Zum Inhalt dieser Podcast-Episode (Hörzeit ca. 6 min): Im Schnittpunkt zwischen künstlicher Intelligenz und modernen Anwendungen stehen einerseits immer mehr Daten, während potentielle Infrastruktur-Engpässe bei der Verarbeitung auf der Netzwerk-, Server- und Speicherseite auftreten können. Anspruchsvolle KI-Anwendungen wie komplexe Deep Learning Modelle, die mit Millionen von Matrixoperationen klarkommen müsssen sowie high-performance-computing (HPC) Umgebungen verlangen für höchste Performance und Skalierbarkeit jedoch keinen Status quo, sondern konsequente technologische Weiterentwicklungen und damit auch Investitionen in die Infrastruktur.
Im Memory- und Hostumfeld sind das Neuerungen bei High-Bandwidth-Memory (HBM) oder dem Compute Express Link (CXL). Wie sich KI und GPU-Workload-Anforderungen aus Storage- und Data Management Sicht effektiver unterstützen lassen, bleibt neben vielen weiteren Aspekten eines der Themen bei der Planung entsprechender IT-Infrastruktur-Ressourcen.
Der Einsatz und Betrieb von KI-Projekten hat die Nachfrage nach mehr geeignetem Arbeitsspeicher und Storagekapazitäten insbesondere für die Unterstützung von Trainingssätzen und Inferenz-Engines beschleunigt. Zudem bleibt wie gesehen die generelle Herausforderung zur Verarbeitung aller Arten von Daten, einschließlich Text, Bild sowie Audio- und Videoinhalten sowie eine kosten- & leistungsoptimierte Verwaltung von semi- und unstrukturierten Daten über den gesamten KI- und (Daten)Lebenszyklus.
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