AIWorkloads beziehen sich auf die spezifischen Arten von Aufgaben oder Rechenaufgaben, die von KI-Systemen (AI Intelligenz) ausgeführt werden. Dazu können Aktivitäten wie Datenverarbeitung, Modelltraining, Inferenz (Vorhersagen treffen), Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und vieles mehr gehören. Im Zuge der Weiterentwicklung der AI sind diese Workloads zu einem Kernbestandteil der Arbeitsweise von Unternehmen und Technologien geworden, die spezielle Hardware und Software benötigen, um die einzigartigen Anforderungen zu bewältigen, die sie an Systeme stellen.
AI-Workloads sind unerlässlich, da sie die Anwendungen unterstützen, auf die wir uns täglich verlassen – von Empfehlungsengines und Sprachassistenten bis hin zu Betrugserkennungssystemen und autonomen Fahrzeugen. Ihre Bedeutung liegt nicht nur in der Komplexität der Aufgaben, die sie ausführen, sondern auch in den riesigen Datenmengen, die sie verarbeiten, und der Geschwindigkeit, mit der sie arbeiten müssen. Während Branchen bestrebt sind, datengesteuerte Erkenntnisse und Automatisierung zu nutzen, stehen AI-Workloads im Mittelpunkt dieser Transformation.
Vom Gesundheitswesen und Finanzwesen bis hin zur Fertigung und zum Einzelhandel fördern AI-Workloads Innovation und Effizienz. Unternehmen verlassen sich zunehmend auf AI-gestützte Lösungen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen, die Kundenerfahrung zu verbessern und intelligentere Entscheidungen zu treffen. Infolgedessen wird das Verständnis von AI-Workloads – und wie sie optimiert und unterstützt werden können – sowohl im Geschäfts- als auch im Technologiesektor wichtiger denn je.
Arten von AI-Workloads
AIWorkloads können in mehrere Schlüsselkategorien gruppiert werden, von denen jede unterschiedliche Eigenschaften und Infrastrukturanforderungen aufweist. Diese Arten zu verstehen ist entscheidend für die Entwicklung von Systemen, die AI-gesteuerte Anwendungen effizient unterstützen können.
1. Schulung
Training ist der Prozess des Unterrichtens eines AIModells, um Muster zu erkennen oder Entscheidungen zu treffen, indem es großen Datensätzen ausgesetzt wird. In dieser Phase passt das Modell seine internen Parameter an, um Fehler zu minimieren und die Genauigkeit zu verbessern. Das Training von AI-Workloads erfordert erhebliche Rechenleistung (insbesondere GPUs oder spezialisierte Beschleuniger wie TPUs), große Datensätze und umfangreiche Verarbeitungszeiten sowie skalierbaren, effizienten Daten-Storage und Hochgeschwindigkeits-Datenübertragung.
2. Inferenz
Inferenz ist der Prozess, bei dem ein trainiertes AIModell verwendet wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage neuer, unsichtbarer Daten zu treffen. Die Inferenz erfordert einen geringeren Rechenbedarf als das Training, erfordert aber dennoch eine geringe Latenz und einen hohen Durchsatz. Sie wird oft maßstabsgerecht auf Edge-Geräten, Cloud-Umgebungen oder lokalen Servern bereitgestellt. Ein Beispiel für Inferenz wäre eine AI-basierte Empfehlungsmaschine, die Online-Käufern Produkte vorschlägt, oder ein Echtzeit-Gesichtserkennungssystem bei der Flughafensicherheit.
3. Datenvorverarbeitung
Vor dem Training und der Schlussfolgerung müssen Daten gesammelt, gereinigt, gekennzeichnet und organisiert werden. Diese Phase, die als Datenvorverarbeitung oder Datenpipeline-Management bezeichnet wird, ist entscheidend, um die Qualität und Benutzerfreundlichkeit von Daten sicherzustellen. Die Datenverarbeitung umfasst eine hohe Nutzung von Storage-, Speicher- und I/O-Ressourcen.
Diese AI-Workloads sind oft miteinander verbunden und bilden eine durchgängige Pipeline, von Rohdaten bis hin zu verwertbaren Erkenntnissen.
Bedeutung von AI-Workloads in der Branche
AIWorkloads optimieren Prozesse, die früher manuellen Aufwand erforderten oder aufgrund von Skalierbarkeit oder Komplexität unmöglich waren.
