ausgewählten Komponenten kompatibel sind und KI-Workloads effektiv verarbeiten können.
• Eine effektive Netzwerklösung finden 
  Zuverlässige und schnelle Datenübertragungen sind eine Voraussetzung für die meisten KI-Vorgänge. Investieren Sie in Netzwerklösungen mit hoher Bandbreite und geringer Latenz, um den nahtlosen Datenfluss zwischen Speicher- und Verarbeitungseinheiten zu unterstützen. Ziehen Sie Technologien wie 5G in Betracht, um die Leistung und Sicherheit zu verbessern.
• Verschiedene Computing-Optionen abwägen 
  Entscheiden Sie, ob Sie die KI-Infrastruktur in der Cloud oder lokal bereitstellen möchten. Cloud-Lösungen bieten Skalierbarkeit und Flexibilität mit Pay-as-you-go-Modellen, während lokale Lösungen mehr Kontrolle und bessere Leistung für bestimmte Workloads bieten.
• Compliance-Maßnahmen integrieren 
  Implementieren Sie bewährte Compliance-Maßnahmen, um Datenschutzbestimmungen und Branchenstandards einzuhalten. Stellen Sie sicher, dass die KI-Infrastruktur Sicherheitsprotokolle und Governance-Frameworks umfasst, um sensible Daten zu schützen und die Compliance zu gewährleisten.
• Infrastruktur bereitstellen 
  Setzen Sie den Bereitstellungsplan für die KI-Infrastruktur um und stellen Sie sicher, dass alle Komponenten ordnungsgemäß integriert und konfiguriert sind. Diese Phase umfasst die Einrichtung von Hardware, die Installation von Software und die Einrichtung von Netzwerkverbindungen.
• Infrastruktur im Laufe der Zeit verfolgen, warten und verbessern 
  Überwachen Sie regelmäßig die Leistung der KI-Infrastruktur. Führen Sie Wartungsarbeiten durch, um Probleme zu beheben und die Leistung zu optimieren. Bewerten und verbessern Sie die Infrastruktur kontinuierlich, um mit technologischen Fortschritten und neuen Geschäftsbedürfnissen Schritt zu halten.

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