Während künstliche Intelligenz (KI)-Modelle weiterhin rasant wachsen, deuten Branchenexperten darauf hin, dass die Zukunft der KI auf einem neuen Typ von Supercomputer basieren könnte, der mehrere Rechenzentren über große Entfernungen verbindet.
Mit der steigenden Nachfrage nach Rechenleistung prognostizieren Analysten, dass traditionelle Rechenzentren möglicherweise nicht mehr ausreichen. "Verteilung ist unvermeidlich", erklärte Sameh Boujelbene, Analyst bei Dell'Oro.
Unternehmen wie Nvidia erkunden Möglichkeiten, entfernte Rechenzentren zu einem zusammenhängenden virtuellen Supercomputer zu integrieren. Dieser Ansatz könnte die Leistungsgrenzen adressieren und die Effizienz des KI-Trainings verbessern.
Aktuelle Technologien wie Nvidias InfiniBand und dichte Wellenlängenmultiplexierung ermöglichen den Datentransfer über Entfernungen von bis zu 40 Kilometern. Es wird jedoch an der Erweiterung dieser Fähigkeiten geforscht, um potenziell Verbindungen über Tausende von Kilometern zu erleichtern.
Trotz der Fortschritte bleiben Herausforderungen wie Latenz und Bandbreite bestehen. KI-Arbeitslasten benötigen hohe Bandbreite und niedrige Latenz, wobei bis zu 30 % der Trainingszeit oft mit dem Warten auf Datenübertragungen verbracht werden. Neue Technologien, einschließlich hohler Kernfaser, zielen darauf ab, die Latenz zu reduzieren, indem der Bedarf an Repeatern minimiert wird.
Experten betonen, dass Softwareoptimierung einige dieser Herausforderungen mildern kann, was eine effizientere Datenverarbeitung über verteilte Netzwerke ermöglicht. Es ist jedoch entscheidend, eine einheitliche Rechenarchitektur zwischen den Rechenzentren zu erreichen, um Leistungseinbußen zu vermeiden.
Da KI-Modelle zunehmend komplexer werden, könnte die Branche gezwungen sein, das Training über mehrere Rechenzentren hinweg zu akzeptieren, um Schritt zu halten. Während Leistungsgrenzen derzeit die Anzahl der GPUs in einem einzigen Rechenzentrum einschränken, könnte der Bedarf an verteilten Arbeitslasten bald entscheidend werden.