KI-Infrastruktur verständlich erklärt

Warum benötigen Sie überhaupt eine andere Computerinfrastruktur für KI? KI-Anwendungen unterscheiden sich grundlegend von traditionellen Apps darin, wie sie Daten verarbeiten und Rechenressourcen nutzen. Herkömmliche IT-Systeme sind nicht dafür ausgelegt, die speziellen Anforderungen von KI- und ML-Workloads zu erfüllen.

Um die Anforderungen der KI zu erfüllen, benötigen Sie eine spezialisierte Infrastruktur, die auf den KI-Lebenszyklus zugeschnitten ist. Diese Anforderungen bremsen das Wachstum von Investitionen in KI und ML jedoch nicht. Laut dem F5 2025 State of Application Strategy Report setzen 96 % der befragten Organisationen derzeit KI-Modelle ein. Außerdem geben 71 % der Teilnehmer der McKinsey-Umfrage „The State of AI“ an, dass ihre Organisationen generative KI regelmäßig in geschäftlichen Abläufen nutzen.

KI benötigt enorme Rechenleistung: KI-Workloads verbrauchen und erzeugen große Datenmengen, oft in Echtzeit. So umfasst das Trainieren von Deep-Learning-Modellen (LLMs), die generative KI-Anwendungen antreiben, Millionen von Parametern und komplexe mathematische Prozesse. Für generative KI brauchen Sie spezialisierte Hochdurchsatzprozessoren, skalierbaren und schnell verfügbaren Speicher, latenzarmes Speicherzugreifen sowie Netzwerke mit hoher Bandbreite.

Sie müssen die Infrastruktur so gestalten, dass sie alle wesentlichen Komponenten einer KI-Anwendung in jeder Phase der KI-Pipeline unterstützt und dabei Leistung, Skalierbarkeit sowie Reaktionsfähigkeit jederzeit gewährleistet. Der erste Schritt ist die Datenerfassung, bei der wir Daten sammeln, um KI-Modelle zu speisen. Dabei sorgen wir für effizientes Netzwerkmanagement und ausreichende Bandbreite, um hohe Datenvolumen reibungslos zu verarbeiten.

Nach der Datenaufnahme wiederholen wir den Prozess des Modelltrainings, um mit Trainingsdatensätzen ein neues KI-Modell zu erstellen. Die Infrastruktur stellt leistungsstarke Rechenleistung bereit, damit wir die Modelle für hohe Genauigkeit bei spezifischen Aufgaben optimieren können. In der Laufzeitphase der Inferenz kommunizieren Ihre Frontend-Anwendungen mit den trainierten KI-Modellen. Ihre Anwendung sendet Eingaben an das Modell, das Ihre Anfragen verarbeitet und eine Antwort zurückgibt.  

Agentensysteme erweitern KI über die reine Datenverarbeitung und Anfragereaktionen hinaus, indem sie proaktiv ohne menschliches Eingreifen handeln. Um agentenbasierte KI zu unterstützen, benötigen wir fortschrittliche Orchestrierung und Entscheidungsfindung in Echtzeit.

Viele KI- Applications werden am Rand ausgeführt und ermöglichen Analysen und Automatisierung in IoT-Geräten wie Sensoren, Kameras und Industriemaschinen. Diese Echtzeit-Anwendungsfälle erfordern eine Infrastruktur, die für niedrige Latenzzeiten optimiert ist, verteilt Verarbeitung nahe der Datenquelle.

Worin unterscheiden sich KI-Infrastruktur und IT-Infrastruktur? KI-Infrastruktur setzt spezialisierte Hardware und Datenplattformen ein, um beschleunigtes Computing zu ermöglichen und die hohen Rechenanforderungen von KI-Workloads abzudecken. Sie nutzt beispielsweise Grafikprozessoren (GPUs), die für parallele Verarbeitung optimiert sind, statt der traditionellen Zentralprozessoren (CPUs), die in Standard-IT-Systemen für allgemeine Aufgaben üblich sind.

KI-Infrastrukturlösungen enthalten auch spezielle Software, etwa Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen, die Sie für die Entwicklung, das Training und den Betrieb von KI-Modellen benötigen. Diese Werkzeuge fehlen in traditionellen IT-Systemen, die sich stärker auf Unternehmensanwendungen und Datenmanagement konzentrieren.

