Training vs. Inferenz-Infrastruktur: Optimierung für unterschiedliche KI-Arbeitslastmuster
Aktualisiert am 8. Dezember 2025
Update Dezember 2025: H200 (141GB HBM3e) etabliert sich als Training-Arbeitstier, während Blackwell GB200 mit Produktionseinsätzen beginnt. Inferenz verlagert sich auf L40S, L4 und AMD MI300X für Kosteneffizienz—MI300X erreicht nun Preis-Leistungs-Parität mit H100 bei Inferenz. Intel Gaudi 3 gewinnt auf IBM Cloud an Bedeutung. Spekulatives Dekodieren und Continuous Batching (vLLM, TensorRT-LLM) transformieren die Inferenz-Ökonomie. Die Kluft zwischen Training und Inferenz wächst: Training erfordert 800G+ Interconnects, während Inferenz auf Standard-Ethernet läuft.
Training-Infrastruktur verbraucht Millionen von Dollar über Monate, um ein Modell zu erstellen, während Inferenz-Infrastruktur dieses Modell milliardenfach mit Mikrosekunden-Latenzen bedient. Ein einzelner GPT-4-Trainingslauf kostet 100 Millionen Dollar und erfordert 25.000 A100-GPUs, die 90 Tage lang laufen. Das Bereitstellen dieses Modells erfordert 128.000 GPUs, global verteilt und für Latenz statt Durchsatz optimiert. Diese grundlegend unterschiedlichen Arbeitslastmuster erfordern distinkte Infrastrukturansätze, die Organisationen oft verwechseln, was zu 40% höheren Kosten und 60% geringerer Auslastung führt.
Grundlegende Arbeitslast-Charakteristiken
Training-Workloads zeigen massive Parallelität mit regelmäßigen Synchronisationsmustern. Forward-Passes verarbeiten Batches von Tausenden von Beispielen gleichzeitig und berechnen Gradienten, die bei jeder Iteration über alle beteiligten GPUs synchronisiert werden. Diese All-Reduce-Operation erfordert eine aggregierte Bandbreite von über 1,6 Tb/s für große Sprachmodelle. Training-Jobs laufen kontinuierlich über Wochen oder Monate und erstellen stündlich Checkpoints. Hardware-Ausfälle erfordern sofortige Erkennung und Wiederherstellung, um verschwendete Rechenleistung zu verhindern.
Inferenz-Workloads verarbeiten individuelle Anfragen mit Millisekunden-Latenzanforderungen. Batch-Größen liegen typischerweise zwischen 1 und 32, begrenzt durch Latenzanforderungen statt Speicherkapazität. Anfragemuster folgen Tageszyklen mit 10-facher Variation zwischen Spitze und Tiefpunkt. Geografische Verteilung gewährleistet unter 100ms Latenz für globale Nutzer. Hardware-Ausfälle beeinträchtigen die Serviceverfügbarkeit sofort und erfordern Redundanz sowie schnelle Failover-Fähigkeiten.
Speicherzugriffsmuster unterscheiden sich dramatisch zwischen den Workloads. Training führt regelmäßige, vorhersagbare Speicherzugriffe durch, die für Bandbreitenauslastung optimiert sind. Große Batch-Größen amortisieren den Speicherübertragungsaufwand über viele Beispiele. Modellgewichte bleiben statisch, während Aktivierungen und Gradienten durch Speicherhierarchien fließen. Inferenz zeigt unregelmäßige Zugriffsmuster, die von Eingabesequenzen abhängen. Dynamisches Batching und variierende Sequenzlängen erzeugen unvorhersehbare Speicheranforderungen. Key-Value-Caching für Transformer-Modelle verbraucht Gigabytes pro Anfrage.
Compute-Auslastungsmetriken offenbaren fundamentale Unterschiede. Training erreicht 85-95% GPU-Auslastung durch sorgfältige Batch-Größen-Abstimmung und Datenpipeline-Optimierung. Speicherbandbreite wird zum Engpass bei großen Modellen, wobei Recheneinheiten auf Datenbewegung warten. Inferenz überschreitet selten 40% Auslastung aufgrund von Latenzanforderungen und Anfragevariabilität. Kleine Batch-Größen unternutzen parallele Verarbeitungsfähigkeiten. Netzwerkübertragung und Preprocessing-Overhead reduzieren die effektive Auslastung weiter.
