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Die Plattform bietet umfassende Transparenz, integriertes In-Band- und Out-of-Band-Systemmanagement, minimiert Leistungsengpässe und maximiert die Effizienz von KI-Fabriken.

Im Vergleich zu traditionellen Rechenzentren weisen KI-Rechenzentren eine deutlich höhere Komplexität auf, wie etwa die aufwändige Verwaltung von KI-Systemen im Rack-Maßstab, komplexe Netzwerktopologien, schwierige Fehlererkennung sowie strikte Sicherheitsanforderungen an die Flüssigkeitskühlung. KAYTUS, ein Anbieter von KI-Infrastruktur, zeigt auf, welche drei Hauptherausforderungen beim Betrieb von KI-Rechenzentren entstehen und wie diese mithilfe einer intelligenten Managementplattform bewältigt werden können.

Drei Hauptherausforderungen beim Betrieb fortschrittlicher KI-Systeme

Betreiber von KI-Rechenzentren stehen bei ihren Bemühungen um einen stabilen und effizienten Prozessablauf oft vor drei zentralen Herausforderungen:

Erstens: Die Komplexität der Verwaltung von KI-Fabriken nimmt rasant zu. Die Grundeinheit besteht nicht mehr aus einem einzelnen Server, sondern aus einem ressourcengebündelten KI-Rack mit hoher Dichte. Anders als traditionelle 4U-Bereitstellungen mit 8 GPUs, integrieren NVL72-Systeme im Rack-Maßstab fast hundert Beschleuniger und Tausende von Hochgeschwindigkeitsverbindungen. In einem 100-kW-Rack kann die Leistungsdichte zwei- bis dreimal höher sein^[i], während das Wärmemanagement deutlich komplexer wird und das Monitoring von Kühlmittel, Kühlmittelverteilereinheiten (CDUs), Durchflussraten und damit verbundenen Sicherheitskontrollen umfasst. Da KI-Fabriken weiter skalieren, steigt deren Komplexität stark an, und Schwankungen bei einzelnen Komponenten können die Leistung und Stabilität des gesamten Racks beeinträchtigen.
Zweitens: Umfasst die Fehlererkennung mittlerweile mehr als nur die Hardware-Ebene. So reagieren etwa Workloads für KI-Training und -Inferenz sehr empfindlich auf Leistungsschwankungen, und verborgene Anomalien können die operative Effizienz erheblich beeinträchtigen. Im Gegensatz zu herkömmlichen, mit Ausfallzeiten verbundenen Fehlern tritt eine Leistungsminderung in KI-Systemen oft unbemerkt auf. Da diese Leistungsprobleme eng mit der zugrunde liegenden Hardware und Infrastruktur verbunden sind ist es oft schwierig die tatsächliche Ursache zu ermitteln, wenn man sich allein auf isolierte Workload- oder Infrastrukturdaten stützt.
Drittens: Sehen sich KI-Fabriken aufgrund der zunehmenden Skalierung der Implementierungen mit einer wachsenden operativen Ineffizienz konfrontiert. Die herkömmliche Einbindung einzelner Geräte ist ineffizient, verlangsamt die Bereitstellung und erhöht das Risiko von Konfigurationsinkonsistenzen. Gleichzeitig sind herkömmliche Konfigurationsmethoden zeitaufwendig und fehleranfällig. Da in jedem KI-Rack mehrere Gerätetypen integriert sind, können selbst geringfügige Konfigurationsabweichungen zu einer clusterweiten Leistungsminderung oder zu Betriebsunterbrechungen führen.

Umfassende Transparenz für KI-Rechenzentren – kompletter Status auf einem Bildschirm

KAYTUS begegnet diesen Herausforderungen mit seiner intelligenten Infrastrukturmanagement-Plattform der nächsten Generation, KSManage Ultra, die speziell für sogenannte KI-Fabrikumgebungen entwickelt wurde und sowohl die Bereitstellung als auch den Betrieb von KI-Anlagen neu definiert. Dank ihres einheitlichen, proaktiven Betriebsmanagements, ermöglicht sie eine effizientere Verwaltung komplexer KI-Umgebungen mit hoher Leistungsdichte.

