Das GPU CAP-Theorem im KI-Inferenzbetrieb überwinden: Effektive Strategien für Unternehmen

Die rapide Entwicklung künstlicher Intelligenz hat die Nachfrage nach leistungsfähiger Hardware, insbesondere Grafikprozessoren (GPUs), drastisch erhöht. Während GPUs im Training von KI-Modellen eine zentrale Rolle spielen, gewinnt deren Bedeutung in der Inferenzphase – also der tatsächlichen Anwendung der Modelle – zunehmend an Bedeutung. Unternehmen stehen dabei vor einer komplexen Herausforderung, die in der Fachwelt als GPU CAP-Theorem bekannt ist. Dieses Theorem beschreibt die Unmöglichkeit, bei KI-Inferenz gleichzeitig volle Kontrolle über Daten, bedarfsgerechte Skalierbarkeit und günstige Preise zu gewährleisten. Doch was steckt hinter diesem Dilemma und wie können Unternehmen diese scheinbare Zwickmühle überwinden? Um diese Fragen zu beantworten, ist es zunächst notwendig, die Besonderheiten der KI-Inferenz im Vergleich zum Training zu verstehen.

Während das Training meist in vorhersehbaren, planbaren Intervallen erfolgt, ist die Inferenz durch eine unregelmäßige, oft burstartige Nutzung geprägt. Kundenbedürfnisse oder Nutzerinteraktionen können sich jederzeit ändern und erfordern eine IT-Infrastruktur, die sich flexibel anpasst. Dafür braucht es aber nicht nur Skalierbarkeit, sondern auch Sicherheit und Kosteneffizienz. Das GPU CAP-Theorem benennt drei zentrale Grundanforderungen an eine GPU-Infrastruktur: Kontrolle, on-demand Verfügbarkeit und Preis. Kontrolle bedeutet hier vor allem, dass Unternehmen vollständigen Einfluss auf die Umgebung ihrer KI-Modelle und die damit verarbeiteten Daten haben.

Gerade in Branchen mit hohen Datenschutzanforderungen wie Gesundheit, Finanzen oder Regierung ist es essenziell, dass die Daten nur in sicheren, zertifizierten Umgebungen verarbeitet werden. Compliance-Vorgaben wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verlangen oft, dass Daten in bestimmten Regionen verbleiben. On-demand Verfügbarkeit beschreibt die Fähigkeit, die GPU-Ressourcen genau dann zur Verfügung zu stellen, wenn sie benötigt werden, und sie wieder freizugeben, wenn sie nicht mehr gebraucht werden. Diese Flexibilität verhindert Überkapazitäten und unnötige Kosten. Gerade bei der KI-Inferenz ist das entscheidend, weil die Last oft unvorhersehbar schwankt.

Der Preis als dritter Faktor umfasst die Kosten pro GPU-Recheneinheit. Für viele Unternehmen sind die bislang oft enorm hohen Preise, die Hyperscaler oder spezialisierte Anbieter verlangen, eine Barriere, insbesondere wenn die Anforderungen schnell wachsen und die Nutzung skaliert werden muss. Die Herausforderung liegt darin, dass bislang kaum eine Infrastruktur alle drei Anforderungen gleichzeitig optimal erfüllt. Hyperscaler wie AWS oder Google Cloud bieten zwar umfangreiche Regionen und IT-Security-Features, haben aber oft lange Wartezeiten und vergleichsweise hohe Preise. Serverlose Plattformen liefern eine sehr gute Skalierbarkeit, sind jedoch häufig Mehrkunden-, also Multi-Tenant-Systeme, und bieten kaum Kontrolle über Verarbeitungsorte und Daten.

