Das rasante Wachstum der KI wird oft als Herausforderung im Bereich der Rechenleistung dargestellt.
Mehr GPUs. Mehr Rechenzentren. Mehr Rechenleistung.
In der Praxis übt die KI jedoch zunehmend Druck auf den gesamten Netzwerk-Stack aus.
Von der Kerninfrastruktur bis hin zur Randinfrastruktur sehen sich die Betreiber mit einer Nachfrage konfrontiert, die in einem Tempo steigt, für das traditionelle Planungsmodelle nie ausgelegt waren.
Infolgedessen wird der Bedarf an KI-Netzwerken zu einer der zentralen Herausforderungen für Infrastrukturteams.
Warum KI die Nachfrage nach KI-Netzwerken so schnell vorantreibt
KI-Workloads stellen ganz andere Anforderungen an die Infrastruktur als herkömmliche Anwendungen.
Das Training von Modellen erfordert den Austausch großer Datenmengen zwischen Systemen, häufig über verteilte GPU-Cluster. Im Gegensatz dazu benötigen Inferenzprozesse geringe Latenz und einen konstanten Durchsatz, um Echtzeit-Antworten zu liefern.
In GPU-basierten Umgebungen führt dies zu einem deutlich höheren Ost-West-Verkehr in den Rechenzentrumsstrukturen und setzt die Switching-Infrastruktur unter anhaltenden Druck.
Speicherengpässe verstärken diesen Druck zusätzlich, Verknappung des Angebots an Enterprise-SSDs und NVMe-Speichern.
Das bedeutet, dass jede KI-Implementierung nicht nur die Nachfrage nach Rechenleistung, sondern auch nach Folgendem erhöht:
- optische Transportnetze
- Switching- und Routing-Infrastruktur
- Speicher- und Verbindungssysteme
Folglich wird das Netzwerk in vielen Umgebungen schnell zum limitierenden Faktor.
Die Auswirkungen auf die Infrastruktur
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI zeichnen sich mehrere Trends deutlich ab.
1. Erhöhter Bandbreitenbedarf
In der Praxis erzeugen KI-Workloads einen deutlich höheren Ost-West-Verkehr innerhalb von Rechenzentren sowie eine erhöhte Nachfrage in Kern- und Randnetzen.
Dies lässt sich bereits bei Spine-Leaf-Architekturen beobachten, wo der zunehmende Ost-West-Verkehr zu Engpässen führt und die Nachfrage nach Verbindungen mit höherer Kapazität wie 100G, 400G und darüber hinaus ankurbelt.
Dieser Trend spiegelt sich auch in optischen Netzwerken wider, wo die Nachfrage das Angebot übersteigt, wie unsere Analyse verdeutlicht. Engpässe bei optischen Netzwerkgeräten.
2. Höhere Geräteauslastung
Im Gegensatz zu herkömmlichen Arbeitslasten arbeitet die KI-Infrastruktur oft näher an ihrer Kapazitätsgrenze.
Daher haben die Teams eine viel geringere Toleranz gegenüber Ineffizienz, und minderwertige Komponenten, Probleme mit der Wärmeableitung und Schwächen in der Stromversorgung werden viel deutlicher sichtbar.
3. Beschleunigte Hardwarezyklen
Die Nachfrage nach KI zwingt die Betreiber zu schnelleren Modernisierungszyklen, um mit dem Wachstum Schritt halten zu können.
Dies führt jedoch zu zusätzlichem Kostendruck und erhöht die Abhängigkeit von den Lieferketten der Originalhersteller.
4. Einschränkungen in der Lieferkette
Die Nachfrage nach Schlüsselkomponenten wie Optiken, Switching-Hardware und Hochleistungsservern übersteigt weiterhin das Angebot.
Dies führt im Ergebnis zu:
- verlängerte Lieferzeiten
- Preisvolatilität
- eingeschränkte Verfügbarkeit kritischer Teile
Dieser Trend betrifft auch die Recheninfrastruktur, wo Die Lieferzeiten für Enterprise-Server steigen weiter an. wenn die Nachfrage steigt.
In einigen Fällen haben kritische Komponenten mittlerweile Lieferzeiten von mehreren Monaten, was sich direkt auf die Projektabwicklung auswirkt.
