rajend1986

GPU-Interoperabilität wird für die KI-Infrastruktur der Zukunft entscheidend
Einführung
Die KI-Infrastruktur wird zunehmend heterogen.
Eine moderne Computerumgebung kann verschiedene Generationen von GPUs, CPUs, KI-Beschleunigern, Netzwerkgeräten, Speichersystemen und spezialisierten Prozessoren umfassen.
Diese Vielfalt eröffnet Chancen.
Das schafft auch zusätzliche Komplexität.
Wenn für jeden Beschleuniger eine völlig andere Softwareumgebung, ein anderes Programmiermodell und ein anderer Infrastruktur-Stack erforderlich sind, können sich Unternehmen an bestimmte Architekturen binden.

Der nächste GPU-Vorteil hängt von der Speicherarchitektur ab
Einführung
Die GPU-Leistung wird oft anhand des Rechendurchsatzes diskutiert.
Mehr Kerne.
Mehr Operationen pro Sekunde.
Spezialisiertere KI-Engines.
Doch mit zunehmender Größe von KI-Modellen und wachsender Komplexität der Rechenlasten gewinnt ein weiterer Faktor zunehmend an Bedeutung:
wie effizient die GPU auf Daten zugreifen kann.
Ein leistungsstarker Prozessor kann nicht effizient arbeiten, wenn die benötigten Daten nicht schnell genug die Recheneinheit erreichen.
Damit wird die Speicherarchitektur zu einem zentralen Bestandteil des GPU-Designs der Zukunft.

ENERGIE & KI
DER NÄCHSTE VORTEIL BEI DER KI-INFRASTRUKTUR KÖNNTE SICH AN DER UMWANDLUNG VON ENERGIE IN RECHENLEISTUNG MESSEN LASSEN
Das Wachstum der künstlichen Intelligenz wirft eine neue Infrastrukturfrage auf.
Wie effizient lässt sich Strom in nützliche Rechenleistung umwandeln?
Diese Frage geht über die traditionelle Energieeffizienz von Rechenzentren hinaus.
Eine Anlage kann mit hocheffizienten Kühl- und Stromversorgungssystemen betrieben werden und dennoch vergleichsweise wenig nützliche Rechenleistung erbringen, wenn ihre Beschleuniger schlecht ausgelastet sind, die Workloads ineffizient sind oder die Software die verfügbare Hardware nicht effektiv nutzen kann.

ENERGIE & KI
DAS NÄCHSTE KI-ENERGIESYSTEM WIRD UM DIE GEZIELTE STEUERUNG VON RECHENLASTEN HERUM AUFGEBAUT
Die KI-Infrastruktur verändert das Verhältnis zwischen Strom und Rechenleistung.
Über Jahrzehnte hinweg wurden Stromsysteme vor allem auf relativ gut vorhersehbare Nachfragemuster ausgelegt. Rechenzentren verbrauchten Strom, um Computersysteme am Laufen zu halten. Die jeweilige Rechenlast galt jedoch im Allgemeinen als interne Anforderung.
KI verändert dieses Verhältnis.
Große Rechenlasten können stark schwanken, geografisch verteilt sein und sich zunehmend per Software steuern lassen. Dadurch entsteht eine neue Möglichkeit: Rechenlasten können aktiv am Energiemanagement mitwirken.

RECHENZENTREN & INFRASTRUKTUR
DAS RECHENZENTRUM DER ZUKUNFT WIRD ALS SELBSTDIAGNOSTIZIERENDES PHYSISCHES SYSTEM ARBEITEN
Moderne Rechenzentren verfügen bereits über eine enorme Menge an Überwachungstechnologie.
Temperatursensoren messen die Umgebungsbedingungen.
Stromversorgungssysteme messen elektrische Eigenschaften.
Server melden den Hardwarestatus.
Netzwerke melden den Datenverkehr.
Kühlsysteme überwachen die Betriebsbedingungen.
Doch die nächste Stufe ist bedeutender.
Das Rechenzentrum wird zunehmend in der Lage sein, seinen eigenen physischen Zustand zu verstehen.