Langfristige Verträge bei NeoCloud-Anbietern verbessern die Kostenkontrolle, schränken aber die dynamische Verfügbarkeit ein. On-premise Lösungen geben absolute Kontrolle, binden jedoch kapitalintensive Ressourcen und lassen keine schnelle Skalierung zu. Das ist die klassische Umsetzung des GPU CAP-Theorems: Kontrolle, Verfügbarkeit und Preis können nicht gleichzeitig im Optimum realisiert werden, sondern immer nur zwei der drei Dimensionen. Daraus folgt für Unternehmen häufig ein schmerzhafter Kompromiss, bei dem sie entweder zu viel bezahlen, die Daten aus der Hand geben oder nicht flexibel skalieren können. Vor diesem Hintergrund gewinnen innovative Lösungen an Bedeutung, die das GPU CAP-Theorem mithilfe einer übergreifenden Managementschicht durchbrechen wollen.

BentoML stellt ein solches Modell vor, das Unternehmen eine einheitliche Steuerung über heterogene GPU-Infrastrukturen ermöglicht. Diese Architektur nennt sich Unified Compute Fabric, ein Konzept, das als Orchestrierungsschicht fungiert und die unterschiedlichen Ressourcen – ob On-Premises-Cluster, NeoCloud oder Multi-Cloud-Umgebungen – integriert. So können Unternehmen ihre KI-Services an einem zentralen Ort verwalten und je nach Bedarf dynamisch auf die jeweils verfügbaren und kostengünstigsten GPU-Ressourcen zugreifen. In der Praxis bedeutet das, dass Unternehmen bei hoher Auslastung ihrer eigenen GPUs oder Langzeitkontingente problemlos auf externe, skalierbare Cloud-GPUs ausweichen können ohne eine manuelle Umplanung. Dabei schützt die Plattform die Daten durch konsequente Verankerung in isolierten Netzwerken oder dedizierten Umgebungen.

Gleichzeitig sorgt die dynamische Verteilung der Anfragen über verschiedene Cloud-Anbieter und Regionen für Kosteneffizienz und Verfügbarkeit. Das Konzept erlaubt eine abgestufte Nutzung von reservierten GPUs für den Basiseinsatz und skalierbare On-Demand-GPUs für Spitzenlasten, wodurch die Kosten unter Kontrolle bleiben. Die Kontrolle über die Modelle und Daten bleibt durch den Einsatz von Bring Your Own Cloud (BYOC) oder dedizierten On-Premise-Ressourcen jederzeit gewährleistet. Unternehmen können so auch bei strengen Compliance- und Sicherheitsanforderungen ihre KI-Inferenz betreiben, ohne Abstriche bei Flexibilität und Kosten machen zu müssen. Zahlreiche Praxisbeispiele zeigen, wie Unternehmen mit einer solchen hybriden Infrastruktur starten und im Laufe der Skalierung nahtlos Kapazitäten erweitern.

So wächst der Betrieb von einer einzigen Region auf mehrere, unterschiedliche Cloud- und On-Premises-Standorte. Der Kunde sieht stets nur konstante API-Endpunkte, während die Infrastruktur dynamisch die effizientesten Ressourcen nutzt. Die Trennung zwischen Entwicklung, Betrieb und tatsächlicher Hardware wird so transparent und damit deutlich effizienter. Die Notwendigkeit, das GPU CAP-Theorem zu überwinden, wird mit zunehmender Bedeutung von KI-Inferenz in der Industrie klarer denn je. Kein Unternehmen sollte aufgrund technischer Limitierungen die Wahl zwischen Datenschutz, Kosteneffizienz oder Skalierbarkeit treffen müssen.

Stattdessen müssen moderne KI-Infrastrukturen alle diese Anforderungen in Balance bringen. Das Konzept des Unified Compute Fabrics, wie von BentoML verfolgt, zeigt einen vielversprechenden Weg auf. Es schafft einen flexiblen und sicheren Rahmen, in dem Unternehmen ihre Ressourcen optimal nutzen und beliebig erweitern können. Zudem eröffnet es durch hybride Nutzungskonzepte die Möglichkeit, spezialisierte Hardware oder günstige Angebote gezielt einzubinden und so den Kostendruck zu verringern. Zusammenfassend ist klar, dass der Schlüssel zum Erfolg im Bereich KI-Inferenz in der intelligenten Orchestrierung heterogener GPU-Ressourcen liegt.