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Warum das Netzwerk für KI-Anwendungen extrem wichtig ist
Netzwerke sind unverzichtbar, um die Anforderungen von KI-Anwendungen zu unterstützen. Technologien wie smartNICs und RDMA können die Effizienz und Skalierbarkeit verbessern.
Die Effizienz des Netzwerks spielt eine entscheidende Rolle, um KI-Anwendungen optimal betreiben zu können. Diese Effizienz bestimmt, wie schnell ein System Informationen verarbeitet, und wirkt sich auch auf die Gesamt-Performance der Anwendungen aus.
KI-Anwendungen sind in der Regel datenintensiv und verarbeiten große Informationsmengen. Dies erfordert einen schnellen Zugriff und eine zügige Übertragung über verschiedene Netzwerkgeräte wie Switches, Router und Server. Ein ineffizientes Netzwerk mit geringen Geschwindigkeiten oder hoher Latenz verkürzt die Verarbeitungszeiten, indem es Echtzeit- oder echtzeitnahe Eingangssignale unterbricht. Die Algorithmen einer Anwendung sind auf diese Signale angewiesen, um spezifische Muster zu erkennen, die für genaue Ergebnisse entscheidend sind.
Wenn eine Anwendung auf einer Netzwerkinfrastruktur läuft, tauschen die Prozessoren über Inter-Prozessortransfers Informationen mit Remote-Speicher aus. Diese Übertragung führt zu erheblicher Latenz und Bandbreitenreduktion, was letztlich die Anwendungseffizienz einschränkt. Die zunehmende Diskrepanz zwischen der Verarbeitungsgeschwindigkeit von CPUs und der Geschwindigkeit des Speicherzugriffs ist für KI-Anwendungen eine große Herausforderung, die als Memory Wall bezeichnet wird.
Trotz erheblicher Fortschritte bei der CPU-Leistung wurden bei der Speicherzugriffsgeschwindigkeit nur vergleichsweise geringe Verbesserungen erzielt. Folglich schränkt dieser Engpass die Gesamtleistung des Systems ein.
Das Memory-Wall-Problem der KI und Networking
Wenn es um KI-Anwendungen geht, ist die Verarbeitung großer Datensätze eine unbestreitbare Notwendigkeit. Doch genau dieser Prozess stellt ein potenzielles Problem dar. Die Übertragung besagter Datensätze zwischen verschiedenen Komponenten, etwa Verarbeitungseinheiten und Speichersystemen, kann sich aufgrund von Bandbreitenbeschränkungen oder hohen Latenzen, die für solche Systeme charakteristisch sind, als langsam erweisen.
Erschwerend kommt hinzu, dass moderne Computer über verschiedene Speicherebenen verfügen, die sich in bestimmten Eigenschaften, wie Zugriffsgeschwindigkeit und Kapazität, unterscheiden. Das Übertragen von Daten zwischen diesen unterschiedlichen Ebenen führt zu einem Memory-Wall-Problem, bei dem längere Zugriffszeiten die Leistung beeinträchtigen.
Was das Caching betrifft, so werden manchmal Daten angefordert, aber nicht in den Zwischenspeichern gefunden, die ursprünglich für einen schnellen Abruf konzipiert waren. Dieses Manko führt zu einem weiteren Problem, dem so genannten Cache Miss. Solche Unterbrechungen verursachen erhebliche Verzögerungen, die oft die gesamte Systemleistung beeinträchtigen. Wenn mehrere Verarbeitungseinheiten oder Threads gleichzeitig auf eine Einheit zugreifen, kann es außerdem zu Konflikten um Ressourcen kommen, was die Effizienz verringert.
Mit Networking lassen sich diese Probleme jedoch minimieren. Ein verteiltes System kann Netzwerkressourcen nutzen, indem es Computing und Daten auf mehrere Knoten verteilt. Dieser Ansatz führt zu verbesserten Speicherzugriffszeiten und verringert die Auswirkungen des Memory-Wall-Problems auf die Performance von KI-Anwendungen.
Ein vielversprechender Weg, den massiven Overhead zu verringern, der mit der Übertragung von Informationen über verschiedene Knoten innerhalb eines großen Netzwerks verbunden ist, sind Netzwerktechnologien, die Remote Direct Memory Access (RDMA) ermöglichen.
