RECHENINFRASTRUKTUR

DIE NÄCHSTE RECHENARCHITEKTUR WIRD AUF GRUNDLAGE VON RESSOURCENGRAPHEN ENTWICKELT

Traditionelle Recheninfrastruktur wird üblicherweise durch Hierarchien beschrieben.

Server verbinden sich mit Netzwerken.

Prozessoren verbinden sich mit dem Speicher.

Der Speicher verbindet sich mit Servern.

Rechenzentren verbinden sich mit dem Internet.

Doch zunehmend komplexe KI- und Hochleistungsrechnersysteme lassen sich nur schwer durch einfache Hierarchien verstehen.

Moderne Workloads interagieren gleichzeitig mit vielen verschiedenen Ressourcen.

Eine einzelne Anwendung kann Beschleuniger, Arbeitsspeicher, Speicher, Netzwerke, spezialisierte Prozessoren, Energiekapazität, geografische Einschränkungen und Sicherheitsrichtlinien erfordern.

Das schafft ein neues architektonisches Modell:

Das rechnerische Ressourcen-Diagramm.

In einem Ressourcen-Diagramm wird jede Rechenressource zu einem Knoten und jede Abhängigkeit zu einer Beziehung.

Ein GPU-Cluster kann von einem Hochgeschwindigkeits-Interconnect abhängen.

Diese Verbindung kann von spezifischer Netzwerktechnik abhängen.

Der Workload kann von einem bestimmten Datensatz abhängen.

Der Datensatz kann geografische Einschränkungen haben.

Der gesamte Workload kann von ausreichender elektrischer und Kühlkapazität abhängen.

Das System wird daher zu einem verbundenen Graphen aus Einschränkungen und Fähigkeiten.

Dieses Modell kann ein deutlich tieferes Verständnis der Compute-Infrastruktur liefern.

Ein traditioneller Scheduler könnte fragen:

„Ist eine GPU verfügbar?“

Ein Ressourcen-Graph-Scheduler fragt:

„Ist eine GPU verfügbar, mit dem erforderlichen Speicher, Netzwerkpfad, Speicherzugriff, der Stromkapazität, der geografischen Eignung, der Sicherheitsrichtlinie und den Latenzmerkmalen?“

Das ist eine deutlich fortgeschrittenere Frage.

Der Unterschied wird kritisch, sobald die Infrastruktur heterogen wird.

Nicht jeder Beschleuniger ist gleich.

Nicht jeder Netzwerkpfad ist gleich.

Nicht jedes Speichersystem bietet die gleiche Leistung.

Nicht jedes Rechenzentrum hat die gleiche Verfügbarkeit von Strom.

Nicht jeder Standort ist für jeden Workload zulässig.

Der Scheduler muss daher die Beziehungen zwischen Ressourcen verstehen.

KI kann zu einer Verarbeitungsschicht über diesem Graphen werden.

Es kann das Verhalten historischer Workloads und die Bedingungen der Infrastruktur analysieren.

Es kann Engpässe identifizieren.

Es kann Ausfälle vorhersagen.

Es kann Ressourcen-Konflikte einschätzen.

Es kann nach alternativen Konfigurationen suchen.

Das verändert das Scheduling von einer einfachen Ressourcenallokation hin zu Infrastruktur-Reasoning.

Stellen Sie sich einen Workload vor, der extrem hohe Kommunikation von Beschleuniger zu Beschleuniger erfordert.

Das System könnte feststellen, dass die Platzierung dieser Beschleuniger in verschiedenen Einrichtungen zu einer übermäßigen Netzwerklast führen würde.

Der Graph kann einen besser passenden Cluster identifizieren.

Ein weiterer Workload benötigt möglicherweise eine große Speicherkapazität, aber relativ wenig Netzwerkverkehr.

Der Scheduler kann eine andere Architektur wählen.

Ein weiterer Workload kann strikte Anforderungen an den Datenstandort haben.

Der Graph kann Ressourcen eliminieren, die gegen diese Richtlinien verstoßen.

Die Infrastruktur wird kenntnisfähig für Einschränkungen.

Diese Architektur schafft auch neue Möglichkeiten für das Management von Ausfällen.

Traditionelle Systeme reagieren oft erst, nachdem eine Komponente ausgefallen ist.