Kommunikationsmuster unterscheiden verteiltes Training von Inferenz-Serving. Training erfordert All-to-All-Kommunikation für Gradienten-Synchronisation und erzeugt anhaltenden 100Gb/s-Traffic zwischen Knoten. Netzwerktopologie beeinflusst die Training-Leistung kritisch, wobei jeder Engpass den Gesamtdurchsatz reduziert. Inferenz-Kommunikation bleibt weitgehend Client-zu-Server mit minimalem Inter-Knoten-Traffic, außer bei modellparallelem Serving. Load Balancer verteilen Anfragen unabhängig über Inferenz-Knoten.
Hardware-Optimierungsstrategien
GPU-Auswahl variiert erheblich zwischen Training- und Inferenz-Deployments. Training-Cluster priorisieren NVIDIA H100-GPUs mit 80GB HBM3-Speicher, der volle Modellkapazität unterstützt. Die 3,35TB/s Speicherbandbreite ermöglicht schnelle Gradientenberechnung und Parameteraktualisierungen. NVLink-Interconnects mit 900GB/s Bandbreite zwischen GPUs beschleunigen kollektive Operationen. Organisationen investieren 30.000 Dollar pro H100 für Training-Infrastruktur und akzeptieren den Aufpreis für maximale Leistung.
Inferenz-Deployments setzen zunehmend auf NVIDIA L40S oder L4-GPUs, optimiert für Kosteneffizienz. Die L40S mit 48GB Speicher bewältigt die meisten Inferenz-Workloads bei 15.000 Dollar pro GPU. L4-GPUs zu 5.000 Dollar pro Stück eignen sich hervorragend für Edge-Deployments und kleinere Modelle. AMD MI210-GPUs bieten wettbewerbsfähige Inferenz-Leistung bei 60% der NVIDIA-Preise. Intel Gaudi2-Beschleuniger erreichen ähnlichen Inferenz-Durchsatz für Transformer-Modelle bei 10.000 Dollar pro Einheit. Diese Vielfalt reduziert Inferenz-Kosten um 50% im Vergleich zu Training-Hardware.
Speicherhierarchie-Optimierung unterscheidet sich zwischen Workloads. Training erfordert maximale HBM-Kapazität, um Modellparameter, Optimizer-Zustände und Gradienten gleichzeitig zu halten. Ein 70B-Parameter-Modell erfordert 840GB für Mixed-Precision-Training einschließlich Adam-Optimizer-Zuständen. Inferenz benötigt nur Modellgewichte und Aktivierungsspeicher und erfordert 140GB für dasselbe Modell. Diese 6-fache Reduktion ermöglicht Deployment auf kleineren, günstigeren GPUs.
CPU-Anforderungen variieren basierend auf Preprocessing-Bedarf. Training-Cluster weisen 32 CPU-Kerne pro GPU für Datenladen, Augmentation und Preprocessing zu. Hochleistungs-NVMe-Speicher speist Training-Pipelines mit 10GB/s pro Knoten. Inferenz-Server erfordern weniger CPU-Ressourcen, typischerweise 8-16 Kerne pro GPU, fokussiert auf Request-Routing und Response-Formatierung. Edge-Inferenz-Deployments können CPU-only-Serving für Modelle unter 7B Parametern nutzen.
Beschleuniger-Alternativen bieten kosteneffektive Optionen für spezifische Workloads. Google TPU v4-Pods excellieren bei großflächigem Training mit 4.096 Chips, die 1,1 Exaflops liefern. AWS Inferentia2-Chips optimieren Inferenz bei 0,75 Dollar pro Million Tokens, 70% günstiger als GPU-basiertes Serving. Cerebras CS-2-Systeme beschleunigen Training für Modelle, die in 40GB Speicher passen. Diese spezialisierten Beschleuniger reduzieren Kosten, wenn Arbeitslastmuster ihren Designparametern entsprechen.
