Wenn Benutzer eine generative KI-Engine wie ChatGPT abfragen, kommen die Antworten schnell. Die Technologie stützt sich auf eine unglaubliche Menge an Daten, um Antworten zu liefern und sogar neue Daten zu generieren, aber sie funktioniert so nahtlos, dass man von der massiven Infrastruktur, die im Hintergrund arbeitet, kaum etwas merkt.

In Wahrheit ist es diese Infrastruktur hinter den Kulissen, die den Unterschied ausmacht

Hyperscale-Rechenzentren haben die Aufgabe, eine neue KI-gestützte Welt zu ermöglichen, aber mit zunehmender Nutzung wird diese Aufgabe schwieriger. KI-Modelle werden immer ausgefeilter und interaktiver, und die Daten, mit denen sie trainiert werden, werden umfangreicher und umfassen nicht nur Text, sondern auch multimodale Inhalte wie Audio, Video und Grafiken. Viele der nützlichsten KI-Modelle brauchen Monate, um trainiert zu werden. Angesichts der wachsenden KI-Nachfrage ist es wichtig, dass Rechenzentren Wege finden, ihre Kapazität schnell zu erhöhen und die Trainingszeiten zu verkürzen.

Um mitzuhalten, braucht man innovative Lösungen. Solche bieten Unternehmen wie Astera Labs (NASDAQ: ALAB) an, das sich zum Ziel gesetzt hat, das volle Potenzial von KI und Cloud-Infrastruktur freizusetzen. "Die Kombination von Verarbeitungsfortschritten und interaktiven Modellen mit reichhaltigeren Datenformen treibt alle KI-Anwendungsfälle voran", sagt Thad Omura, Chief Business Officer bei Astera Labs. "Sie schafft einen Branchenhintergrund für einen scheinbar unbegrenzten Rechenleistungsbedarf."

KI bringt Konnektivitätsherausforderungen mit sich, die gelöst werden müssen

Der Aufbau der Rechenleistung zur Unterstützung von KI-Systemen wird immer komplexer, da KI ein vernetztes Netz aus leistungsstarken GPUs, KI-Beschleunigern, CPUs, Netzwerkgeräten, Arbeitsspeicher und Speicher erfordert. "In einer herkömmlichen Computerarchitektur gibt es ein Rechenelement, das mit einem Endpunkt kommuniziert", sagt Omura. "In der KI-Infrastruktur gibt es all diese parallelen Rechengeräte, die alle gleichzeitig miteinander kommunizieren. Zuverlässigkeit ist entscheidend; eine unterbrochene Verbindung kann das gesamte System beeinträchtigen und ein zeitaufwändiges KI-Training von vorne beginnen lassen."

Nur durch die Verbesserung der Zuverlässigkeit und die Optimierung der zugrunde liegenden Komponenten lässt sich die Leistung und Skalierbarkeit von KI maximieren. Die Konnektivität muss demnach schneller sein als das Wachstum der KI-Rechenleistung, damit die Skalierbarkeit dieser gesamten Infrastruktur optimal funktioniert.

Rechenzentren stehen vor drei zentralen Herausforderungen

Die erste besteht in der Reichweite. KI-Modelle verbrauchen so viele Informationen, dass die erforderlichen physischen Komponenten über Rechenzentren von der Größe von Fußballstadien verteilt sind. Es gibt Grenzen dafür, wie schnell ein Signal diese Entfernungen überwinden kann. Zweitens führen Rechenzentren mit zunehmender Vielfalt der KI-Anwendungsfälle eine noch vielfältigere Palette von Komponenten ein, was die allgemeine Konnektivitätskomplexität erhöht. Das letzte Problem ist die Effizienz. Hyperscaler haben Milliarden von Dollar in KI-Infrastruktur investiert, daher ist es entscheidend, dass sie ihre Investitionen schützen, indem sie sicherstellen, dass die Flotte mit maximaler Leistung läuft – und dass sie auftretende Probleme schnell identifizieren und beheben können.

Der Fokus liegt auf der Verbesserung der Konnektivität, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen

Da die Nachfrage nach KI-optimierter Konnektivität wächst, hilft Astera Labs Hyperscalern, ihre Abläufe mithilfe seiner Intelligent Connectivity Platform zu verbessern. Die Plattform kombiniert zwei Hauptkomponenten – siliziumbasierte Hardwarelösungen und eine Softwareschicht, die Rechenzentrumsbetreibern eine klare, individuelle Ansicht des Zustands ihrer KI-Infrastruktur bietet.

Die Hardware löst das Problem der Hochgeschwindigkeitssignalreichweite über bestimmte Distanzen hinweg. Indem Astera Labs die Art und Weise verbessert, wie verschiedene Infrastrukturkomponenten miteinander kommunizieren, verbessert es die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Datenverarbeitung.

Und dann ist da noch die Softwarekomponente. Kunden können die siliziumbasierten Hardwarelösungen von Astera Labs über eine Softwarelösung namens COSMOS (COnnectivity System Management and Optimization Software) konfigurieren und verwalten. Mit der COSMOS-Suite kann Astera Labs bei der Überwachung und Diagnose von Konnektivitätsproblemen in Rechenzentren helfen. Astera Labs stellt die Kompatibilität seiner Lösungen mit den Systemen seiner Kunden durch regelmäßige Interoperabilitätstests sicher, während COSMOS die Feinabstimmung seiner Lösungen ermöglicht, die in diesen Systemen eingesetzt werden.

Das Ziel des Unternehmens ist eine Konnektivitätsumgebung, die nicht nur die Funktionsweise der KI heute verbessert, sondern auch besser auf massives Wachstum in der Zukunft vorbereitet ist. "Unser Ziel ist es, alles so leistungsfähig und zuverlässig wie möglich miteinander zu verbinden", sagt Omura. "Damit erzielen wir den größten Einfluss auf die Bereitstellung von KI-Infrastruktur in der gesamten Branche."