IT-Infrastruktur für KI: So gelingt die Vorbereitung im Unternehmen

Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen neue Potenziale, fordert jedoch eine angepasste IT-Infrastruktur, um diese optimal nutzen zu können. Die richtige Infrastruktur ist der Schlüssel, um KI-Anwendungen erfolgreich umzusetzen und gleichzeitig die Flexibilität für zukünftige Innovationen zu gewährleisten.

Moderne KI-Technologien setzen auf spezialisierte Hardware, wobei GPU-Farmen (Graphics Processing Units) eine zentrale Rolle spielen. GPUs sind spezialisierte Prozessoren, die besonders gut für rechenintensive Aufgaben wie KI-Modelle und maschinelles Lernen geeignet sind. Im Gegensatz zu herkömmlichen CPUs sind sie darauf ausgelegt, hohe Rechenleistung in kurzer Zeit zu liefern. Sie unterscheiden sich grundlegend von herkömmlichen Serverfarmen und erfordern eine präzise Planung sowie spezialisiertes Know-how, um die Leistungsfähigkeit und Effizienz zu maximieren.

Die Wahl der richtigen Infrastruktur: On-Premise oder Cloud?

Die Entscheidung zwischen On-Premises-Lösungen und cloudbasierten Infrastrukturen ist für Unternehmen eine der zentralen Herausforderungen. On-Premises-Lösungen erfordern hohe Anfangsinvestitionen und umfassende Anpassungen der bestehenden Infrastruktur, etwa im Bereich der Kühlung und Energieversorgung. Diese Lösungen bieten zwar vollständige Kontrolle, können jedoch teuer und komplex in der Wartung sein.

Cloud-Lösungen hingegen ermöglichen es, leistungsstarke GPU-Rechenkapazitäten zu nutzen, ohne in teure Hardware investieren zu müssen. Sie bieten Flexibilität und Skalierbarkeit und ermöglichen Unternehmen, sich schnell auf technologische Veränderungen einzustellen. Zudem sorgen Cloud-Provider für regelmäßige Infrastruktur-Updates, was den schnellen Rollout von KI-Anwendungen unterstützt.

Technologisches Know-how als Erfolgsfaktor

Neben der Infrastruktur ist technologisches Know-how entscheidend. Die Entwicklung von KI-Anwendungen erfordert fundierte Expertise, insbesondere im Bereich der Algorithmen und GPU-Integration. Unternehmen müssen entscheiden, ob sie auf internes Fachpersonal setzen oder externe Experten hinzuziehen, um mit den rasanten Entwicklungen Schritt zu halten.

Herausforderungen bei der Hardware-Beschaffung und die Rolle von Cloud-GPUs

Schließlich stellt die Beschaffung leistungsfähiger GPUs für viele Unternehmen eine zusätzliche Herausforderung dar. Durch die hohe Nachfrage nach GPUs für KI-Anwendungen können Lieferzeiten und Kosten schnell steigen. Unternehmen müssen zudem fortschrittliche Kühllösungen implementieren, um die Leistung stabil zu halten.

Cloud-GPUs bieten eine Lösung für diese Herausforderung. Anbieter wie Azure, AWS und Google ermöglichen es Unternehmen, leistungsstarke GPUs über GPU-as-a-Service zu nutzen, ohne eigene Hardware anschaffen zu müssen. Diese Cloud-Lösungen bieten nicht nur Flexibilität und Skalierbarkeit, sondern auch regelmäßige Infrastruktur-Updates, mit denen Unternehmen ihre KI-Implementierungen schneller und effizienter vorantreiben können.