Netzwerkarchitektur-Anforderungen
Training-Netzwerke erfordern maximale Bandbreite mit minimaler Latenz für kollektive Operationen. InfiniBand-Deployments mit NDR 400Gb/s-Switches bieten unter 1 Mikrosekunde Latenz für RDMA-Operationen. Fat-Tree-Topologien gewährleisten nicht-blockierende Kommunikation zwischen beliebigen GPU-Paaren. Rail-optimierte Designs widmen separate Netzwerkpfade für Gradienten-Aggregation und Parameter-Server-Kommunikation. Metas Research SuperCluster nutzt 4-Rail InfiniBand mit 1,6Tb/s aggregierter Bandbreite pro GPU.
Inferenz-Netzwerke priorisieren geografische Verteilung und Edge-Konnektivität. Content Delivery Network (CDN)-Integration reduziert Latenz für globale Nutzer. Anycast-Routing leitet Anfragen zu den nächstgelegenen verfügbaren Inferenz-Clustern. 100Gb/s Ethernet reicht für die meisten Inferenz-Deployments aus, wobei RoCEv2 bei Bedarf RDMA ermöglicht. Load Balancer verteilen Anfragen über verfügbare GPUs basierend auf aktueller Auslastung und Antwortzeiten.
East-West-Traffic-Muster unterscheiden sich erheblich. Training erzeugt täglich 100TB Gradientenaustausch für das Training großer Modelle. All-Reduce-Operationen erzeugen Hotspots, die sorgfältiges Netzwerkdesign erfordern. Inferenz-Traffic bleibt überwiegend Nord-Süd zwischen Clients und Servern. Model-Serving erzeugt 1-10GB/s Response-Traffic pro GPU, abhängig von Anfrageraten und Ausgabegrößen.
Netzwerk-Resilienz-Anforderungen spiegeln Workload-Charakteristiken wider. Training-Netzwerke tolerieren kurze Unterbrechungen durch Checkpoint-Recovery-Mechanismen. Längere Ausfälle verschwenden teure Rechenleistung und motivieren redundante Netzwerkpfade. Inferenz-Netzwerke erfordern sofortiges Failover zur Aufrechterhaltung der Serviceverfügbarkeit. BGP-Konvergenzzeiten unter 1 Sekunde gewährleisten minimale Nutzerbeeinträchtigung bei Ausfällen.
Sicherheitsüberlegungen beeinflussen Netzwerkdesign unterschiedlich. Training-Netzwerke operieren in vertrauenswürdigen Umgebungen und priorisieren Leistung über Verschlüsselung. Dataset-Zugriffskontrollen und Modell-Checkpoint-Schutz fokussieren Sicherheitsbemühungen. Inferenz-Netzwerke sind dem Internet ausgesetzt und erfordern TLS-Verschlüsselung, DDoS-Schutz und API-Authentifizierung. Web Application Firewalls filtern bösartige Anfragen, bevor sie Inferenz-Server erreichen.
Storage-System-Designmuster
Training-Speichersysteme optimieren für anhaltenden sequentiellen Durchsatz. Parallele Dateisysteme wie Lustre oder GPFS bieten 100GB/s aggregierte Bandbreite für Dataset-Streaming. NVMe-oF (NVMe over Fabrics) liefert Dataset-Shards direkt in den GPU-Speicher. Verteilte Caching-Schichten mit Alluxio oder JuiceFS beschleunigen wiederholte Epochenverarbeitung. OpenAIs Training-Infrastruktur erreicht 1TB/s aggregierte Speicherbandbreite über ihre Cluster.
