Von David Flynn, CEO, Hammerspace
Das Zeitalter der KI-Fabriken steht vor der Tür. Was einst wie eine Nischenmischung aus Forschungscomputern und Cloud-Diensten schien, konvergiert zu einem neuen Infrastrukturparadigma – eines, das auf die Anforderungen von Modelltraining und -verfeinerung mit hohem Durchsatz, massiven Inferenzarbeitslasten und kontinuierlichen Datenrückkopplungsschleifen zugeschnitten ist.
In diesem Artikel wird untersucht, was dieser Wandel bedeutet: wie sich die Infrastruktur weiterentwickeln muss, welche Architekturmuster entstehen und welche Kompromisse jede Organisation eingehen muss, wenn sie im Zeitalter der KI in großem Maßstab konkurrieren will.
Die Anforderungen von KI-Workloads unterscheiden sich erheblich von denen von Unternehmens- oder Net-Workloads. KI erfordert extrem große Modellgewichte, hohe Parallelität zwischen GPUs oder Beschleunigern und riesige Datenmengen, die effizient verschoben, gestreamt und zwischengespeichert werden müssen. Herkömmliche Speicher-, Rechen- und Netzwerkstacks wurden hierfür nicht entwickelt. Mit zunehmender KI-Arbeitslast verlangsamen Datensilos und verteilte Datensätze, die nicht lokal in großen Rechenfarmen liegen, die Leistung, treiben die Kosten in die Höhe und verschwenden Energie.
Unternehmen laufen Gefahr, nicht durch ihre Rechenleistung gebremst zu werden, sondern durch den Zugriff auf die dafür erforderlichen Daten. Wenn die Eingabe-/Ausgabeleistung unzureichend ist oder die Datenorchestrierung die GPUs nicht kontinuierlich mit Daten versorgen kann, verlangsamt sich alles.
Bei der Infrastrukturrevolution geht es darum, diese Lücke zu schließen.
Die KI-Fabrik als moderne Datenmaschine: Von der Cloud zum Edge
Stellen Sie sich eine KI-Fabrik als mehr vor als nur das Coaching und die Bereitstellung von Daten für Modelle. Es handelt sich um ein ganzheitliches Feedbacksystem: Daten aufnehmen, bereinigen und kennzeichnen, Modelle trainieren, auswerten, bereitstellen, überwachen und iterieren – alles kontinuierlich. Jede Stufe hat ihre eigene Latenz, ihren eigenen Durchsatz und ihre eigene Speicherdynamik. Um diese Finish-to-Finish-Schleife im großen Maßstab zu unterstützen, muss die Infrastruktur zusammensetzbar, elastisch und eng koordiniert sein.
In dieser modernen Daten-Engine verschwimmt die Grenze zwischen Rechenleistung und Speicher. Die Datenlokalität ist wichtig. Dateisysteme müssen hohe Parallelität, hohe Bandbreite und Parallelität unterstützen.
Entscheidend ist, dass die KI-Monetarisierung mehr als nur große Trainingsläufe umfasst. Verteilte Inferenz wird immer wichtiger, da physische KI-Modelle an den Rand rücken. Kunden werden zahlreiche kleinere Open-Supply-Modelle verwenden, die für ihre spezifischen Anforderungen (z. B. für Robotik, Sensoren oder Fertigung) geschult und angepasst wurden.
Um dies zu erreichen, ist eine Datenstruktur, die den Edge mit der Cloud und dem Rechenzentrum mit einem globalen Namensraum verbindet, für Unternehmenskunden von entscheidender Bedeutung, um generative, agentische und physische KI-Workloads nahtlos zu verbinden. Das Ziel besteht darin, den physischen Standort von der logischen Adressierung zu entkoppeln, sodass sich Workloads um Dateipfade und Namespaces kümmern und nicht darum, auf welcher bestimmten Festplatte oder auf welchem Server sie sich befinden.
Kosten, Leistung und der Vorteil der Token-Generierung
Einer der stärksten Beweggründe für diese Revolution sind die Kosten und die Knappheit der Macht. Beim Aufbau von KI im großen Maßstab sind die Investitions- und Betriebsausgaben enorm. Stromversorgung, Kühlung und Stellfläche sind echte Einschränkungen.
Eine bessere Infrastruktur kann oft mehr Wert bieten als eine programmatische oder modellbasierte Optimierung. Eine 20–30-prozentige Steigerung der Auslastung oder Energieeffizienz durch eine verbesserte Datenorchestrierung oder I/O-Architektur könnte monatelange Modelloptimierung überwiegen.
Darüber hinaus wird Energieeffizienz mit zunehmender Arbeitsbelastung von entscheidender Bedeutung. Hier bietet die moderne Datenorchestrierung einen entscheidenden Vorteil:
- Tier-0-Effizienz und Token-Generierung: Durch die Verlagerung von Daten auf serverlokales NVMe (Tier 0) und die Nutzung eines parallelen Dateisystems können Kunden die GPU-Auslastung deutlich steigern. Dadurch können sie auf die zusätzliche Stromversorgung und Kühlung verzichten, die für inkrementelle externe Speicherung erforderlich sind, wodurch das System in Bezug auf Token professional Watt hocheffizient wird. Ziel ist nicht nur ein schnelleres Coaching, sondern das Erreichen der maximalen Token-Generierung professional verbrauchter Energieeinheit.
