NVIDIA und Supermicro: Der entscheidende Technologie-Stack für Gen AI zum Erreichen von Erfolg

ROI mit Generativer KI Freischalten: Strategien für den Erfolg

Generative KI birgt ein erhebliches ROI-Potenzial, das branchenübergreifend auf 2,6 bis 4,4 Billionen Dollar jährlich geschätzt wird. Jedoch sind erhebliche Rechenressourcen und Infrastruktur erforderlich. Schließen Sie sich den Experten von NVIDIA und Supermicro an, während sie aufzeigen, wie Sie entscheidende Anwendungsfälle identifizieren und eine AI-fähige Plattform für Ihren Erfolg aufbauen.

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Die Integration generativer KI in Geschäftsabläufe ist nicht nur vorteilhaft; sie ist ressourcenintensiv und benötigt mehr Rechenleistung, Vernetzung und Speicher als frühere Technologien. Der effiziente Zugriff auf Daten, die Anpassung vortrainierter Modelle und deren Betrieb im großen Maßstab erfordert ein umfassendes, AI-fähiges Hardware- und Software-Ökosystem sowie spezialisiertes technisches Know-how.

Einblicke von Branchenexperten

Anthony Larijani, Senior Product Marketing Manager bei NVIDIA, und Yusuke Kondo, Senior Product Marketing Manager bei Supermicro, erörtern Strategien zur Nutzung generativer KI in einem von Luis Ceze, Mitgründer und CEO von OctoML, moderierten Gespräch. Sie beleuchten wichtige Entscheidungen zur Infrastruktur, Arbeitslastüberlegungen und die Optimierung von KI-Strategien für Ihre Organisation.

Infrastruktur- und Arbeitslastanpassung

Die Anpassung der Infrastruktur an die organisatorischen Bedürfnisse ist entscheidend. Larijani betont, dass der erste Schritt ist, Ihre Endziele zu envisionieren. „Verstehen Sie, welche Arbeitslasten die Infrastruktur unterstützen wird. Die Anforderungen an Rechenleistung variieren erheblich zwischen großangelegten Grundmodellen und Echtzeitanwendungen.“

Bei der Einschätzung von Arbeitslasten sollten Sie auch die Skalierbarkeit berücksichtigen. Schätzen Sie die potenzielle Anwendungsnachfrage, sei es für Batch-Verarbeitung oder Echtzeitinteraktionen wie Chatbots.

Cloud- versus On-Premises-Lösungen

Generative KI-Anwendungen erfordern häufig eine Skalierung, was Diskussionen über Cloud- versus On-Premises-Lösungen auslöst. Kondo hebt hervor, dass es von den spezifischen Anwendungsfällen und der erforderlichen Skalierung abhängt. Die Cloud bietet eine größere Flexibilität für die Skalierung; On-Premises-Lösungen erfordern jedoch Weitblick und erhebliche Anfangsinvestitionen.

„Bewerten Sie das potenzielle Maßstab Ihres Projekts. Ist es kosteneffizienter, die GPU-Cloud zu nutzen, oder sollten Sie Ihre eigene Infrastruktur aufbauen?“, fragt er und merkt an, dass die Kosten in der Cloud sinken, während die Rechenleistung steigt.

Open Source versus Proprietäre Modelle

Innerhalb der Unternehmen gibt es einen wachsenden Trend zu maßgeschneiderten, spezialisierten Modellen. Larijani hebt hervor, dass Techniken wie die retrieval-augmentierte Generierung es Unternehmen ermöglichen, proprietäre Daten effizient zu nutzen, was sich auf die Infrastrukturentscheidungen auswirkt. Die Anpassung von Modellen reduziert Kosten und Zeit für das Training.

„Das Feinabstimmen von Grundmodellen basierend auf Ihren spezifischen Bedürfnissen verbessert sowohl die Kosteneffizienz als auch die GPU-Nutzung“, fügt Kondo hinzu.

Maximierung der Hardware mit einem umfassenden Software-Stack

Die Optimierung der Hardware erfordert auch einen anspruchsvollen Software-Stack. Kondo erklärt: „Großangelegte Infrastruktur ist komplex und erfordert die Zusammenarbeit mit NVIDIA-Experten bereits in der Designphase, um die Kompatibilität sicherzustellen.“

Der Aufbau eines vollständigen AI-Software-Stacks ist ressourcenintensiv, weshalb NVIDIA sich zu einem Full-Stack-Computing-Unternehmen entwickelt hat. Das Nemo-Framework, Teil der NVIDIA AI Enterprise-Plattform, unterstützt Unternehmen dabei, generative KI-Modelle optimal über umfangreiche Infrastrukturen zu erstellen, anzupassen und bereitzustellen.

Zukunftssicherung gegen die Komplexität von LLMs

Mit dem Wachstum großer Sprachmodelle (LLMs) steigen auch deren Energiebedarfe. Kondo merkt an: „Die erwartete Leistung für GPUs steigt rasant,“ was Innovationen in Kühllösungen anregt, um die Energieeffizienz zu optimieren. Zudem weist Larijani auf aufkommende Softwareentwicklungstechniken hin, die die Bereitstellungseffizienz erhöhen und gleichzeitig kosteneffektiv und nachhaltig bleiben.

„Die Nachfrage nach optimierten Systemen wächst unabhängig von der Unternehmensgröße, und es entstehen häufig neue Anwendungsfälle für KI“, sagt er und unterstreicht die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Softwareverfeinerung.