Checkpoint-Speicher erfordert unterschiedliche Optimierung. Training-Läufe schreiben alle 4 Stunden 50-100TB Checkpoints für große Modelle. Objekt-Speichersysteme wie MinIO oder Ceph bewältigen Checkpoint-Schreibvorgänge ohne Beeinträchtigung des Training-Durchsatzes. Erasure Coding bietet Fehlertoleranz mit 20% Speicher-Overhead im Vergleich zu 200% bei Replikation. Gestufter Speicher migriert ältere Checkpoints auf günstigere Medien, während aktuelle Checkpoints auf NVMe für schnelle Wiederherstellung bleiben.
Inferenz-Speicher fokussiert auf Modelllade-Geschwindigkeit und Caching. Modelle laden aus Objektspeicher beim Start des Inferenz-Containers und erfordern 10-30 Sekunden für 70B-Parameter-Modelle. Lokales NVMe-Caching beschleunigt nachfolgende Modellladungen auf unter 2 Sekunden. Key-Value-Caches für Transformer-Modelle persistieren über Anfragen hinweg und erfordern 100GB-1TB Hochgeschwindigkeitsspeicher pro Inferenz-Knoten. Redis oder Apache Ignite bieten verteiltes Caching für geteilten Kontext über Inferenz-Server.
Dataset-Versionierung und Lineage-Tracking unterstützen Training-Reproduzierbarkeit. Data Version Control (DVC) oder Delta Lake verfolgen Dataset-Änderungen über die Zeit. Metadaten-Stores zeichnen exakte Dataset-Versionen für jeden Training-Lauf auf. Feature Stores wie Tecton oder Feast bieten konsistente Features zwischen Training und Inferenz. Diese Systeme verhindern Training-Serving-Skew, der die Modellleistung verschlechtert.
Speicher-Tiering-Strategien unterscheiden sich basierend auf Zugriffsmustern. Training-Datasets migrieren durch NVMe → SSD → HDD → Glacier-Stufen basierend auf Zugriffshäufigkeit. Heiße Datasets bleiben auf NVMe mit 7GB/s pro Laufwerk. Inferenz-Speicher hält Modelle aufgrund konstantem Zugriff unbegrenzt auf NVMe. Logging- und Metrikdaten folgen traditionellen Tiering-Mustern unabhängig von KI-Workloads.
Skalierungsstrategien und -muster
Horizontale Skalierung für Training erfordert sorgfältige Berücksichtigung des Kommunikationsaufwands. Weak Scaling hält die Batch-Größe pro GPU konstant und erhöht die globale Batch-Größe mit der Clustergröße. Strong Scaling teilt eine feste globale Batch-Größe auf mehr GPUs auf, verbessert die Time-to-Train, reduziert aber die Effizienz. Lineare Skalierung erreicht 90% Effizienz bis zu 512 GPUs für die meisten Modelle. Darüber hinaus dominiert Kommunikationsaufwand und reduziert die Effizienz unter 70%.
Modellparallelismus ermöglicht Training von Modellen, die die Speicherkapazität einzelner GPUs überschreiten. Pipeline-Parallelismus teilt Modelle schichtweise über GPUs auf und erreicht 80% Effizienz bei sorgfältiger Planung. Tensor-Parallelismus teilt einzelne Schichten über GPUs auf und erfordert Interconnects mit hoher Bandbreite. Expert-Parallelismus für Mixture-of-Experts-Modelle skaliert auf Tausende von GPUs. Diese Techniken kombinieren sich in 3D-Parallelismus-Strategien, wobei GPT-4 alle drei Dimensionen über 25.000 GPUs nutzt.
Inferenz-Skalierung folgt anfragengesteuerten Mustern. Horizontales Pod-Autoscaling in Kubernetes reagiert auf CPU-, Speicher- oder benutzerdefinierte Metriken. Skalierungsentscheidungen berücksichtigen Cold-Start-Strafen von 10-30 Sekunden für Modellladung. Prädiktives Autoscaling mit historischen Mustern provisioniert Kapazität für erwartete Nachfrage vor. Spot-Instance-Integration reduziert Kosten um 60% für fehlertolerante Inferenz-Workloads.
Geografische Verteilungsstrategien unterscheiden sich fundamental. Training-Cluster zentralisieren an einem einzelnen Standort
[Inhalt für Übersetzung gekürzt]