RECHENZENTREN & INFRASTRUKTUR
DAS DESIGN VON RECHENZENTREN WIRD SICH VON DER RACK-KAPAZITÄT HIN ZUR RECHENDICHTE VERLAGERN
Jahrzehntelang ließ sich die Kapazität von Rechenzentren häufig anhand vertrauter Kennzahlen wie der Anzahl der Racks, der Fläche, der elektrischen Leistung und der Anzahl der Server beschreiben.
Das Zeitalter der KI-Infrastruktur bringt eine weitere entscheidende Messgröße mit sich:
Rechendichte.
Eine Anlage mit Tausenden von Servern verfügt nicht zwangsläufig über mehr Rechenleistung als eine kleinere Anlage mit hochverdichteten Beschleunigersystemen.

GPU-TECHNOLOGIEN
DIE GPU-LIEFERKETTE WIRD ZU EINEM STRATEGISCHEN TECHNOLOGIESYSTEM
Die Zukunft der GPU-Technologie lässt sich nicht verstehen, wenn man nur GPUs betrachtet.
Fortschrittliche Beschleuniger hängen von einem zunehmend komplexen Ökosystem ab, zu dem Halbleiterdesign, fortschrittliche Fertigung, Packaging, Speicher, Substrate, Verbindungen, Tests, Software, Netzwerke und Rechenzentrumsinfrastruktur gehören.
Das bedeutet, dass die GPU-Lieferkette selbst zu einem strategischen Technologiesystem wird.
Für einen fortschrittlichen Beschleuniger können äußerst anspruchsvolle Fertigungsprozesse und spezielle Packaging-Technologien erforderlich sein. Er kann auf Hochleistungsspeicher, fortschrittliche Substrate, Präzisionsfertigung, spezielle Tests und ein großes Softwareökosystem angewiesen sein.

GPU-TECHNOLOGIEN
DIE NÄCHSTE GPU-ARCHITEKTUR WIRD AUF CHIPLET-BASIERTEM COMPUTING AUFGEBAUT
Die Zukunft der GPU-Technologie wird möglicherweise nicht durch ein einziges Stück Silizium definiert.
Da KI-Modelle immer größer werden und Rechenlasten zunehmend spezialisierter sind, prüfen Hersteller von Beschleunigern immer häufiger architektonische Ansätze, die komplexe Prozessoren in mehrere miteinander verbundene Komponenten aufteilen. Diese Richtung weist auf Chiplet-basierte GPU-Architekturen hin, bei denen Rechenleistung, Speicheranbindungen, I/O, Cache und spezialisierte Beschleunigungsfunktionen potenziell als modulare Silizium-Bausteine aufgebaut werden können.

RECHENINFRASTRUKTUR
RECHENINFRASTRUKTUR WIRD SICH IN RICHTUNG AUTONOME KAPAZITÄTSERKENNUNG ENTWICKELN
Der traditionelle Ansatz der Datenverarbeitung geht davon aus, dass Menschen wissen, welche Ressourcen sie benötigen.
Ingenieure wählen Server aus.
Architekten entwerfen Cluster.
Teams weisen GPUs zu.
Administratoren konfigurieren Netzwerke.
Anwendungen fordern Ressourcen an.
Da die Infrastruktur immer größer und heterogener wird, wird dieses Modell zunehmend schwieriger zu warten.
Die nächste Generation der Recheninfrastruktur könnte sich daher in Richtung autonomer Kapazitätsentdeckung entwickeln.

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.