RDMA erlaubt direkte Datentransfers zwischen den Speichern zweier Remote-Systeme ohne Beteiligung der CPU. Dieser Vorgang beschleunigt die Datenübertragung und minimiert gleichzeitig den daraus resultierenden CPU-Overhead. Bei KI-Anwendungen eröffnet RDMA Möglichkeiten, den Speicherzugriff zu optimieren, indem es die Kommunikation zwischen verschiedenen Teilen des Netzwerks beschleunigt und möglichst effizient gestaltet.
In einem verteilten Deep-Learning-System könnten Unternehmen beispielsweise RDMA nutzen, um Daten mit beeindruckender Schnelligkeit von einer GPU zu einer anderen GPU oder einem externen Speicher zu übertragen. RDMA optimiert die Nutzung des verfügbaren Speichers, während es gleichzeitig potenzielle RAM-Beschränkungen umgeht und die Auswirkungen des Memory-Wall-Problems begrenzt. Dieser Paradigmenwechsel bringt große Vorteile für KI-basierte Anwendungen, bei denen nahtlose Kommunikation oft den Unterschied zwischen durchschnittlicher und hoher Leistung ausmacht.
Networking-Anforderungen über die reine Performance hinaus
KI-Anwendungen benötigen mehr als nur eine beeindruckende Networking-Leistung. Im Folgenden finden Sie weitere Bereiche, in denen KI-Anwendungen von Networking profitieren können:
Sicherheit
KI-Anwendungen verarbeiten häufig sensible Informationen, zum Beispiel personenbezogene Daten oder Finanztransaktionen. Es ist äußerst wichtig, die Vertraulichkeit und Integrität dieser Daten durch Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselungs- und Authentifizierungsverfahren zu gewährleisten.
Skalierbarkeit
Umfangreiche verteilte Systeme benötigen eine hohe Skalierbarkeit, da sie die Grundlage für KI-gestützte Tools und schnelle Reaktionszeiten bilden. Der Einsatz von Techniken, die sich schnell skalieren lassen, wie Software-defined Networking, kann sicherstellen, dass KI-Anwendungen bei Bedarf nahtlos mitwachsen.
Konnektivität mit Hochgeschwindigkeit
Die meisten KI-Anwendungen müssen Einblicke und Vorhersagen in Echtzeit oder in nahezu Echtzeit liefern, weshalb eine Hochgeschwindigkeits-Konnektivität unerlässlich ist. Um dieses Problem gezielt anzugehen, müssen Netzwerkdesigns mit hoher Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz, redundanten Verbindungen und Failover-Mechanismen zum Einsatz kommen, um einen unterbrechungsfreien Betrieb auch bei Problemen zu gewährleisten.
QoS
Verschiedene Arten von Informationen können unterschiedliche Prioritätsstufen erfordern. Da Daten mit hoher Priorität Vorrang vor anderen haben, haben sich die Networking-Lösungen entsprechend angepasst und bieten nun QoS-Funktionen. Diese ermöglichen es Anwendungen, Netzwerkbandbreite für verschiedene Arten von Daten-Traffic zuzuweisen und zu gewährleisten, dass die wichtigsten Informationen nach Priorität verarbeitet werden.
SmartNICs und KI-Anwendungen
Die effektive Bereitstellung von KI-Anwendungen kann durch spezielle Peripheriegeräte wie Smart Network Interface Controller (SmartNIC) unterstützt werden. Eine Schlüsselfunktion von smartNICs besteht darin, dass sie die Netzwerkverarbeitung von der CPU eines Host-Rechners auf dedizierte Hardwarebeschleuniger auslagern können. Dies reduziert die CPU-Last und stellt mehr Ressourcen für die Ausführung von KI-Anwendungen zur Verfügung.
SmartNICs verwenden Hardwarebeschleuniger, die Aufgaben wie Verschlüsselung, Komprimierung und Protokollverarbeitung übernehmen. Diese Methode kann auch Datentransfers beschleunigen, was zu geringerer Latenz und höheren Netzwerkdurchsatzraten führt, um Daten schneller zu übertragen und die Verarbeitungszeiten zu verbessern.
