Versteckte Fallstricke der KI-Infrastruktur: Was der Kunde sechs Monate nach dem Start lernt (und wie wir das in unserem Hardware-Software-Komplex adressiert haben)

Der Artikel, verfasst von Alexey, einem Architekten bei Scala^r (Teil der Rubytech Group), behandelt die Herausforderungen, denen Kunden beim Aufbau ihrer eigenen KI-Infrastruktur begegnen. Zu den Hauptfehlern gehören: Komponenten, die einzeln funktionieren, aber unter Last zusammen versagen; die Wahl der falschen GPU (oft H100, obwohl nicht benötigt); Netzwerkfehlkonfigurationen, die die Leistung beeinträchtigen (z. B. die Vermischung von RDMA-Verkehr mit Backup-Verkehr); mangelnde Fehlertoleranz in Kubernetes-Clustern; Unterschätzung der Anforderungen an Stromversorgung und Kühlung; sowie der langwierige Zertifizierungsprozess für regulierte Branchen. Um diesen zu begegnen, bietet Scala^r den Hardware-Software-Komplex 'Scala^r MII' an, der eine vorgeprüfte Kombination aus Hardware, Betriebssystem, Kubernetes, GPU-Stack und Netzwerk-Stack bereitstellt und die Bereitstellungszeit auf ein bis zwei Wochen reduziert sowie die Leistung im Vergleich zur Eigenmontage um 200 bis 300 Prozent steigert. Der Komplex unterstützt mehrere GPU-Plattformen (NVIDIA und chinesische Alternativen) und umfasst Funktionen wie physische Verkehrstrennung, MLAG-Netzwerk, einen individuellen Scheduler mit GPU-Topologie-Bewusstsein, redundante Stromversorgung und FSTEC-Zertifikate. Der Artikel hebt auch drei Szenarien hervor: Training, Feintuning und Inferenz, in denen der PAK erhebliche Leistungssteigerungen bietet.