KSManage Ultra bietet umfassende Transparenz – von der GPU über das Rack bis hin zum Rechenzentrum – und unterstützt Kunden dabei, den Schritt von einer fragmentierten Überwachung auf Komponentenebene hin zu einer einheitlichen Betriebssteuerung groß angelegter KI-Infrastrukturen zu vollziehen. Dabei zeichnet sich die Plattform durch folgende Funktionalitäten aus.

Einheitliches Management für traditionelle IT-Infrastruktur und moderne KI-Rack-Systeme

KSManage Ultra überwindet die operativen Grenzen zwischen IT-Systemen und physischer Infrastruktur sowie zwischen der Überwachung einzelner Komponenten und der Verwaltung ganzer Racks. Die mehrstufige Ressourcenansicht umfasst Komponenten, Knoten, Racks, Cluster sowie das gesamte Rechenzentrum und bietet so eine konsistente, durchgängige Übersicht über die gesamte KI-Infrastrukturumgebung.

In-Band- und Out-of-Band-Integration für proaktiven Betrieb

Die Lösung konsolidiert In-Band-Telemetriedaten von Betriebssystemen und Treibern mit Out-of-Band-Daten aus BMCs, Firmware und Hardware-Protokollen sowie Metriken auf Infrastrukturebene. Dies ermöglicht eine übergreifende Korrelation über Betriebsstatus, Hardwarezustand, Verbindungstopologie, Stromversorgung und Flüssigkeitskühlung hinweg. Wenn GPU-Anomalien, Unregelmäßigkeiten bei der Kühlung oder andere betriebliche Probleme erkannt werden, löst die Plattform proaktive Warnmeldungen aus und trägt so dazu bei, den Betrieb von rein reaktiver Fehlerbehebung hin zu proaktiven frühzeitigen Eingriffen zu verlagern.

Zustandsbewertung und Neuzuweisung von Rechenkapazitäten

Die Plattform bietet eine kontinuierliche Zustandsüberwachung auf Knoten- und Rack-Ebene und ermöglicht so die automatische Erkennung von Anomalien, die Auswirkungsanalyse sowie die Fehlerisolierung. Die Plattform identifiziert eindeutig sowohl austauschbedürftige Einheiten als auch verfügbare Rack-Ressourcen, sodass Betreiber Rechenkapazitäten schnell neu zuweisen, Betriebsunterbrechungen minimieren und die Geschäftskontinuität der KI-Fabrik aufrechterhalten können.

Automatisierter Betrieb in großem Maßstab

KSManage Ultra unterstützt die zeitgleiche Massenerkennung von Knoten und deren automatisierte Einbindung, wodurch sich die Onboarding-Zeit für ein einzelnes Rack von 50 Minuten auf unter 3 Minuten verkürzt. Die Plattform ermöglicht zudem L10/L11-Belastungstests mit einem Klick, beschleunigt die Analyse der Fehlerursachen von Stunden auf Minuten und unterstützt die automatisierte Initialisierung sowie das Konfigurationsmanagement im Rack- Maßstab. Diese Funktionen tragen dazu bei, Konfigurationsabweichungen zu beseitigen und so das Risiko von Leistungseinbußen und Ausfällen von Workloads in groß angelegten KI-Infrastrukturen zu verringern.

Die Managementplattform wurde entwickelt, um Unternehmen eine einheitliche Verwaltung sowie einen intelligenten Betrieb heterogener IT-Infrastrukturen zu ermöglichen, und bietet damit eine solide Grundlage für den stabilen und effizienten Betrieb von KI-Fabriken.

Darren Cox, General Manager Europe bei KAYTUS

[i] Herkömmliche HGX H100/H200 4U-Server mit 8 GPUs unterstützen in der Regel 4 bis 8 Einheiten pro 42U-Rack, was zu einer Leistungsaufnahme auf Rack-Ebene von etwa 40 bis 80 kW führt. Im Gegensatz dazu können GB200 NVL72-Racks 120 kW überschreiten, was eine etwa 2- bis 3-fache Steigerung der Leistungsdichte zur Folge hat.

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