KI-Training vs. Inferenz: Serveranforderungen

Den Unterschied zwischen KI-Training und KI-Inferenz verstehen

Arbeitslasten im Bereich der künstlichen Intelligenz lassen sich im Allgemeinen in zwei Kategorien einteilen: Training und Schlussfolgerung. Obwohl beide auf maschinellen Lernmodellen basieren, Ihre Infrastrukturanforderungen unterscheiden sich erheblich.

Unter Training versteht man den Prozess, einem Modell mithilfe großer Datensätze beizubringen. Es erfordert enorme Rechenressourcen, große Mengen an Speicher, und umfangreiche Speicherkapazität.

Die Schlussfolgerung erfolgt nach Abschluss des Trainings. Während der Schlussfolgerung, Das trainierte Modell verarbeitet neue Eingaben und generiert Vorhersagen oder Antworten in Echtzeit.

Bei der Auswahl der Hardware ist es wichtig, diese Unterschiede zu verstehen, Gestaltung der Infrastruktur, oder Sie entscheiden sich für GPU-Hosting-Lösungen.

Was ist KI-Training??

Beim KI-Training handelt es sich um den Prozess der Erstellung und Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen unter Verwendung großer Datensätze.

Während des Trainings, Das System analysiert wiederholt Daten, passt Parameter an, und verbessert die Vorhersagegenauigkeit durch mehrere Iterationen.

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Beispiele hierfür sind:

• Training großer Sprachmodelle
• Bilderkennungssysteme
• Empfehlungsmaschinen
• Modelle zur Betrugserkennung
• Spracherkennungssysteme

Trainings-Workloads gehören zu den rechenintensivsten Aufgaben im modernen Computing.

Merkmale des KI-Trainings

Schulungsumgebungen erfordern normalerweise:

• Riesige GPU-Ressourcen
• Große Speicherkapazität
• Hochgeschwindigkeitsspeicher
• Lange Bearbeitungszeiten
• Große Datensätze

Trainingsjobs können je nach Modellkomplexität tage- oder sogar wochenlang ununterbrochen ausgeführt werden.

Was ist KI-Inferenz??

Unter KI-Inferenz versteht man die Verwendung eines trainierten Modells, um Vorhersagen zu treffen oder Ausgaben zu generieren.

Beispiele hierfür sind:

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• Chatbot-Antworten
• Bildklassifizierung
• Produktempfehlungen
• Sprachübersetzung
• Sprachassistenten

Anders als beim Training, Inference konzentriert sich auf die schnelle und effiziente Bearbeitung von Anfragen.

Merkmale der KI-Inferenz

Inferenzumgebungen haben Priorität:

• Geringe Latenz
• Hoher Anforderungsdurchsatz
• Effiziente Ressourcennutzung
• Schnelle Reaktionszeiten
• Skalierbarkeit

Die meisten KI-Anwendungen in der Produktion verbringen weitaus mehr Zeit mit der Durchführung von Inferenzen als mit dem Training.

KI-Training vs. KI-Inferenz

Ressourcenverbrauch

Für das gleiche Modell und die gleiche Charge, Das Training erfordert normalerweise mehr Rechenleistung und Speicher, da es auch Farbverläufe berechnet und Parameter aktualisiert. Im Bereitstellungsmaßstab, Der gesamte Inferenzbedarf kann die für das Training verwendeten Ressourcen übersteigen.

Schulungsarbeitsbelastungen umfassen:

• Vorwärtsausbreitung
• Backpropagation
• Gradientenberechnungen
• Parameteraktualisierungen

Inference führt nur Vorwärtsdurchlaufberechnungen durch.

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Infolge, Inferenz erfordert wesentlich weniger Rechenleistung für jede Anfrage.

Latenzanforderungen

Beim Training steht der Durchsatz im Vordergrund und nicht die sofortige Reaktionsfähigkeit.

Inferenzumgebungen haben oft strenge Latenzanforderungen.

Zum Beispiel:

• Chatbots erfordern möglicherweise Antworten innerhalb von Millisekunden.
• Systeme zur Betrugserkennung benötigen möglicherweise Entscheidungen in Echtzeit.
• Empfehlungsmaschinen müssen sofort reagieren.

