Rechenzentren: So stellt sich Huawei die Zukunft 2030 vor

Mit Huaweis neuer Version der Hybrid-Cloud-Plattform namens Cloud Stack 8.3 sollen Unternehmen eigene große KI-Modelle erstellen können. Das Tool stellt eine umfangreiche Auswahl verschiedener Services wie Frameworks, Grundmodelle, Pipelines sowie Rechnerarchitekturen und Rechenleistung bereit, mit deren Hilfe Kunden neue On-Premises-Modelle schnell und effizient aufziehen können. Huawei zeigte auf seiner Connect passende Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen, unter anderem aus dem Bergbau, dem Verkehrswesen, Wettervorhersagen und der Medizin.

Schon seit einiger Zeit offeriert die Huawei Cloud spezielle Datenmanagement-Tools, die bei der Integration von Daten und KI sowie bei datenschutzkonformen Verarbeitungsprozessen helfen sollen. Entsprechende Funktionen halten nun auch in Cloud Stack Einzug, um für eine sichere Datenverarbeitung zu sorgen. Zudem hat Huawei die Funktionen seiner CodeArts-Enwicklungspipeline für die Version 8.3 erweitert, die laut Anbieter über 30 Dienste bereitstellen können – von der Infrastruktur bis zu spezialisierten Tools. Huawei Cloud Stack 8.3 soll ab Ende September 2023 kommerziell verfügbar sein.

Auf der Connect hatte Huawei einen besonderen Fokus auf KI gelegt – insbesondere mit dem leistungsstarken Cluster Atlas 900.

Report: Data Center 2030

Huawei betonte auf der Connect außerdem die zentrale Rolle von Rechenleistung und Infrastruktur für die KI-Entwicklung und stellt einen Report zum Thema zukunftsfähige Rechenzentren (RZ) vor. Data Center 2030 konzentriert sich unter anderem auf die Spannung zwischen den Anforderungen an die Computing-Leistung und den vorhandenen Ressourcen. Der Bericht skizziert mögliche Entwicklungswege für Rechenzentren, die Betreiber im kommenden Jahrzehnt beschreiten können. Entstanden ist der Report in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern, Kunden, Partnern und Forschungsinstituten. Für die Umsetzung will Huawei gemeinsam mit seinen Partnern die passende Technik komplett bereitstellen können.

Rechenzentren werden nicht nur erheblich größer, sondern auch wesentlich effizienter werden müssen, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden und gleichzeitig Nachhaltigkeitsziele erreichen zu können. Beim Aufbau von entsprechend großen Hyperscale-RZs zeigt der Report Ansätze für die Serverbereitstellung, Betriebs- und Wartungskonzepte sowie Techniken zur Leistungs- und Kostenoptimierung. Beispielhaft wird unter anderem die Lieferung vormontierter Serverschränke aufgeführt: Diese können viele Komponenten bereits zusammengebaut bieten, darunter ein globales Pooling-System der Stromversorgung, fortschrittliche Flüssigkeitskühlungssysteme oder etwa Kabel-Backplanes anstelle von optischen Modulen.

Betrieb und Wartung in den Rechenzentren sollen zukünftig verstärkt automatisiert werden und damit die Skalierbarkeit verbessern, ohne für zusätzliche Komplexität bei der Implementierung und im Betrieb zu sorgen. In Bezug auf die Sicherheit im Rechenzentrum erwartet der Report eine Verschiebung: Statt des internationalen TPM-Standards (Trusted Platform Module) werde in den nächsten Jahren voraussichtlich TEE (Trusted Execution Environment) bei Big-Data- und KI-Modellen bevorzugt. Grund dafür sei, dass es mit der TPM-Technologie zunehmend schwerer werde, die Softwareintegritätsprüfung von Cloud-VMs und heterogener Rechensoftware effizient zu handhaben.

KI-Assistenten übernehmen das Steuer

Um Datenkonsistenz und niedrige Latenzzeiten in expandierenden Datenzentren sicherzustellen, werden zunehmend KI-basierte Tools für die Risikoerkennung und Gefahrenbeseitigung sowie Remote-Multi-Active-Datenzentren, die gewissermaßen regionslose Ressourcenpools schaffen, zum Einsatz kommen können. Für die stärkere Nutzung grüner Energie im Rechenzentrum prognostiziert der Report einen erhöhten Bedarf an Lastausgleichs- und Energiespeichertechniken. Aufgrund der erhöhten Energiedichte und Ausgangsspannung sowie der Sicherheitsvorteile sollen fortschrittliche Lithium-Ionen-Batterien veraltete Blei-Akkumulatoren ersetzen. Auch Wasserstoff sollen Betreiber perspektivisch in Form von 4MW-Brennstoffzellen als Ersatz für Dieselgeneratoren einsetzen.

Der Bericht hebt außerdem die Wichtigkeit neuer Cloud-Architekturen hervor, die verbesserte Ressourcen-Disaggregation und -Zuweisung bieten können, um den hohen Anforderungen von KI-Modellen oder etwa digitalen Zwillingen gerecht zu werden. Für das Jahr 2030 prognostiziert das Dokument, dass etwa 80 Prozent der großen Rechenzentren eine hyperkonvergente Infrastruktur aufweisen, da nur so physische Grenzen zwischen Chips abgebaut, Stack-Overheads verringert und Kommunikationslatenzen adäquat reduziert werden können. Die Techniken für Rechenleistung und Verbindungsbreite müssten dabei ebenfalls massiv verbessert werden, um mit dem rasanten Wachstum von Datenmengen mithalten zu können.

Der Report betont auch die Wichtigkeit neuer Chiptechnik, da der traditionelle Silizium-Standard der Halbleiterindustrie an seine Grenzen stoße. Dabei unterstreicht der Report die Vorteile des Chiplet-Designs und von großen 3D-Chips für Hochleistungs- und KI-Anwendungen. Ferner sollten neue Computing-Paradigmen wie Quantencomputing sowie optoelektrische und andere nicht siliziumbasierte Halbleitertechnologien weiter erforscht werden, um die Herausforderungen der kommenden Jahre meistern zu können.

(fo)