Der KI-Infrastruktur-Stack wird oft als KI-Fabrik bezeichnet. Das erinnert an traditionelle Fertigungsanlagen, in denen wiederholte und oft automatisierte Prozesse ein Produkt herstellen. Bei einer KI-Fabrik ist das Produkt jedoch Intelligenz. Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA, bringt es auf den Punkt: „KI ist inzwischen Infrastruktur, und diese Infrastruktur braucht wie das Internet oder Strom Fabriken. Genau solche Fabriken bauen wir heute. Das sind keine Rechenzentren von früher … Sie speisen Energie ein und erzeugen etwas unglaublich Wertvolles …“

Um KI- und ML-Arbeitslasten effektiv zu unterstützen, nutzen Unternehmen eine speziell konzipierte KI-Fabrik-Infrastruktur mit spezialisierten Rechen-, Speicher- und Softwarekapazitäten.

Diese Rechenressourcen umfassen:

• GPUs. GPUs bilden das Herzstück der KI-Anwendungsinfrastruktur, da sie parallele Verarbeitung ermöglichen und für das Training sowie den Betrieb komplexer KI-Modelle unverzichtbar sind. Mit Tausenden von Kernen führen GPUs mehrere Aufgaben gleichzeitig aus und steigern so die Leistung enorm. NVIDIA zählt zu den führenden Anbietern von GPUs für die KI-Anwendungsinfrastruktur.
• TPUs (Tensor Processing Units). Google hat TPUs entwickelt – spezialisierte KI-Beschleuniger, die für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Aufgaben optimiert sind. Sie bieten hohen Durchsatz und geringe Latenz und eignen sich so perfekt für das Training und die Inferenz großer KI-Anwendungen.

Zu den Ressourcen für Datenspeicherung und -verarbeitung zählen:

• Skalierbare Speicherlösungen. Da KI-Modelle enorme Mengen an Trainingsdaten benötigen, stellen wir mit leistungsfähiger Speichertechnik die Grundlage für Ihre KI-Infrastruktur sicher. Ob Cloud-Datenbanken, lokale Systeme, Datenseen oder verteilte Dateisysteme – sie müssen so skalierbar sein, dass Sie Datenmenge, Vielfalt und Geschwindigkeit Ihrer KI-Workflows mühelos bewältigen.
• Datenverarbeitungs-Frameworks. Die Daten für KI vorzubereiten bedeutet, Datensätze automatisch zu filtern und zu bereinigen. Mit Tools wie Pandas, NumPy und SciPy automatisieren Sie dabei typische Aufgaben der Datenaufbereitung und beschleunigen den Prozess.

Zu den Ressourcen für maschinelles Lernen zählen:

• Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen. Mit diesen vorgefertigten Toolkits gestalten, trainieren und stellen Sie KI-Modelle unkompliziert bereit. Frameworks wie TensorFlow und PyTorch liefern wiederverwendbare Bausteine und optimierte Algorithmen, mit denen Sie Entwicklung beschleunigen und Komplexität reduzieren.
• Plattformen für Machine-Learning-Operationen (MLOps). MLOps-Tools automatisieren Machine-Learning-Aufgaben und begleiten Sie während des gesamten Modelllebenszyklus – von der Datenerfassung über Training, Validierung und Bereitstellung bis zur Fehlersuche und Überwachung.

Die KI-Fabrik-Infrastrukturlösungen sind integrierte Systeme und Werkzeuge, mit denen Sie KI-Anwendungen entwickeln, bereitstellen und verwalten. So ermöglichen wir es Ihnen, KI-Modelle effizienter, sicherer und in größerem Umfang zu erstellen und zu pflegen.

Viele Unternehmen haben beim Aufbau der Infrastruktur zur Unterstützung von KI-Workloads große Herausforderungen, insbesondere hinsichtlich Kosten und Komplexität. Fast die Hälfte der Befragten im F5 Digital Enterprise Maturity Index Report sorgt sich um die Kosten für Aufbau und Betrieb von KI-Workloads, während 39 % berichten, dass ihre Organisation noch keine skalierbare KI-Datenstrategie umgesetzt hat.