Speicheranforderungen

Die Schulungsinfrastruktur speichert typischerweise:

• Rohdatensätze
• Verarbeitete Datensätze
• Modellkontrollpunkte
• Trainingsprotokolle
• Zwischenausgänge

Inferenzumgebungen speichern hauptsächlich:

• Ausgebildete Modelle
• Zwischengespeicherte Daten
• Betriebsprotokolle

Komplexität der Infrastruktur

Schulungsumgebungen beinhalten oft:

• Multi-GPU-Cluster
• Verteilte Computer-Frameworks
• Hochgeschwindigkeitsverbindungen

Die Inferenzinfrastruktur ist im Allgemeinen einfacher, erfordert jedoch starke Skalierungs- und Lastausgleichsfunktionen.

Infrastrukturanforderungen für das KI-Training

Das Training moderner Modelle für maschinelles Lernen erfordert erhebliche Hardwareressourcen.

GPU-Auswahl für KI-Training

Die GPU ist normalerweise die wichtigste Komponente in einer Trainingsumgebung.

NVIDIA H100

Der H100 ist ein Beschleuniger der Hopper-Generation, der für anspruchsvolle Trainings- und Inferenz-Workloads verwendet wird.

Zu den Vorteilen gehören:

• 80 GB HBM3-Speicher bei der H100 SXM-Variante
• Massive Tensorleistung
• Außergewöhnliche Speicherbandbreite
• Erweiterte Transformer Engine-Unterstützung

Ideale Arbeitsbelastungen umfassen:

• Große Sprachmodelle
• Generative KI
• Deep-Learning-Forschung
• Wissenschaftliches Rechnen

NVIDIA A100

Der A100 bleibt ein äußerst leistungsfähiger Trainingsbeschleuniger.

Zu den Vorteilen gehören:

• Hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis
• Starke Multi-GPU-Skalierung
• Ausgereiftes Software-Ökosystem

Geeignet für:

• Forschung zum maschinellen Lernen
• Unternehmens-KI
• Datenanalyse
• Mittelgroße Ausbildungscluster

CPU-Anforderungen für das Training

Obwohl GPUs die meisten Berechnungen durchführen, CPUs bleiben wichtig für:

• Datenvorverarbeitung
• Chargenvorbereitung
• Laden des Datensatzes
• Aufgabenplanung

Beispielhafte Serverkonfigurationen können Folgendes umfassen; Größe der CPU-Ressourcen anhand des gemessenen Datenlade- und Vorverarbeitungsbedarfs:

• 16 Zu 64 CPU-Kerne
• Hohe Speicherbandbreite
• Prozessoren der Enterprise-Klasse

Zu den beliebten Optionen gehören::

• AMD EPYC
• Intel Xeon

Gedächtnisanforderungen für das Training

Schulungsumgebungen erfordern oft große Mengen an RAM.

Zu den empfohlenen Kapazitäten gehören::

• 128 GB RAM als beispielhafte Serverkonfiguration, kein universelles Minimum
• 256 GB RAM für größere Arbeitslasten
• 512 GB oder mehr für Unternehmensbereitstellungen

Gedächtnismangel kann die Trainingsleistung erheblich verlangsamen.

Aufbewahrungsanforderungen für Schulungen

Trainings-Workloads verarbeiten häufig Terabytes an Daten.

Empfohlene Speicherarchitektur:

NVMe SSD-Speicher

Verwendet für:

• Aktive Datensätze
• Trainingsdaten
• Modellkontrollpunkte

Speicher mit großer Kapazität

Verwendet für:

• Historische Datensätze
• Archiv
• Backup-Repositorys

Schnelle Speicherung trägt dazu bei, Engpässe bei der Übermittlung von Daten an GPUs zu vermeiden.

Infrastrukturanforderungen für KI-Inferenz

Inferenz-Workloads konzentrieren sich auf die schnelle und effiziente Bereitstellung von Vorhersagen.

GPU-Auswahl für Inferenz

Die Auswahl der richtigen GPU hängt von der Modellgröße und den Latenzanforderungen ab.

NVIDIA L40S

Der L40S ist äußerst effektiv für:

• Chatbots
• Bilderzeugung
• Empfehlungsmaschinen
• Textklassifizierung
• Einbettungsdienste

Zu den Vorteilen gehören:

• 48 GB GDDR6-Speicher
• Starke Inferenzleistung
• Betriebskosten, die von Auslastung und Hostingpreis abhängen
• Workload-abhängige Leistung pro Kosteneinheit

NVIDIA H100

Der H100 ist eine Benchmark-Option:

• Große Sprachmodelle
• Multimodale KI
• Dienste mit extrem geringer Latenz
• KI-Plattformen für Unternehmen

Seine große Speicherkapazität und Bandbreite ermöglichen die effiziente Verarbeitung sehr großer Modelle.