- Die Schwerkraft von GPUs: Angesichts der enormen Leistungsschwerkraft, die mit GPUs verbunden ist, muss die Infrastruktur die Datenbewegung minimieren und Scorching Information clever schichten. Das System muss die Datenplatzierung automatisch verwalten, um die leistungsintensivsten Ressourcen ständig zu versorgen.
Die Kernfunktionen der modernen KI-Datenstruktur
Um KI-Fabriken zu unterstützen, muss ein moderner Software program-Infrastruktur-Stack weiterentwickelt werden. Die Schlüsselfähigkeiten müssen sich auf Intelligenz, Bewegung und Konnektivität konzentrieren:
- Globaler Namespace und einheitliche Adressierung: Workloads sollten eine flache, logisch einheitliche Dateisystemansicht über Regionen, Clouds und Speicherebenen hinweg erhalten, wodurch Datensilos zwischen dem Rechenzentrum und dem Edge vermieden werden.
- Parallele Dateisysteme für Parallelität: Das zugrunde liegende Dateisystem muss gleichzeitige Lese-/Schreibvorgänge über viele Knoten hinweg ohne Engpässe unterstützen und dabei die POSIX-Semantik für ML-Workflows bewahren.
- Dynamische und intelligente Datenorchestrierung: Das System muss Daten basierend auf Arbeitslastmustern clever verschieben, zwischenspeichern, replizieren und entfernen. Dazu gehören automatisches Tagging und die Übertragung von Daten auf verfügbare GPUs, um die Ressourcennutzung zu maximieren.
- Funktionen des Mannequin Context Protocol (MCP): Robuste MCP-Funktionen, die eine natürliche Sprache und eine intelligente Verwaltung der Datenstruktur ermöglichen, sind von entscheidender Bedeutung. Diese Funktion ermöglicht es KI-Agenten, proaktiv auf Daten zuzugreifen, sie zu verwalten und dorthin zu verschieben, wo sie benötigt werden, und unterstützt so moderne Agentic-KI-Workloads.
- Belastbarkeit, Konsistenz und Versionierung: Die Infrastruktur muss Snapshots, Versionskontrolle und Daten-Rollback über verteilte Shards hinweg unterstützen, was für die iterative KI-Entwicklung unerlässlich ist.
Navigieren durch die Kompromisse
Keine Architektur ist frei von Kompromissen. Zu den Designentscheidungen, mit denen Unternehmen konfrontiert werden, gehören unter anderem:
- Lokale vs. Distant-Datenplatzierung: Die Entscheidung, wann Daten verschoben werden sollen (aus Gründen der Geschwindigkeit auf Tier 0) und wann sie distant bleiben sollen (aus Gründen der Kosteneffizienz), ist ein ständiges Gleichgewicht, das durch Richtlinien und nicht durch manuelle Eingriffe verwaltet werden muss.
- Automatisierung vs. manuelle Steuerung: Es ist leistungsstark, der Orchestrierungsebene volle Autonomie zu geben, aber Groups wollen immer Leitplanken, Überschreibungen und Einblick in intelligente Datenbewegungen.
- Modularität vs. Integration: Während ein integrierter Stack effizient sein kann, ermöglichen modulare Architekturen den Austausch neuer Innovationen, wie z. B. neuer NVMe-Requirements oder neuer Cloud-Objektspeicher, ohne vollständige Neufassungen.
Die Infrastrukturrevolution ist sowohl kultureller und strategischer als auch technologischer Natur. Groups müssen dazu übergehen, Rechenleistung, Netzwerk und Speicher nicht mehr als separate Silos zu betrachten, sondern sie als eine koordinierte Struktur zu betrachten, die den KI-Kreislauf bedient. Infrastruktur- und ML-Groups müssen frühzeitig zusammenarbeiten. Datenbeschränkungen müssen die Wahl der Architektur leiten. Und vor allem müssen die Bewertungsmetriken über die reine Modellgenauigkeit hinausgehen: Durchsatz, Latenz, Kosten, Energie und Auslastung müssen alle erstklassig sein.
Frühanwender erhalten einen Gesamtvorteil. Wenn Ihre KI-Fabrik mit minimalem Overhead skalieren, schnell über die Edge hinweg bereitgestellt und reibungslos iterieren kann, verkürzen Sie Feedbackschleifen und beschleunigen Innovationen. Die Fabrikmetapher wird nicht mehr erstrebenswert sein – sie wird das Rückgrat der Wettbewerbsdifferenzierung in einer KI-gesteuerten Wirtschaft sein.
David Flynn Ist Hammerraum Mitbegründer und Chief Government Officer, der seit seiner frühen Tätigkeit im Bereich Supercomputing und Linux-Systeme Computerplattformen entwickelt.