Colocation & KI
Infrastruktur für Künstliche Intelligenz
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Die Herausforderung für Unternehmen
Unternehmen, die Künstliche Intelligenz einsetzen möchten, sehen sich unter anderem mit neuen Herausforderungen für ihre Rechenzentrumsinfrastruktur konfrontiert. Dies ist bedingt durch die großen Datenmengen, die die Nutzung Künstlicher Intelligenz voraussetzt. Diese Daten können nicht irgendwo im Unternehmensnetzwerk verteilt gespeichert werden, sie müssen in performanten Speichersystemen unweit der KI-Anwendungen bereitstehen. Diese KI-optimierte Hardware setzt neben niedriger Latenz hohe Bandbreiten über 100-Gigabit-pro-Sekunde-Netzwerke für den Datenaustausch voraus.
Auf Künstliche Intelligenz hin optimiertes IT-Equipment erfordert neben Netzwerkperformanz zudem eine Strominfrastruktur, über die bis dato nicht jedes Unternehmen verfügt. Ein mit KI-Appliances gefüllter Serverschrank kommt leicht auf einen Strombedarf von 40 Kilowatt. In den meisten Unternehmensrechenzentren werden Racks üblicherweise noch mit 2,5 bis 5 Kilowatt versorgt. Auf eine solche Leistungsdichte sind auch die Zuleitungen des Stromversorgers, die eigenen Transformatoren und Unterverteilungen sowie Verkabelungen ausgelegt. Diese sind damit nicht geeignet für moderne KI-Implementierungen.
Ähnlich verhält es sich mit der Kühlung: Rund 95 Prozent der Stromaufnahme wird in Abwärme umgewandelt. Hochintegrierte Siliziumschaltkreise benötigen umfangreiche Kühlung auf engstem Raum. Ältere Rechenzentren sind baulich meist gar nicht in der Lage, dafür genügend Kaltluft umzuwälzen.
Kaum ein Unternehmen wird die notwendigen Investitionen in einen Rechenzentrumsneubau allein wegen der Einführung von Künstlicher Intelligenz leisten können oder wollen. Public-Cloud-Services stellen für Unternehmen eine Alternative dar, um dennoch von Künstlicher Intelligenz zu profitieren.
Zunächst erfordert jede Form der Künstlichen Intelligenz, dass Algorithmen anfangs mit großen Datenmengen trainiert werden und nachfolgend kontinuierlich lernen. Die Daten müssen Unternehmen zunächst zum Public Cloud Provider migrieren. Diese bieten dann oftmals ein Angebot für KI-Implementierungen durch Toolboxen oder Branchenlösungen an. Die Nutzung der Public Cloud für KI-Anwendungen sollte jedoch strategisch geplant und durchdacht werden. Unternehmen müssen dabei die Gesamtkosten, auch für die langfristige Datenhaltung, den Datenschutz, einen etwaigen Vendor-Lock-In sowie den Schutz geistigen Eigentums berücksichtigen.
Eine alternative Möglichkeit für Unternehmen, Künstliche Intelligenz zu implementieren, bieten ausgelagerte Rechenzentren. Indem sie KI-geeignete Colocation-Flächen anmieten, behalten Unternehmen die Hoheit über ihre eigene IT-Infrastruktur und können initiale Investitionen in eigene Rechenzentren vermeiden.
- Infrastruktur für Künstliche Intelligenz
- Die Herausforderung für Unternehmen
- Auswirkungen auf den Colocation-Markt
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