Vor nicht allzu langer Zeit waren Diskussionen über KI theoretisch, experimentell und spekulativ, wobei Unternehmen über Machbarkeitsstudien und zukünftige Möglichkeiten nachdachten und sprachen. Heute wird KI jedoch schnell zum Eckpfeiler der Unternehmenstransformation weltweit.
Die Technologie wird für alles Mögliche eingesetzt, von der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zur Generierung neuer Ideen für Produkte und Dienstleistungen, und es wird erwartet, dass sich ihre Auswirkungen nur noch beschleunigen werden.
Laut dem Bericht "State of AI" von McKinsey hatten im vergangenen Jahr bereits 65 % der Unternehmen weltweit KI in mindestens eine Geschäftsfunktion integriert (gegenüber 50 % in 2023). IDC schätzt, dass die globale Datenerzeugung in diesem Jahr 175 ZB erreichen wird, was stark auf KI-Workloads, maschinelles Lernen und Echtzeit-Datenverarbeitung zurückzuführen ist.
Da der Markt für Rechenzentren explodiert, wird KI der wichtigste Wachstumstreiber sein. Es verändert die physische Infrastruktur, die die digitale Transformation unterstützt. Ist Ihre Infrastruktur auf dem Weg zu KI-Workloads in Ihr Rechenzentrum darauf vorbereitet?
KI im Rechenzentrum: Disruption in Echtzeit
Moderne KI-Anwendungen verschieben die Grenzen des aktuellen Rechenzentrumsdesigns. Von der Verwaltung interner Workloads, die Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden, bis hin zur Verbesserung der Energieeffizienz und Sicherheit durch Vorhersagemodelle – KI treibt ein neues Maß an operativer Intelligenz voran.
Diese Transformation wird von Rechenzentren mit hoher Dichte angetrieben, die mit GPU-Clustern ausgestattet sind, die in der Lage sind, massive parallele Workloads für Modelltraining und Inferenz zu verwalten.
Aber dies ist kein einheitlicher Übergang. Jede Region, jedes Unternehmen und jede Einrichtung hat ein anderes Tempo bei der Einführung, weshalb es wichtig ist, zu verstehen, wie sich KI-Rechenzentren entwickeln.
KI-Rechenzentrumsinfrastruktur: eine globale Perspektive
Während die Branche der Rechenzentren schnell reift, variiert die Einführung von KI je nach Region erheblich. Zum Beispiel:
- Nordamerika besitzt mehr als 40 % des weltweiten Marktanteils für Rechenzentren, wobei die Kapazität in den nächsten Jahren voraussichtlich um das 2,5-fache steigen wird.
- Länder wie Irland, Dänemark und Deutschland entwickeln sich zu Rechenzentrumszentren, angetrieben durch eine günstige Steuerpolitik, robuste Verbindungen und einen Fokus auf Nachhaltigkeit.
- Es wird erwartet, dass die Region Asien-Pazifik die höchste Wachstumsrate verzeichnen wird (CAGR von 13,3 % von 2025 bis 2030), angeführt von China, Japan, Indien und Singapur.
So wie sich diese Ökosysteme weiterentwickeln, muss sich auch die zugrunde liegende Infrastruktur weiterentwickeln.
3 Phasen der Bereitstellung von KI-gesteuerten Rechenzentren
Die Integration von KI in den Betrieb von Rechenzentren verläuft in der Regel in drei Phasen:
- Datenaufbereitung: Während dieser Phase sammelt KI Daten aus verschiedenen Ressourcen wie Datenbanken, APIs, Protokollen, Bildern, Videos, Sensoren und anderen Quellen, die in Echtzeit vorliegen können oder auch nicht. Diese Daten werden dann getaggt/beschriftet; Fehler werden entfernt und in ein Format konvertiert, das KI-Modelle verstehen. Dies ist die Grundlage für die Genauigkeit und Leistung des Modells.
- Ausbildung: KI-Systeme beginnen damit, dem KI-Modell beizubringen, wie eine Aufgabe erledigt werden muss, indem sie die Datenaufbereitungsphase verwenden. Das neuronale Netz des KI-Modells lernt die Daten, ihre Zusammensetzung, ihr Muster und ihre Beziehung. Dies wird auch als Deep-Learning-Phase bezeichnet. Diese Phase erfordert GPU-reiche Rechenzentrumsumgebungen mit hoher Dichte, um KI-Workloads mit minimaler Latenz zu verarbeiten.