Warum dies ein Problem darstellt
Die Kombination aus steigender Nachfrage und begrenztem Angebot führt daher zu einer schwierigen Lage für die Betreiber.
Zum einen müssen sie schnell expandieren.
Auf der anderen Seite stehen sie vor Folgendem:
- steigende Kosten
- Begrenzte Verfügbarkeit
- Druck, die Leistung aufrechtzuerhalten
Dieser Druck macht sich bereits in Form von Projektverzögerungen, knappen Budgets und Schwierigkeiten bei der Beschaffung wichtiger Hardware bemerkbar.
Zudem verschärft eine Überbelegung im Netzwerkdesign das Problem in vielen Umgebungen. Da die Verkehrsmuster weniger vorhersehbar werden, kann die Auslastung der Verbindungen rapide ansteigen, was das Risiko von Überlastung und Leistungseinbußen erhöht.
Letztendlich werden traditionelle Ansätze, die auf kontinuierlichem Austausch basieren, immer schwieriger aufrechtzuerhalten.
Das Risiko einer Strategie, die ausschließlich auf Ersatz setzt
Sich ausschließlich auf neue Hardware zu verlassen, um die durch KI bedingte Nachfrage zu befriedigen, birgt jedoch einige Risiken.
Kosteneskalation
Häufige Modernisierungen erhöhen den Kapitalaufwand erheblich.
Verzögerungen bei der Lieferzeit
Projekte können sich aufgrund der Hardwareverfügbarkeit um Monate verzögern.
Betriebsstörung
Der Austausch von Infrastruktur in diesem Umfang bringt Komplexität und Risiken mit sich.
Nachhaltigkeitsdruck
Kürzere Lebenszykluszyklen erhöhen den Abfall und die Umweltbelastung.
Ein widerstandsfähigerer Ansatz für die Nachfrage nach KI-Netzwerken
Um das durch KI getriebene Wachstum effektiv zu steuern, benötigen die Betreiber einen flexibleren Ansatz.
Wie in unserem vorherigen Blogbeitrag zur Senkung der Energiekosten in Netzen erläutert, verfügen viele Netze bereits über ungenutzte Kapazitäten, die vor einer Modernisierung optimiert werden können.
Statt sich ausschließlich auf den Ersatz zu konzentrieren, verlagert sich der Fokus auf:
Erweiterung der bestehenden Infrastruktur
Gut gewartete Anlagen können bei richtiger Optimierung auch weiterhin die gestiegene Nachfrage bewältigen.
Reparaturen und Eingriffe auf Komponentenebene stellen die Leistungsfähigkeit wieder her, beheben Ineffizienzen und verlängern die Nutzungsdauer.
Darüber hinaus liefert die Reparatur wertvolle Erkenntnisse über Ausfalltrends, wie in unserer Arbeit zu diesem Thema dargelegt. Ursachenanalyse der Netzwerkgeräte.
Maximierung der verfügbaren Kapazität
Vor einem Upgrade ist es unerlässlich zu verstehen, wie die bestehende Infrastruktur genutzt wird.
In vielen Umgebungen gibt es noch ungenutzte Kapazitäten, die durch Optimierung und bessere Verteilung der Arbeitslast effektiver genutzt werden können.
Strategischer Einsatz von wiederaufbereiteten Geräten
Generalüberholte Unternehmensserver Sie bieten eine praktische Möglichkeit, die Kapazität zu erhöhen, ohne auf neue Lieferungen warten zu müssen.
Eine Generation hinter den aktuellen Modellen ist oft:
- leicht verfügbar
- In der Produktion bewährt
- Fähigkeit, je nach Architektur und Design in vielen Umgebungen erhöhte Arbeitslasten zu bewältigen.
Dadurch können Betreiber schnell skalieren, wenn neue Hardware nicht verfügbar oder verzögert ist.
Verringerung der Abhängigkeit von OEM-Lieferketten
Die Diversifizierung des Angebots durch Reparatur, Wiederverwendung und Sekundärmärkte reduziert das Risiko und verbessert die Flexibilität bei der Skalierung der Infrastruktur.
Die Rolle der Kreislaufwirtschaft in der KI-Infrastruktur
Mit steigender Nachfrage nach KI steht die Branche vor einer Entscheidung.