Ein Ressourcen-Diagramm kann Abhängigkeiten modellieren, bevor ein Ausfall eintritt.

Wenn eine kritische Netzwerkkomponente Anzeichen einer Verschlechterung zeigt, kann das System Workloads identifizieren, die von ihr abhängen.

Es kann die potenzielle Auswirkung abschätzen.

Alternative Routen oder Rechenressourcen können vorbereitet werden.

Das schafft vorausschauende Resilienz.

Das gleiche Konzept kann auf Energie angewendet werden.

Wenn das elektrische System eine begrenzte Kapazität hat, kann das Ressourcen-Diagramm identifizieren, welche Workloads um diese Kapazität konkurrieren.

Flexible Workloads können potenziell neu geplant werden.

Kritische Workloads können Vorrang behalten.

Energie wird ein weiterer Knoten im rechnerischen Graphen.

Die Kühlung kann auf die gleiche Weise dargestellt werden.

Ein hochdichter Beschleuniger-Cluster kann nicht unabhängig von seiner Kapazität für die thermische Bewirtschaftung betrieben werden.

Wenn die Kühlkapazität eingeschränkt wird, muss der rechnerische Scheduler die Beziehung verstehen.

Das schafft ein einheitliches Infrastrukturmodell.

Compute.

Speicher.

Netzwerk.

Speicher.

Energie.

Kühlung.

Sicherheit.

Standort.

Alles wird zu verbundenen Ressourcen.

Die Infrastruktur wird zu einem graphbasierten Abhängigkeitsmodell für Berechnungen.

Diese Architektur könnte auch das Design von Rechenzentren verändern.

Anstatt Einrichtungen um feste Hardware-Layouts zu entwerfen, könnten zukünftige Einrichtungen um Ressourcenbeziehungen herum entworfen werden.

Ingenieure könnten modellieren, wie Strom, Kühlung, Netzwerk, Speicher und Compute vor dem Bau miteinander interagieren.

Digitale Zwillinge könnten verschiedene Ressourcen-Konfigurationen simulieren.

KI-Systeme könnten potenzielle Engpässe bewerten.

Die Infrastruktur könnte optimiert werden, bevor sie physisch bereitgestellt wird.

Das verringert die Trennung zwischen Infrastrukturplanung und Infrastrukturbetrieb.

Das Ressourcen-Diagramm wird im gesamten Lebenszyklus nützlich.

Während des Designs modelliert es Abhängigkeiten.

Während des Deployments koordiniert es Ressourcen.

Während des Betriebs überwacht es die Leistung.

Während der Erweiterung identifiziert es Kapazitätseinschränkungen.

Während eines Ausfalls unterstützt es die Wiederherstellung.

Während der Stilllegung identifiziert es betroffene Workloads.

Das gleiche rechnerische Modell kann daher den gesamten Lebenszyklus der Infrastruktur unterstützen.

Das ist eine wichtige Weiterentwicklung.

Das Infrastrukturmanagement verlagert sich von Asset-Management hin zu Relationship-Management.

Die einzelne Komponente ist immer noch wichtig.

Doch die Beziehungen zwischen den Komponenten bestimmen zunehmend die Systemleistung.

Eine leistungsstarke GPU mit unzureichender Speicherbandbreite ist eingeschränkt.

Ein Hochgeschwindigkeitsprozessor mit unzureichendem Netzwerk kann unterausgelastet werden.

Ein großer Compute-Cluster ohne ausreichende Stromversorgung kann nicht mit voller Kapazität betrieben werden.

Ein Rechenzentrum ohne ausreichende Kühlung kann hochdichte Workloads nicht dauerhaft unterstützen.

Das System ist nur so stark wie seine miteinander vernetzte Ressourcenarchitektur.

Die zukünftige Compute-Infrastruktur muss daher verstehen, wie sie selbst funktioniert.

Es muss wissen, welche Ressourcen existieren, wie sie voneinander abhängen, welche Workloads sie nutzen und wo sich Einschränkungen entwickeln.

Das schafft die Grundlage für autonome Infrastruktur.

Das Ressourcen-Diagramm wird zur Karte.

KI wird die Verarbeitungsschicht für Begründungen.

Orchestrierung wird zum Steuerungsmechanismus.

Rechnen wird zu einem adaptiven System.

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