Künstliche Intelligenz hat eine rasante Entwicklung hinter sich und spielt heute im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in zahlreichen anderen Branchen eine immer größere Rolle. Zentral für den Erfolg von KI ist die Fähigkeit, große Datensätze so zu verarbeiten, dass dabei zuverlässige Ergebnisse entstehen.
Jedes Unternehmen, das erfolgreich sein will, plant den Einsatz von KI oder nutzen sie bereits. Dabei geht es nicht nur darum, KI um ihrer selbst willen zu implementieren, die Modelle, Prozesse und Ergebnisse sollen auch zuverlässig sein. Unternehmen brauchen KI, auf die sie sich verlassen können.
Ein entscheidender Prozess, der die Entwicklung von KI-Modellen ermöglicht, ist das Checkpointing. In dieser Einführung erfahren Sie, was Checkpointing ist, welchen Platz es in KI-Workloads einnimmt und warum es für die Schaffung einer zuverlässigen KI unerlässlich ist – damit KI-Daten-Workflows verlässliche Eingaben nutzen und verlässliche Erkenntnisse liefern.
Was ist Checkpointing?
Beim Checkpointing wird der Zustand eines KI-Modells während seines Trainings in bestimmten kurzen Intervallen aufgezeichnet. KI-Modelle werden anhand von großen Datensätzen in iterativen Prozessen trainiert, die Minuten bis hin zu Monaten dauern können. Die Dauer des Trainings für ein Modell hängt von der Komplexität des Modells, der Größe des Datensatzes und der verfügbaren Rechenleistung ab. In dieser Phase werden den Modellen Daten zugeführt, Parameter werden angepasst und das System lernt, Ergebnisse auf der Grundlage der verarbeiteten Informationen zu prognostizieren.
Checkpoints dienen an vielen Stellen während des Trainings wie Momentaufnahmen des aktuellen Zustands des Modells, also seiner Daten, Parameter und Einstellungen. Die Momentaufnahmen, die im Abstand von einer oder einigen wenigen Minuten auf Speichergeräten gesichert werden, ermöglichen den Entwicklern, den Fortschritt des Modells festzuhalten und zu vermeiden, dass Arbeit durch unerwartete Unterbrechungen verloren geht.
Wichtige Vorteile des Checkpointings.
- Sicherung bei Ausfällen. Einer der unmittelbaren und praktischsten Vorteile des Checkpointings ist, dass Trainings vor Systemfehlern, Stromausfällen oder Abstürzen gewappnet sind. Wenn ein KI-Modell bereits seit Tagen läuft und das System aus irgend einem Grund ausfällt, wäre es eine enorme Verschwendung von Zeit und Ressourcen, von Grund auf neu zu beginnen. Durch Checkpoints wird sichergestellt, dass das Modell vom letzten gespeicherten Zustand aus weiterarbeiten kann und das Training nicht komplett neu gestartet werden muss. Das ist besonders für KI-Modelle von Vorteil, bei denen das Training Wochen oder sogar Monate dauert.
- Optimierung von Modellen. Checkpointing schützt nicht nur bei Ausfällen, sondern ermöglicht auch die Feinabstimmung und Optimierung. KI-Entwickler experimentieren oft mit verschiedenen Parametern, Datensätzen und Konfigurationen, um eine möglichst hohe Treffsicherheit und Effizienz des Modells zu erreichen. Durch das Speichern von Checkpoints während des Trainings lassen sich frühere Zustände analysieren, die Entwicklung des Modells nachverfolgen und Parameter anpassen, um das Training in eine bestimmte Richtung zu lenken. So könnten die Entwickler Feinabstimmungen an den Grafikprozessoren (GPUs) vornehmen, Dateneingaben ändern oder die Modellarchitektur anpassen. Anhand von Checkpoints können unterschiedliche Abläufe verglichen werden. Das kann aufzeigen, wie sich die Performance durch bestimmte Änderungen verbessert oder verschlechtert hat. Dadurch können Entwickler das KI-Training optimieren und robustere Modelle erstellen.
- Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Schutz von geistigem Eigentum. Angesichts der sich weltweit weiterentwickelnden KI-Vorschriften sind Unternehmen zunehmend verpflichtet, Aufzeichnungen darüber zu führen, wie KI-Modelle trainiert werden. Die Hintergründe hierfür sind rechtliche Vorgaben sowie der Schutz von geistigem Eigentum. Mit Checkpointing können Unternehmen die Einhaltung von Vorschriften nachweisen, denn damit steht eine transparente Aufzeichnung der für das Training genutzten Daten und Methoden zur Verfügung. Das kann Firmen vor rechtlichen Konsequenzen bewahren und sorgt dafür, dass der Trainingsprozess bei Bedarf geprüft werden kann. Außerdem wird durch das Speichern von Checkpoint-Daten das im Modelltraining genutzte geistige Eigentum geschützt, z. B. proprietäre Datensätze oder Algorithmen.
- Schaffung von Vertrauen und Transparenz. Transparenz ist bei KI-Systemen von größter Bedeutung, zumal KI immer mehr in der Entscheidungsfindung mitmischt – auch in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und bei autonomen Fahrzeugen. Einer der Schlüssel zum Aufbau einer zuverlässigen KI ist die Sicherheit, dass die Entscheidungen des Modells nachvollziehbar sind und auf bestimmte Dateneingaben und Verarbeitungsschritte zurückgeführt werden können. Checkpointing trägt zu dieser Transparenz bei, indem der Zustand des Modells in jeder Trainingsphase aufgezeichnet wird. Anhand dieser gespeicherten Zustände können Entwickler und Stakeholder die Entwicklung des Modells nachverfolgen. Sie können auch prüfen, ob seine Ausgaben mit den Daten übereinstimmen, auf denen das Modell trainiert wurde. Außerdem ist dadurch klar nachvollziehbar, welche Entscheidungen wie getroffen wurden.
Da KI-Anwendungen über herkömmliche Rechenzentren hinauswachsen, erfordern sie zunehmend sowohl hohe Kapazität als auch hohe Leistung. Ob in der Cloud oder lokal: KI-Workflows stützen sich auf Speicherlösungen, die sowohl eine enorme Kapazität als auch eine starke Performance mitbringen – beides entscheidende Faktoren für erfolgreiches Checkpointing.
In KI-Rechenzentren sind Prozessoren wie GPUs, CPUs und TPUs eng mit Hochleistungs-SSDs gekoppelt und bilden so leistungsstarke Rechen-Engines. Mit derartigen Konfigurationen lassen sich die großen Datenmengen beim Training bewältigen, zugleich bieten sie den schnellen Zugriff, der zum Speichern von Checkpoints in Echtzeit erforderlich ist.
Während die Systeme Daten verarbeiten, werden Checkpoints und sonstige wichtige Informationen in Netzwerkspeicherclustern oder Objektspeichern festgehalten. Diese Cluster sind überwiegend auf Festplatten mit großer Kapazität aufgebaut und gewährleisten, dass Checkpoints über lange Zeiträume hinweg aufbewahrt werden können. So erfüllen sie die Anforderungen in Sachen Skalierbarkeit und Compliance. Diese „geschichtete“ Speicherinfrastruktur ermöglicht ein effizientes Checkpointing und stellt ein Gleichgewicht zwischen schnellem Zugriff und langfristiger Datenaufbewahrung her.
Wie Checkpointing in der Praxis funktioniert.
Checkpoints werden in der Regel in regelmäßigen Abständen erstellt – je nach Komplexität und Anforderungen des Trainingsprogramms zwischen einer und einigen wenigen Minuten.
