Wie können Datenschutz, Kostenkontrolle und Unabhängigkeit durch den Einsatz von KI im eigenen Rechenzentrum optimiert werden?
Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in eigene Rechenzentren gewinnt zunehmend an Bedeutung, vorangetrieben durch das Bedürfnis nach Datenschutz, Kostenoptimierung und Unabhängigkeit. Die Effizienz des Machine Learnings (ML) hängt maßgeblich von der Verfügbarkeit leistungsfähiger GPUs und Netzwerke ab. Hierbei zeigt sich, dass Erfahrungen im Bereich des Hochleistungscomputings (HPC) zunehmend in die Unternehmens-IT einfließen, um die Verarbeitung großer Datenmengen zu beschleunigen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Kühlung. Angesichts der immer dichter gepackten Systeme wird die Wasserkühlung immer relevanter, um die Leistungsfähigkeit der Hardware zu erhalten und gleichzeitig Energieeffizienz zu gewährleisten. Trotz der hohen Anforderungen an die Netzwerkinfrastruktur, die durchsatzstark und latenzarm sein muss, wird dieser Bereich oft vernachlässigt. Hier wird der Übergang zu modernen Spine-Leaf-Architekturen empfohlen, um die Netzwerkleistung zu optimieren. Beim Thema Storage gibt es keine universelle Lösung für ML-Anwendungen. Die Struktur und der Umfang der Daten variieren stark, was hohe Anforderungen an Performance und Kapazität des Speichers stellt.