CPU-Anforderungen für Inferenz

Die Inferenz kann durch die GPU-Berechnung eingeschränkt werden, Gerätespeicherbandbreite, Modellkapazität oder CPU-seitige Anforderungsverarbeitung. Messen Sie den tatsächlichen Engpass, bevor Sie eine CPU-Konfiguration auswählen.

Empfohlene Konfigurationen:

• 16+ CPU-Threads
• Hohe Taktraten
• Effiziente Bearbeitung von Anfragen

Die CPU unterstützt:

• API-Verarbeitung
• Datenaufbereitung
• Lastausgleich
• Routing anfordern

Speicheranforderungen für Inferenz

Inferenzumgebungen profitieren oft davon:

• 128 GB RAM oder mehr
• In-Memory-Caching
• Laden mehrerer Modelle

Das Behalten von Modellen im Speicher reduziert Ladeverzögerungen und verbessert die Antwortzeiten.

Speicheranforderungen für Inferenz

Inferenzserver benötigen im Allgemeinen weniger Speicherplatz als Trainingsumgebungen.

Empfohlene Lagerung:

• NVMe-SSDs
• Schneller lokaler Speicher
• Konfigurationen mit hohem IOPS

Die Lagerung dient dazu:

• Modelldateien
• Protokolle
• Cache-Speicher
• Temporäre Daten

Dedizierte GPU-Server vs. Cloud-GPU-Instanzen

Auswerten dedizierte GPU-Server für eine nachhaltige Nutzung und Cloud-GPU-Hosting für flexible Kapazität. Vergleichen Sie das gleiche Modell, Batchgröße und Latenzziel vor dem Vergleich der Gesamtkosten.

Die Wahl des richtigen Bereitstellungsmodells ist ebenso wichtig wie die Auswahl der Hardware.

Dedizierte GPU-Server

Dedizierte GPU-Server bieten:

• Vollständiger GPU-Zugriff
• Vorhersehbare Leistung
• Vollständige Hardwarekontrolle
• Konsistente monatliche Preise

Zu den Vorteilen gehören:

• Keine gemeinsamen Ressourcen
• Kein Virtualisierungsaufwand
• Bessere langfristige Kosteneffizienz
• Optionen zur Hardware-Anpassung

Diese Vorteile machen dedizierte Server für Unternehmen attraktiv, die kontinuierliche KI-Workloads ausführen.

Cloud-GPU-Instanzen

Cloud-GPU-Plattformen bieten:

• Schnelle Bereitstellung
• Skalierung nach Bedarf
• Flexible Verbrauchsmodelle

Abhängig vom gewählten Cloud-Plan und der Zuteilungsmethode, Überlegungen umfassen:

• Ressourcenfreigabe
• Höhere langfristige Kosten
• Lieferantenbindung
• Weniger vorhersehbare Leistung

Cloud-Infrastruktur ist oft für Experimente oder temporäre Projekte nützlich.

Best Practices für die Modellbereitstellung

Erfolgreiche Inferenzumgebungen erfordern mehr als leistungsstarke Hardware.

Containerisierte Bereitstellung

Container vereinfachen die Bereitstellung und Skalierbarkeit.

Zu den beliebten Technologien gehören:

• Docker
• Kubernetes
• HashiCorp Nomad

Zu den Vorteilen gehören::

• Portabilität
• Konsistenz
• Einfachere Verwaltung
• Vereinfachte Updates

KI-Inferenzserver

Dedizierte Model-Serving-Frameworks verbessern die Leistung.

Zu den beliebten Optionen gehören:

Triton-Inferenzserver

Unterstützt:

• TensorFlow
• PyTorch
• ONNX
• XGBoost

Zu den Funktionen gehören:

• Servieren mit mehreren Modellen
• Dynamisches Batching
• GPU-Optimierung

TorchServe

TorchServe wird laut offizieller Dokumentation nicht mehr aktiv gepflegt, ohne geplante Updates oder Sicherheitspatches. Behandeln Sie es nicht als Standardauswahl für eine neue Produktionsbereitstellung; Bewerten Sie einen gepflegten Servierstapel, der mit Ihrem Modell kompatibel ist.