Darüber hinaus gewährleistet die RDMA-Unterstützung bei smartNICs die direkte Übertragung großer Datensätze zwischen zwei Systemen ohne Nutzung der Host-CPU, was die Effizienz steigert und die Latenz verringert. SmartNICs, die Virtualisierung unterstützen, ermöglichen es mehreren virtuellen Netzwerken, die physische Netzwerkinfrastruktur gemeinsam zu nutzen. Dadurch kann man die Ressourcennutzung optimieren und gleichzeitig KI-Anwendungen effizient skalieren.
Der Einsatz von smartNICs erleichtert es zudem, die Memory-Wall-Probleme in den Griff zu bekommen, mit denen alle KI-Anwendungen konfrontiert sind. SmartNICs verändern die Art und Weise, wie Serversysteme die Anforderungen an ihre Netzwerkinfrastruktur handhaben. Ihre Fähigkeit, bestimmte Aufgaben zu übernehmen, die typischerweise eine Host-CPU beanspruchen, bedeutet eine extreme Performance-Steigerung, insbesondere bei speicherintensiven Vorgängen wie der Datenanalyse.
Das Auslagern von Paketfilterung und Flussklassifizierung auf dedizierte Hardware innerhalb eines smartNICs – anstatt auf die Universalarchitektur einer Server-CPU zurückzugreifen – reduziert effektiv die CPU-Auslastung des Servers und führt zu besseren Gesamtergebnissen. Außerdem steht bei vielen smartNIC-Modellen eine lokale Caching-Funktionalität zur Verfügung, so dass weniger langwierige Netzwerkübertragungen erforderlich sind und sich die Wartezeit auf wichtige Informationen verkürzt.
Fazit
Angesichts ihrer einzigartigen Anforderungen im Vergleich zu anderen Anwendungstypen stellen KI-Anwendungen erhebliche Ansprüche an die Netzwerkinfrastruktur in puncto Durchsatz, Latenz, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit. Infolgedessen könnte es für Unternehmen notwendig werden, die aktuelle Netzwerkinfrastruktur ihrer Data Center anzupassen, um diese Anforderungen zu erfüllen.
Man muss berücksichtigen, dass KI-Workloads schnell umfangreiche Datensätze zwischen Systemen austauschen. Und diese erfordern eine Konnektivität mit Hochgeschwindigkeit. Für eine optimierte Performance kann ein Upgrade auf schnellere Technologien wie 100-Gigabit-Ethernet erforderlich sein.
Darüber hinaus wird es im Rahmen der Echtzeitverarbeitung in KI-basierten Workloads immer wichtiger, die Latenz zu optimieren. SmartNICs, die RDMA unterstützen, können dieses Ziel erreichen, ohne die Qualität signifikant zu beeinträchtigen.
Um die Leistung und Ressourcennutzung weiter zu verbessern, können Unternehmen Netzwerkvirtualisierung implementieren, um KI-Anwendungen zu skalieren. Mit Netzwerksegmentierung lässt sich eine Traffic-Trennung vornehmen, bei der die einzelnen Datenströme entsprechend priorisiert werden.
Nicht zuletzt ist es von entscheidender Bedeutung, ein hohes Maß an Netzwerkzuverlässigkeit zu gewährleisten, um Datenverluste oder -beschädigungen während wichtiger Übertragungsprozesse zu verhindern. Dies ist aufgrund des sensiblen Charakters und der schieren Menge von Daten, die bei der Verarbeitung von KI-Workloads anfallen, wichtig.
Über den Autor
Saqib Jang ist Gründer und Leiter von Margalla Communications, einem Marktanalyse- und Beratungsunternehmen, mit Fachkenntnissen auf den Gebieten Cloud-Infrastruktur und -Services. Er ist eine Führungskraft in den Bereichen Marketing und Geschäftsentwicklung und besitzt über 20 Jahre Erfahrung bei der Entwicklung von Produkt- und Marketingstrategien sowie der Bereitstellung von Infrastrukturdiensten für Cloud- und Enterprise-Märkte.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