Entweder die Austauschzyklen weiter beschleunigen oder ein nachhaltigeres und widerstandsfähigeres Modell einführen.
Ein zirkulärer Ansatz konzentriert sich auf:
- Verlängerung der Gerätelebensdauer
- Reparieren statt Ersetzen
- Ressourcen nach Möglichkeit umverteilen
In der Praxis bedeutet dies, die Geräte durch Reparatur, Wiederverwendung und Überholung länger im Einsatz zu halten.
Dies reduziert nicht nur die Umweltbelastung, sondern verbessert auch die Widerstandsfähigkeit gegenüber Versorgungsengpässen.
Was das in der Praxis bedeutet
Wie können wir mit dem, was wir bereits haben, effizient skalieren?
Dieser Wandel ist unerlässlich, da die Nachfrage nach KI-Netzwerken weiter wächst.
Call to Action
Wenn KI-Workloads die Nachfrage in Ihrem Netzwerk erhöhen, ist es jetzt an der Zeit zu überprüfen, wie Ihre Infrastruktur genutzt wird.
Comtek arbeitet mit Betreibern zusammen, um verfügbare Kapazitäten zu ermitteln, die Lebensdauer der Geräte zu verlängern und praktische Möglichkeiten zur Skalierung aufzuzeigen, ohne sich ausschließlich auf neue Hardware zu verlassen.
Häufig gestellte Fragen
Warum erhöht KI die Nachfrage nach Netzwerkinfrastruktur?
KI-Workloads erzeugen große Datenmengen zwischen Systemen, insbesondere in GPU-basierten Umgebungen. Dies erhöht die Belastung der Switching-, Routing-, Speicher- und optischen Transportinfrastruktur.
Ist die Nachfrage nach KI ausschließlich ein Problem von Rechenzentren?
Nein. Die Nachfrage nach KI ist zwar oft am deutlichsten in Rechenzentren sichtbar, sie wirkt sich aber auch auf den Kerntransport, die Edge-Infrastruktur, die Verbindungen und das gesamte Netzwerk aus, das den Datenverkehr und den Zugriff mit geringer Latenz unterstützt.
Warum wird das Netzwerk zum Flaschenhals für KI-Workloads?
Mit zunehmendem KI-Datenverkehr kann der Ost-West-Verkehr innerhalb von Rechenzentren und zwischen Systemen stark ansteigen. In überlasteten oder ressourcenbeschränkten Umgebungen kann dies zu Engpässen, höherer Auslastung und Leistungsproblemen im gesamten Netzwerk führen.
Kann wiederaufbereitete Ausrüstung das Wachstum im Bereich der KI unterstützen?
In vielen Umgebungen ja. Es hängt von der Architektur und der Arbeitslast ab, aber wiederaufbereitete Hardware kann eine praktische Möglichkeit bieten, die Kapazität schnell zu erweitern, wenn neue Hardware nicht verfügbar oder verspätet ist.
Wie können Betreiber ihr Wachstum steigern, ohne sich ausschließlich auf neue Hardware zu verlassen?
Betreiber können die Auslastung überprüfen, die bestehende Infrastruktur optimieren, die Lebensdauer von Geräten durch Reparaturen verlängern und wiederaufbereitete Hardware strategisch einsetzen. Dies reduziert die Abhängigkeit von langen Lieferzeiten der Originalhersteller und unterstützt eine flexiblere Skalierungsstrategie.
Wie kann ein Ansatz der Kreislaufwirtschaft zur Verbesserung der KI-Infrastruktur beitragen?
Ein Kreislaufansatz hilft Betreibern, ihre Anlagen durch Reparatur, Wiederverwendung und Instandsetzung länger im Einsatz zu halten. Dies reduziert Abfall, senkt die Umweltbelastung und verbessert die Widerstandsfähigkeit in Zeiten angespannter Lieferketten.
Fazit
Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Infrastruktur gebaut und genutzt wird.
Letztendlich geht es bei der Herausforderung nicht nur darum, die Kapazität zu erhöhen.
Es geht darum, die bestehende Infrastruktur effektiver zu nutzen, intelligentere Modernisierungsentscheidungen zu treffen und ein widerstandsfähigeres und nachhaltigeres Netzwerk aufzubauen.