TensorFlow-Bereitstellung

Ideal für TensorFlow-Bereitstellungen in der Produktion.

Multi-Modell-Serving-Strategien

Viele Organisationen bedienen mehrere Modelle über dieselbe Infrastruktur.

Zu den Best Practices gehören::

• Hält häufig verwendete Modelle geladen
• Verwenden von Lazy Loading für Modelle, auf die selten zugegriffen wird
• GPU-Speicher sorgfältig zuweisen
• Implementierung von Richtlinien zur automatischen Skalierung

Das richtige Ressourcenmanagement verbessert sowohl die Leistung als auch die Kosteneffizienz.

Skalierung der KI-Inferenzinfrastruktur

Da der Verkehr zunimmt, Inferenzplattformen müssen effektiv skalierbar sein.

Vertikale Skalierung

Bei der vertikalen Skalierung werden Hardwareressourcen aktualisiert.

Beispiele hierfür sind:

• Leistungsstärkere GPUs
• Zusätzlicher Speicher
• Schnellere Lagerung

Dieser Ansatz vereinfacht die Verwaltung, weist jedoch physikalische Grenzen auf.

Horizontale Skalierung

Durch die horizontale Skalierung werden zusätzliche Server hinzugefügt.

Zu den Vorteilen gehören::

• Verbesserte Redundanz
• Größerer Durchsatz
• Bessere Fehlertoleranz

Die meisten großen KI-Plattformen basieren auf horizontaler Skalierung.

Hybride Skalierung

Viele Organisationen kombinieren beide Ansätze.

Beispiele hierfür sind:

• Mehrere GPU-Server
• Verschiedene GPU-Klassen
• Dedizierte Modellcluster

Dies bietet Flexibilität bei gleichzeitiger Beibehaltung der Leistung.

Sicherheit und Überwachung

Produktions-KI-Umgebungen erfordern strenge Sicherheitskontrollen.

Best Practices für die Sicherheit

Implementieren:

• Firewall-Schutz
• Privates Networking
• API-Authentifizierung
• SSL/TLS-Verschlüsselung
• Zugriffskontrollrichtlinien

Überwachung

Monitor:

• GPU-Auslastung
• CPU-Auslastung
• Speicherverbrauch
• Inferenzlatenz
• Durchsatz

Zu den beliebten Überwachungsplattformen gehören::

• Prometheus
• Grafana
• ELK-Stapel
• Netzwerkdaten

Ein Einblick in die Systemleistung trägt dazu bei, Ausfälle und Leistungseinbußen zu verhindern.

KI-Training vs. KI-Inferenz: Was mehr Infrastruktur erfordert?

Für Schulungen sind im Allgemeinen höhere Ressourcenanforderungen pro Charge erforderlich, Die Produktionsinferenzkapazität hängt jedoch vom Verkehr ab, Kontextlänge, Batch- und Latenzziele.

Schulungsumgebungen haben Priorität:

• Rechenleistung
• GPU-Speicher
• Datensatzspeicherung
• Multi-GPU-Skalierung

Inferenzumgebungen haben Priorität:

• Geringe Latenz
• Schnelle Reaktionszeiten
• Effiziente Skalierung
• Kostenoptimierung

Organisationen, die eine KI-Infrastruktur aufbauen, sollten diese Arbeitslasten sorgfältig trennen und jede Umgebung entsprechend ihren spezifischen Anforderungen gestalten.

Aufbau der richtigen KI-Hosting-Umgebung

Erfolgreiche KI-Bereitstellungen hängen von der Anpassung der Infrastruktur an die Workload-Anforderungen ab. Schulungsumgebungen profitieren von leistungsstarken Beschleunigern wie NVIDIA H100- oder A100-GPUs in Kombination mit großen Speicherpools und Hochgeschwindigkeitsspeicher. Inferenzumgebungen konzentrieren sich auf Reaktionszeiten mit geringer Latenz, effiziente Skalierung, und optimierte Modellbereitstellung.

Ob der Einsatz von Chatbots, Empfehlungssysteme, Computer-Vision-Anwendungen, oder große Sprachmodelle, Auswahl der richtigen Kombination von GPU-Hardware, Serverarchitektur, Lagerung, und die Vernetzung wirkt sich direkt auf die Leistung aus, Zuverlässigkeit, und langfristige Betriebskosten.