So gestalten AI-Workloads Innovationen in bestimmten Branchen:
Gesundheitswesen
AIWorkloads unterstützen Diagnosetools, die medizinische Bilder analysieren, Patientenergebnisse vorhersagen und bei personalisierten Behandlungspläne helfen. KIAIModelle, die auf großen Datensätzen trainiert werden, können beispielsweise frühe Anzeichen von Krankheiten wie Krebs mit hoher Genauigkeit erkennen und so sowohl die Geschwindigkeit als auch die Effektivität der Diagnose verbessern.
Finanzen
Im Finanzsektor werden AI-Workloads für die Betrugserkennung, Risikobewertung und algorithmischen Handel verwendet. Echtzeit-Inferenz ermöglicht eine sofortige Transaktionsanalyse, während Trainings-Workloads Modelle verfeinern, um aufkommende Bedrohungen oder Marktchancen zu erkennen.
Produktion
AI-gesteuerte Automatisierung in der Fertigung verbessert die Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung und Lieferkettenoptimierung. Datenverarbeitungs-Workloads helfen bei der Analyse von Sensordaten, während Inferenzmodelle dabei helfen können, Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten, und so Ausfallzeiten reduzieren.
Einzelhandel
Einzelhändler nutzen AI, um die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen, Bedarfsprognosen und Bestandsmanagement zu verbessern. AI-Workloads ermöglichen eine Echtzeitanalyse des Verbraucherverhaltens und helfen Unternehmen dabei, sich schnell an sich ändernde Trends anzupassen.
Mit der Weiterentwicklung von AI-Technologien werden AI-Workloads eine noch größere Rolle bei der Gestaltung von Branchentrends spielen. Edge-Computing ermöglicht beispielsweise KI-AI Inferenz in Echtzeit in Geräten wie autonomen Fahrzeugen und intelligenten Fabriken. Inzwischen machen Fortschritte bei der Effizienz von AI-Modellen AIWorkloads für kleinere Unternehmen zugänglicher.
Herausforderungen beim Management von AI-Workloads
Während AI-Workloads transformative Vorteile bieten, stellt ihre effektive Verwaltung mehrere Herausforderungen dar. Diese Komplexitäten ergeben sich aus der anspruchsvollen Art von AIAufgaben, den enormen Datenmengen und der Notwendigkeit einer skalierbaren, reaktionsfähigen Infrastruktur. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist der Schlüssel, um das volle Potenzial von AI in jedem Unternehmen auszuschöpfen.
Skalierbarkeit
Da AI-Modelle immer größer werden und Datensätze wachsen und generative AI zunehmend maschinelles Lernen ersetzt, müssen Systeme skaliert werden, um höhere Verarbeitungsanforderungen zu bewältigen. Die horizontale Skalierung (das Hinzufügen weiterer Maschinen) und die vertikale Skalierung (das Erhöhen der Leistung einzelner Maschinen) kann kostspielig und technisch komplex sein.
Ressourcen-Zuweisung
AIWorkloads konkurrieren oft um begrenzte Ressourcen wie GPUs, Arbeitsspeicher und Storage. Die effiziente Zuweisung dieser Ressourcen, um eine hohe Performance ohne Überversorgung zu gewährleisten, ist ein ständiger Ausgleich.
Datenmanagement
AI beruht auf riesigen, vielfältigen und oft unstrukturierten Daten. Die Sicherstellung von Datenqualität, Verfügbarkeit und Sicherheit in verteilten Umgebungen ist eine große Herausforderung, insbesondere bei Echtzeitverarbeitungsanforderungen.
Latenz und Durchsatz
Inferenz-Workloads erfordern insbesondere eine geringe Latenz und einen hohen Durchsatz, insbesondere bei Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen oder der Betrugserkennung in Echtzeit. Schlecht verwaltete Workloads können zu Verzögerungen und verminderter Effektivität führen.
Kostenkontrolle
Die Ausführung großer AI-Workloads, insbesondere in Cloud-Umgebungen, kann teuer werden. Ohne ordnungsgemäße Überwachung und Optimierung können die Kosten schnell über das Budget hinaus eskalieren.
