Argumente für On-Premise KI Rechenzentren

KI hat sich zu einer weltweit dominierenden Technologie für Unternehmen entwickelt und wird es auch weiterhin bleiben. Die Technologie, die es ermöglicht, Geschäftsprozesse zu verändern und in einer Vielzahl von Branchen bessere Entscheidungen zu treffen, hat zu einer beispiellosen Nachfrage nach Servern geführt, die folgende Aufgaben erfüllen können: KI Trainings- oder Inferenzphase des Prozesses. KI Die für die Trainingsphase benötigte Infrastruktur kann erhebliche Kosten verursachen, aber ein High-End-System (mit mehreren CPUs und GPUs) ist nicht immer die beste Wahl. Durch die Implementierung KI Durch Schulungen im Rechenzentrum eines Unternehmens können Organisationen Kosten senken und gleichzeitig produktiver und flexibler werden.
Grafik mit Regalen von Supermicro 4U-Systeme mit 10 GPUs

Vorteile und Nachteile der Cloud

Viele Unternehmen verlagern ihre Workloads in eine Public-Cloud-Infrastruktur, die definitionsgemäß von vielen Kunden gemeinsam genutzt wird. Obwohl die Skalierbarkeit einer Public Cloud sehr hoch sein kann, benötigen nur wenige Trainingsmodelle Tausende von GPUs, die gleichzeitig arbeiten. Ein Vorteil der Nutzung einer Public-Cloud-Infrastruktur ist die Verfügbarkeit einer großen Anzahl leistungsstarker (und damit teurer) Server. Umgekehrt ist es möglich, dass diese Server nicht verfügbar sind, wenn sie benötigt werden. Zudem können die Kosten für den Datenimport und -export großer Trainingsmodelle erheblich sein, insbesondere wenn die Trainingsdaten von einem anderen Public-Cloud-Anbieter importiert werden müssen.

On-Prem für KI Ausbildung

Es gibt mehrere Gründe, die für eine Überlegung und Umsetzung sprechen. KI innerhalb eines On-Premise-Rechenzentrums.

  • Kosten – Die Anschaffung von Servern mit GPUs kann zwar teuer sein, die langfristigen Kosten können jedoch im Vergleich zur Nutzung einer öffentlichen, gemeinsam genutzten Cloud geringer ausfallen. Cloud-Gebühren können sich im Laufe der Zeit relativ stark summieren, insbesondere bei Datenübertragungen. Darüber hinaus können die Kosten für die Anschaffung eines High-End-GPU-Servers hoch sein, selbst wenn die CPUs oder GPUs zu 100 % ausgelastet sind, was eher unwahrscheinlich ist.
  • Leistung – Es stehen verschiedene CPU- und GPU-Kombinationen zur Verfügung, sowohl hinsichtlich der jeweiligen Anzahl als auch der Leistung. Mit einem Verständnis für Unternehmensanforderungen KI Die Anforderungen, insbesondere die Anzahl und Leistung der CPUs (1, 2, 4 oder 8), sind entscheidend. Die neueste CPU-Generation bietet 16 bis 128 Kerne und Basistaktraten von bis zu 4 GHz. Auch bei den GPUs gibt es eine breite Palette – von älteren Generationen bis hin zu den neuesten Modellen mit bis zu Tausenden von Kernen. Je nach den CPU- und GPU-Anforderungen des Projekts lassen sich in einem Rechenzentrum optimale und vielfältige Konfigurationen realisieren.
  • Neutraining – Es gibt zwar verschiedene Methoden, um die Kosten für das Training eines Modells einer bestimmten Größe und mit einer bestimmten Anzahl verfügbarer GPUs abzuschätzen, doch viele Modelle müssen kontinuierlich mit neuen Parametern neu trainiert werden. Für eine hohe Inferenzgenauigkeit muss das Modell mit aktualisierten und aktuelleren Daten neu trainiert werden, was je nach Menge der zu verwendenden neuen Daten genauso lange dauern kann wie das ursprüngliche Training. In einem On-Premise-Rechenzentrum können die Systeme wiederholt genutzt werden, während in der Public Cloud die Kosten mit jeder Iteration und jedem Neutraining des Modells stark ansteigen können.
  • Software – Bei der Erstellung eines effizienten und effektiven Systems stehen viele Softwareoptionen zur Auswahl. KI Schulungslösung. Ein öffentlicher, gemeinsam genutzter Cloud-Anbieter verfügt möglicherweise nicht über alle verfügbaren Komponenten, was zusätzlichen Einrichtungs- und Testaufwand für jede in einer öffentlichen Cloud-Infrastruktur erworbene Instanz erfordern kann.
  • Datenstandort und Datensouveränität – In vielen Branchen und Regionen gibt es möglicherweise Einschränkungen und Anforderungen hinsichtlich des Standorts der verwendeten Daten. KI Schulungen müssen vor Ort stattfinden. Ein eigenes Rechenzentrum ermöglicht es Unternehmen, diese Vorschriften einzuhalten, während die Nutzung eines externen, öffentlichen Cloud-Rechenzentrums möglicherweise nicht zulässig ist.
  • Sicherheit – Für viele Organisationen ist die Sicherheit von Daten und Ergebnissen von entscheidender Bedeutung. In einem On-Premise-Rechenzentrum können Sicherheitsteams strengere Sicherheitsrichtlinien für den Zugriff auf Systeme oder Speichermedien implementieren. Bei der Erstellung und Nutzung KI das Zugriff auf interne Prozesse und Daten benötigt, implementiert KI Die Nutzung eines eigenen Rechenzentrums ist eine naheliegende Wahl.
  • Compliance – Wenn die Daten verschiedenen Vorschriften unterliegen, kann die Einrichtung eines konformen On-Premise-Rechenzentrums im Vergleich zur Auswahl einer Public Cloud, die diese Vorschriften einhält, die ideale Lösung sein.
Trio von Supermicro KI GPU-Systeme: 8U-System, 4U-System, 5U-System

Zusammenfassung

Implementierung einer effektiven und effizienten On-Premise-Lösung KI Ein auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnittenes Rechenzentrum erfordert ein tiefes Verständnis der Leistungsanforderungen für die Workloads, die am besten zu ihm passen. Ein On-Premise-Rechenzentrum kann, wenn es richtig konzipiert ist, die Zeit bis zum Erreichen der gewünschten Ergebnisse verkürzen. KI Training und kann Inferenzergebnisse und Entscheidungen mit geringer Latenz liefern, die auf den jeweiligen Modelltyp abgestimmt sind. Ein lokales Rechenzentrum kann kostengünstig und individuell an die Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden. Das Verständnis von Workloads, Datenmengen und die Feinabstimmung der KI Die Analyse der Arbeitsabläufe und die interne Expertise im Umgang mit verschiedenen Softwareebenen helfen dabei, die beste Option für das Unternehmen zu ermitteln.

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