Um Kostenbedenken auszuräumen, beginnen Sie mit klaren Zielen und einem dedizierten Budget. Definieren Sie die spezifischen Herausforderungen, die Sie mit KI lösen möchten, damit Sie sich darauf konzentrieren können, Ihr Budget strategisch einzusetzen und sicherzustellen, dass die Investitionen einen messbaren Wert liefern und die größtmögliche Wirkung erzielen. Ziele können typischerweise die verwendeten Frameworks bestimmen. Die verwendeten Frameworks können die Art der verwendeten Berechnung bestimmen. Die Anwendungsfälle können auch die Netzwerkarchitektur lokal innerhalb einer KI-Fabrik sowie die Edge-Konnektivität und -Verarbeitung steuern. Erwägen Sie außerdem die Nutzung Cloud-basierter Speicherlösungen. Cloud-Anbieter wie AWS, Oracle, IBM und Microsoft Azure bieten cloudbasierte KI-Infrastrukturen an, darunter günstigere Pay-as-you-go-Datenmodelle, um Speicherskalierbarkeit ohne massive Investitionen in die Infrastruktur vor Ort zu ermöglichen.

Netzwerklösungen sind entscheidend, wenn Sie skalierbare KI-Lösungen entwickeln. Netzwerke mit hoher Bandbreite und niedriger Latenz sorgen dafür, dass große Datenmengen schnell zwischen Speichersystemen und Rechenressourcen übertragen werden. Zudem sind Datenverarbeitungseinheiten (DPUs) speziell darauf ausgelegt, umfangreiche Datenbewegungen zu bewältigen und eine Mehrmandantenfähigkeit zu gewährleisten. Sie ermöglichen, dass Sie mehrere KI-Anwendungen auf einer einzigen Infrastruktur gleichzeitig ausführen und so die Skalierbarkeit der Datenverarbeitung erhöhen.

Weitere Aspekte der KI-Infrastruktur betreffen die Integration in bestehende Systeme. Planen Sie den Datenfluss zwischen traditionellen IT-Umgebungen und neuer KI-Infrastruktur sorgfältig, um Kompatibilität zu gewährleisten, Störungen zu vermeiden und die Datenintegrität bei der Einspeisung in die KI-Pipeline sicherzustellen. Mit der Weiterentwicklung der KI-Infrastruktur steigen auch die Sicherheitsrisiken, wie der mögliche Zugriff auf vertrauliche Daten, der Diebstahl von Modellen oder Schwachstellen in APIs. Setzen Sie starke Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Überwachung ein und sorgen Sie dafür, dass Ihre KI-Umgebung den Datenschutzregelungen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU und HIPAA entspricht.

Fehlen eine klare Strategie und sorgfältige Planung, bringen KI-Workloads und Anwendungen erhebliche Herausforderungen mit sich – von Netzwerküberlastungen über höhere Latenzzeiten bis hin zu Performance-Engpässen und wachsendem Sicherheitsrisiko.

Optimieren Sie Ihre KI-Infrastruktur für hohe Leistung, indem Sie die Netzwerk-Datenverkehrsverwaltung verbessern und so datenintensive, latenzarme Pipelines unterstützen, damit Trainings- und Inferenzdaten reibungslos bereitgestellt werden. Nutzen Sie retrieval-augmented generation (RAG)-Techniken, um KI-Modelle dynamisch auf proprietäre Datensätze zugreifen und diese referenzieren zu lassen, wodurch Sie die Antwortqualität und Kontextgenauigkeit steigern. Setzen Sie KI-Cluster-sensible, orchestrierte Netzwerksegmentierung ein, um GPUs und Rechenressourcen flexibel zu planen, Netzwerkengpässe zu minimieren und mit intelligenter KI-Infrastrukturautomatisierung die Systemeffizienz zu erhöhen.

Schützen Sie KI-Infrastrukturen, indem Sie API-Sicherheit priorisieren. Da KI-Anwendungen stark auf APIs angewiesen sind, etablieren Sie robuste Richtlinien für Authentifizierung, Ratenbegrenzung und Zugriffskontrolle, um Angriffe und Missbrauch abzuwehren. Analysieren Sie Echtzeitdaten zu KI-Modellen, um Bedrohungen wie Prompt-Injektionen, Datenlecks und bösartige Ein- und Ausgabeaktivitäten frühzeitig zu erkennen und zu verhindern. Behalten Sie Risiken durch kontinuierliche Überwachung mit einem Webanwendungsscanner im Blick, um neue Gefahren sowie nicht autorisierte KI-Tools und Schatten-KI-Installationen in Ihrer Umgebung wirksam abzuwehren.