Strategien und Technologien zur Bewältigung von Herausforderungen
Unternehmen können KIAIWorkloads besser verwalten, indem sie Folgendes nutzen:
- AI-orientierte Infrastruktur: Nutzen Sie spezielle Hardware wie GPUs, TPUs und AI-Beschleuniger. Cloud-Services (z. B. Amazon SageMaker, Google Vertex AI) bieten skalierbare On-Demand-Ressourcen, die auf AI-Workloads zugeschnitten sind.
- Tools zur Workload-Orchestrierung: Verwenden Sie Tools wie Kubernetes mit AI-spezifischen Erweiterungen (z. B. Kubeflow), um Ressourcenmanagement, Workload-Planung und Skalierung zu automatisieren.
- Datenpipelines und Storage-Lösungen: Implementieren Sie robuste Datenpipelines für die effiziente Reinigung, Kennzeichnung und Bereitstellung von Daten in AISysteme. Verwenden Sie skalierbaren Storage (z. B. Objekt-Storage, verteilte Dateisysteme) mit hohem I/O-Durchsatz.
- Überwachung und Optimierung: Stellen Sie Performance-Überwachungstools bereit, um den Ressourcenverbrauch zu verfolgen und Engpässe zu erkennen. Techniken wie Modellquantisierung und -beschnitt können Modelle für schnellere Inferenz und geringeren Ressourcenverbrauch optimieren.
Kombiniert bedeuten die oben genannten Strategien und Technologien ein effektives AI-Workload-Management, das sicherstellt, dass Systeme effizient, zuverlässig und kostengünstig funktionieren. Es maximiert die Performance von AI-Anwendungen, verkürzt die Zeit bis zum Einblick und ermöglicht es Unternehmen, ihre AIInitiativen mit Zuversicht zu skalieren. Ohne ordnungsgemäßes Management können selbst die leistungsstärksten AI-Modelle in der realen Bereitstellung ineffizient oder unhaltbar werden.
Wie Pure Storage bei AI-Workloads hilft
Pure Storage bietet eine umfassende Suite von Lösungen, die dazu entwickelt wurden, AIWorkloads zu optimieren und zu beschleunigen, indem sie die wichtigsten Herausforderungen bei Datenmanagement und Infrastruktur angehen.
Unified-Data-Plattform
AIInitiativen kämpfen oft mit Datensilos, die einen effizienten Datenzugriff und eine effiziente Datenverarbeitung behindern. Die einheitliche Datenplattform von Pure Storage konsolidiert unterschiedliche Datenquellen, ermöglicht eine nahtlose Datenaufnahme und beschleunigt AIPipelines. Diese Integration ermöglicht schnellere Modellschulungen und genauere Erkenntnisse.
Hochleistungs-Storage-Lösungen
Pure Storage bietet Storage-Systeme mit hohem Durchsatz wie FlashBlade//S™, die einen schnellen Datenzugriff bieten, der für das Training und die Inferenz von AI-Modellen unerlässlich ist. Diese Systeme stellen sicher, dass GPUs mit maximaler Effizienz arbeiten, indem sie Datenengpässe beseitigen.
Vereinfachtes AIInfrastrukturmanagement
Die Verwaltung komplexer AI-Infrastrukturen kann ressourcenintensiv sein. Pure Storage vereinfacht dies durch Lösungen wie AIRI®, eine KIKI-fähige Infrastruktur, die gemeinsam mit NVIDIA entwickelt wurde. AIRI optimiert die Bereitstellung und Verwaltung und ermöglicht es Datenwissenschaftlern, sich auf die Modellentwicklung und nicht auf Infrastrukturprobleme zu konzentrieren.
Skalierbarkeit und Flexibilität
Da sich AI-Workloads weiterentwickeln, wird die Notwendigkeit einer skalierbaren und flexiblen Infrastruktur von höchster Bedeutung. Pure Storage-Lösungen sind so konzipiert, dass sie mühelos skaliert werden können, um wachsenden Datensätzen gerecht zu werden und die Rechenanforderungen zu erhöhen, ohne die Performance zu beeinträchtigen.
Durch die Integration dieser Funktionen ermöglicht Pure Storage es Unternehmen, häufige Herausforderungen in der AI-Infrastruktur zu bewältigen, was zu effizienteren Workflows und beschleunigten AI-gesteuerten Ergebnissen führt.