- Inferenz/Autonomie: Hier beginnt das KI-Modell, sich nahtlos in externe Ökosysteme zu integrieren, die Außenwelt mit neuen Daten. Hier werden die endgültigen Entscheidungen und Vorhersagen getroffen. Auch hier erfordert die KI-Infrastruktur Verkabelung, Echtzeit-Datenfeeds und tief integrierte Systeme.
Bewältigung von Infrastrukturherausforderungen zur Unterstützung KI-gesteuerter Rechenzentren
Um KI-Autonomie zu erreichen, müssen mehrere grundlegende Herausforderungen angegangen werden.
1. Portdichte und Stellfläche im Rack
KI-Workloads sind häufig auf GPU-Cluster angewiesen, die über Hochgeschwindigkeitsverbindungen mit geringer Latenz miteinander verbunden sind. Dies führt zu einer hohen Port-Dichte, die den Platz- und Kühlbedarf deutlich erhöht. Herkömmliche Schaltschrankdesigns können da nicht mithalten. Ohne eine speziell entwickelte Infrastruktur kann genau die Hardware, die KI beschleunigen soll, zu einem Engpass werden.
2. Auswahl der Kabelmedien
Die Wahl zwischen Kupfer und Glasfaser ist keine technische Debatte mehr, sondern eine strategische. KI-Netzwerke erfordern eine hohe Bandbreite und geringe Latenz über größere Entfernungen. Glasfaser wird im Allgemeinen in Hochleistungsumgebungen bevorzugt, jedoch nur, wenn sie ordnungsgemäß geplant und installiert ist. Fehltritte können hier zu Signalverschlechterungen und Leistungseinbußen führen, insbesondere in Bereichen mit hohem Rauschen und hohen Interferenzen.
3. Konvergenz von IT und BAS/BMS
KI-fähige Rechenzentren erfordern eine nahtlose Echtzeitintegration über alle Gebäudesysteme hinweg, weshalb die Konvergenz der IT mit Gebäudeautomationssystemen (BAS) und Gebäudemanagementsystemen (BMS) unerlässlich ist.
Diese Integration wird jedoch häufig durch veraltete Infrastrukturen, uneinheitliche Steuerungsprotokolle und übersehene Grauzonen behindert, in denen wichtige Unterstützungssysteme wie USV-Einheiten, Kältemaschinen, Stromverteilung und HLK-Steuerungen untergebracht sind.
Damit KI Energie, Kühlung und Sicherheit in Echtzeit optimieren kann, müssen diese Gray Space-Komponenten vereinheitlicht und durch eine gut geplante Verkabelung zuverlässig miteinander verbunden werden. Andernfalls können eine fragmentierte Aufsicht und schlechte Verbindungen zu erheblichen Leistungs- und Ausfallzeiten führen.
Die Argumente zum Handeln: Bauen Sie intelligent, bauen Sie jetzt
Es gibt keine Zeit für Verzögerungen. Da KI weiterhin Geschäftsmodelle, Kundenerwartungen und digitale Arbeitsabläufe durchdringt, müssen Rechenzentren Schritt halten. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit nicht verhandelbar.
Die Infrastrukturentscheidungen, die Sie heute treffen, bestimmen, ob Ihr Rechenzentrum morgen mit der rasanten Entwicklung der KI-Technologien mitwachsen kann.
Eine Modernisierung für KI bedeutet, Ihre Infrastruktur zukunftssicher zu machen. Unsere kompletten Verbindungslösungen bieten ein umfassendes Portfolio, das für die anspruchsvollsten KI-Rechenzentrumsumgebungen entwickelt wurde.
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Weiterführende Links:
- Bei der Resilienz von Rechenzentren geht es um die Bewertung von Risiken und die Anpassung von Praktiken
- Einführung in ANSI/TIA-942-C: Neueste Aktualisierungen der Normen für Rechenzentren
- Trends in Rechenzentren durch höhere Geschwindigkeiten und größere Bandbreiten