RECHENINFRASTRUKTUR
RECHENINFRASTRUKTUR ENTWICKELT SICH VON MASCHINEN ZU RECHNERISCHEM KAPITAL
Die nächste Phase des Rechnens wird nicht einfach dadurch definiert, dass man mehr Prozessoren besitzt.
Sie wird dadurch definiert, dass man die Fähigkeit kontrolliert, Energie, Daten, Algorithmen, Speicher, Netzwerkverbindungen und spezialisierte Hardware in nützliche Berechnungen umzuwandeln.
Diese Unterscheidung verändert die Bedeutung von Compute-Infrastruktur.
Ein Server ist eine physische Maschine.
Ein Compute-Cluster ist eine Sammlung von Maschinen.
Ein System für Recheninfrastruktur ist etwas viel Größeres: eine koordinierte Architektur, die mehrere physische und digitale Ressourcen in messbare rechnerische Ausgaben umwandeln kann.

ZUKUNFTSTECHNOLOGIEN & BRANCHENBLICK
DER NÄCHSTE TECHNOLOGIEVORSPRUNG WIRD DIE KONVERGENZ VON KLASSSISCHER RECHNUNG, QUANTENSYSTEMEN UND KI SEIN
Die Computerbranche steht kurz vor einem wichtigen architektonischen Übergang.
Über Jahrzehnte wurde der Fortschritt von immer leistungsfähigeren klassischen Computersystemen dominiert.
CPUs wurden schneller.
GPUs führten eine massiv parallele Verarbeitung ein.
Spezialisierte Beschleuniger verwandelten KI-Workloads.
Hochgeschwindigkeitsnetzwerke, die zunehmend große Rechensysteme verbinden.
Die nächste Phase lässt sich möglicherweise nicht durch eine einzige Ersetzungstechnologie definieren.

ZUKUNFTSTECHNOLOGIEN & INDUSTRIEVISION
VERKÖRPERTE KI WIRD COMPUTATIONAL INTELLIGENZ IN PHYSISCHE INFRASTRUKTUR VERWANDELN
Künstliche Intelligenz hat sich bislang vor allem in digitalen Umgebungen entwickelt.
Modelle analysieren Text.
Systeme verarbeiten Bilder.
Agenten betreiben Software.
Algorithmen sagen Ereignisse voraus.
Doch die nächste große Übergangsphase wird eintreten, wenn Intelligenz tief mit der physischen Welt verflochten ist.
Dies ist das Entstehen verkörperter KI.
Verkörperte KI verbindet rechnerische Intelligenz mit Sensoren, Robotik, Maschinen, Mobilitätssystemen, Industrieanlagen und physischen Umgebungen.

ZUKÜNFTIGE TECHNOLOGIEN & INDUSTRIE-VISION
DIE NÄCHSTE TECHNOLOGIE-ÄRA WIRD AUF MASCHINEN-EIGENEN WIRTSCHAFTEN AUFGEBAUT
Die digitale Wirtschaft wurde ursprünglich für Menschen entwickelt.
Die Menschen legten Konten an, suchten Informationen, kauften Dienstleistungen, betrieben Software und trafen Entscheidungen.
Maschinen waren Werkzeuge, die diese Aktivitäten unterstützten.
Die nächste Technologie-Ära könnte diese Beziehung umkehren.
Immer leistungsfähigere KI-Systeme, autonome Roboter, Softwareagenten, vernetzte Infrastrukturen und die Kommunikation von Maschine zu Maschine schaffen eine Umgebung, in der Maschinen zunehmend komplexe wirtschaftliche Aktivitäten mit begrenztem menschlichem Eingreifen ausführen können.

CLOUD & NETWORKING
DATENBEWEGUNG WIRD ZUR KERNRESSOURCE DER RECHNENDEWELT
Für einen Großteil der Rechenhistorie lag der Fokus auf Prozessoren.
Leistungsfähigere CPUs.
Leistungsfähigere GPUs.
Mehr Speicher.
Mehr Speicher.
Aber wenn KI-Systeme immer größer und stärker verteilt werden, wird eine weitere Ressource zunehmend wichtig:
Datenbewegung.
Die Fähigkeit, Daten schnell, effizient, sicher und intelligent zwischen Rechenressourcen zu bewegen, könnte zu einem der bestimmenden Merkmale der zukünftigen Infrastruktur werden.
Moderne KI-Systeme können auf riesigen Datensätzen arbeiten.