Eine gängige Vorgehensweise ist es, etwa jede Minute Checkpoints auf SSDs zu schreiben. Diese Art Laufwerk hat hohe Schreibgeschwindigkeiten und ermöglicht dadurch einen schnellen Datenzugriff beim laufenden Training. Da SSDs für die langfristige Massenspeicherung von Daten nicht wirtschaftlich sind, werden bestehende Checkpoints immer wieder mit den neuesten überschrieben, um Speicherplatz zu sparen.
Da bei KI-Trainings oft riesige Datenmengen über längere Zeiträume anfallen, ist ein Massenspeicher unerlässlich. Daher werden Checkpoints etwa alle fünf Minuten auf Festplatten übertragen, die eine wichtige Rolle dabei spielen, große Mengen an Checkpointdaten über einen längeren Zeitraum hinweg aufzubewahren. Da Festplatten pro TB durchschnittlich sechsmal günstiger sind als SSDs, sind sie die am besten skalierbare, wirtschaftlichste Lösung und die einzige praktische Option für den enormen Speicherbedarf für zuverlässige KI.
Zudem verwenden Festplatten einen magnetischen Speicher ohne Integritätsverlust im Dauereinsatz, im Gegensatz zu SSDs, die bei häufigem Schreiben aufgrund der Abnutzung der Flash-Speicherzellen an Leistung verlieren. Durch diese Langlebigkeit können Festplatten die Datenzuverlässigkeit langfristig aufrechterhalten und Checkpoints unbegrenzt aufbewahren. So lassen sich Trainings lange nach der Bereitstellung des Modells erneut abrufen und analysieren – für eine solide KI-Entwicklung und als Absicherung bei der Compliance.
Der unendliche KI-Datenkreislauf und seine Rolle in KI-Workflows.
Die KI-Entwicklung kann als zyklischer Prozess verstanden werden, der auch als KI-Endlosschleife bezeichnet wird. Hierbei geht es um die kontinuierliche Interaktion zwischen verschiedenen Phasen wie Datenbeschaffung, Modelltraining, Inhaltserstellung, Inhaltsspeicherung, Datenaufbewahrung und Wiederverwendung. Dieser Kreislauf sorgt dafür, dass sich KI-Systeme mit der Zeit iterativ verbessern. In diesem Kreislauf dienen Daten als Grundlage für KI-Modelle. Ausgaben aus einer Phase werden zu Eingaben für nachfolgende Phasen, was zu einer kontinuierlichen, iterativen Optimierung der Modelle führt.
Der Prozess beginnt mit Quelldaten. Hierbei werden Rohdatensätze gesammelt und für das Training aufbereitet. Sobald sie gefunden wurden, werden die Daten dafür verwendet, Modelle zu trainieren, wobei das Checkpointing ins Spiel kommt. Wie bereits erwähnt, dient Checkpointing als Schutz während des Modelltrainings und stellt sicher, dass KI-Entwickler Fortschritte speichern können, Verluste aufgrund von Unterbrechungen vermeiden und die Modellentwicklung optimieren können. Sobald die Modelle trainiert wurden, folgt die Inhaltserstellung, etwa durch Inferenzaufgaben wie das Erzeugen von Bildern oder das Analysieren von Text. Die dabei entstehenden Ausgaben werden dann für die zukünftige Verwendung, die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und die Qualitätssicherung gespeichert, bevor die Daten endgültig für die nächste Iteration aufbewahrt und wiederverwendet werden.
Das Checkpointing ist in dieser Endlosschleife ein entscheidendes Element, insbesondere in der Trainingsphase. Durch die Speicherung von Modellzuständen und die Bewahrung von Daten im gesamten Kreislauf werden KI-Systeme mit jedem Zyklus zuverlässiger, transparenter und vertrauenswürdiger.
Warum Festplatten für KI-Checkpoints unerlässlich sind.