Cloud & Networking
Das nächste Netzwerk verbindet Rechenleistung – nicht nur Geräte
Das ursprüngliche Internet wurde in erster Linie dafür entwickelt, Computer miteinander zu verbinden und Informationen zwischen ihnen auszutauschen.
Das nächste Netzwerk-Generation wird zunehmend etwas noch Wertvolleres verbinden:
Rechenleistung.
Diese Unterscheidung wird wichtig, sobald das Rechnen über verschiedene Cloud-Regionen, Edge-Einrichtungen, KI-Datenzentren, private Infrastrukturen, spezialisierte Beschleuniger und entstehende verteilte Umgebungen verteilt wird.

CLOUD & NETZWERKE
WOLKE DER ZUKUNFT WIRD ZU EINEM SELBSTOPTIMIERENDEN RECHNERNETZWERK
Cloud-Computing begann damit, physische Server in zugängliche digitale Ressourcen zu verwandeln.
Die nächste Transformation wird viel tiefer gehen.
Die Cloud der Zukunft wird zunehmend wie ein intelligentes Rechennetzwerk agieren, das in der Lage ist, ständig Workloads, Infrastrukturbedingungen, Netzwerk-Kapazität, Energieverfügbarkeit, Hardware-Leistung und Nutzeranforderungen zu analysieren.
Anstatt nur virtuelle Maschinen, Speicher und Netzwerke bereitzustellen, werden Cloud-Plattformen zunehmend selbst entscheiden, wie Rechenressourcen zusammengestellt und betrieben werden sollen.

ENERGIE & KI
DIE ENERGIEHERKUNFT WIRD ZU EINER NEUEN DIGITALEN SCHICHT FÜR KI-COMPUTE
Da Künstliche Intelligenz zu einer Technologie im industriellen Maßstab wird, werden Organisationen zunehmend mehr interessieren als nur, wie viel Energie ihre Recheninfrastruktur verbraucht.
Sie werden außerdem verstehen wollen, woher diese Energie stammt, wann sie erzeugt wurde, wie sie bereitgestellt wurde und wie sie mit bestimmten rechnerischen Workloads in Verbindung stand.
Damit entsteht ein neues Konzept für Infrastruktur:
Energieherkunft.
Energieherkunft ist die Fähigkeit, eine nachvollziehbare Beziehung zwischen Stromerzeugung, Energieverbrauch und rechnerischer Aktivität herzustellen.

DER NÄCHSTE ENERGIE-VORTEIL WIRD AUS BERECHNUNGSBEWUSSTEN STROMMÄRKTEN ENTSTEHEN
Die Beziehung zwischen Strom und künstlicher Intelligenz tritt in eine neue Phase ein.
Seit Jahrzehnten wurden Strommärkte vor allem für den physischen Verbrauch entwickelt. Haushalte, Fabriken, Büros, Transportsysteme und Gewerbeeinrichtungen verbrauchten Strom nach relativ vorhersehbaren Mustern. Netzbetreiber konzentrierten sich darauf, Erzeugung und Nachfrage auszugleichen und dabei die Zuverlässigkeit sicherzustellen.
KI verändert die Gleichung.

Das zukünftige KI-Netz wird Elektrizität, Rechenleistung, Speicher und Intelligenz verbinden.
Das traditionelle Stromnetz wurde hauptsächlich für eine Richtung ausgelegt:
GENERIEREN → ÜBERMITTELN → VERTEILEN → VERBRAUCHEN.
Der Verbraucher hat Strom genutzt.
Das Netz hat es bereitgestellt.
Die Recheninfrastruktur war schlicht eine Kategorie von Stromverbraucher.
KI beginnt, dieses einfache Modell in Frage zu stellen.
Große Rechenzentren können einen enormen und hochdynamischen Strombedarf abbilden.
Gleichzeitig schaffen erneuerbare Erzeugung und Energiespeicherung ein variableres Angebot.