Der Speicherbedarf von KI-Systemen ist enorm, und da die Modelle immer größer und komplexer werden, nimmt auch der Bedarf an skalierbarem, kosteneffizientem Speicher zu. Festplatten sind insbesondere in Rechenzentren das Rückgrat von KI-Checkpoint-Speichern. Das hat mehrere Gründe:
- Skalierbarkeit. KI-Modelle können Petabytes an Daten erzeugen, und dank bahnbrechender Fortschritte bei der Schreibdichte bieten Festplatten die nötige Kapazität, um Checkpoints aus umfangreichen Trainings langfristig zu speichern.
- Kosteneffizienz. Im Vergleich zu SSDs bieten Festplatten wesentlich geringere Kosten pro Terabyte (im Verhältnis 6:1), was sie zu einer praktikableren Lösung für die Speicherung großer Datensätze und Checkpoints ohne zu hohe Kosten macht.
- Energieeffizienz und Nachhaltigkeit. Festplatten verbrauchen im Vergleich zu SSDs viermal weniger Strom pro Terabyte, was zu erheblichen Energieeinsparungen führt. Zudem weisen sie einen 10-mal geringeren Ausstoß von grauem CO2 pro Terabyte auf, was sie zu einer nachhaltigeren Wahl für große KI-Checkpoint-Speicher in Rechenzentren macht.
- Langlebigkeit. Festplatten sind für die langfristige Datenspeicherung konzipiert und stellen sicher, dass Checkpointdaten so lange wie nötig zugänglich bleiben. Nur so kann sichergestellt werden, dass KI-Modelle im Laufe der Zeit immer wieder geprüft und verbessert werden können.
Wie bereits erwähnt, werden bei einigen KI-Workloads minütlich Checkpoints auf SSDs geschrieben, aber nur jeder fünfte Checkpoint wird zur langfristigen Speicherung auf Festplatten gespeichert. Dieser hybride Ansatz ist ein optimales Gleichgewicht aus Geschwindigkeit und Speichereffizienz. SSDs erfüllen den unmittelbaren Leistungsbedarf, während Festplatten die für Compliance, Transparenz und Langzeitanalysen erforderlichen Daten speichern.
Die Rolle von Checkpoints für eine zuverlässige KI.
Im weiteren Kontext der KI-Entwicklung spielen Checkpoints eine zentrale Rolle, denn sie sollen die Legitimität der KI-Ausgaben gewährleisten. Eine KI kann dann als zuverlässig gelten, wenn sie nicht nur korrekt und effizient arbeitet, sondern auch transparent und nachvollziehbar ist. KI-Modelle müssen zuverlässig sein und ihre Ergebnisse müssen sich rechtfertigen lassen können.
Checkpoints bieten letztendlich den Mechanismus, durch den KI-Entwickler Nachweise über ihre Arbeit leisten können. Durch die Speicherung des Modellzustands an mehreren Stellen während des Trainingsprozesses wird anhand von Checkpoints verfolgt, wie Entscheidungen getroffen wurden, die Integrität der Modelldaten und -parameter verifiziert und potenzielle Probleme oder Ineffizienzen identifiziert.
Zudem tragen Checkpoints zur Vertrauensbildung bei, indem sie sicherstellen, dass KI-Systeme überprüft werden können. Aktuelle und künftige rechtliche Rahmensetzungen verlangen, dass KI-Systeme erklärbar und ihre Entscheidungsprozesse nachvollziehbar sind. Checkpoints ermöglichen Unternehmen, diese Anforderungen zu erfüllen – durch detaillierte Aufzeichnungen des Trainingsprozesses, der Datenquellen und der Entwicklungspfade eines Modells.
Checkpointing ist ein essenzielles Tool in KI-Workloads. Es spielt eine wichtige Rolle beim Schutz des Modelltrainings, bei der Optimierung von Modellen sowie bei der Gewährleistung von Transparenz und Zuverlässigkeit. Mit dem Fortschritt der KI und deren Einfluss auf die Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen ist die Nachfrage nach skalierbaren und kostengünstigen Speicherlösungen so groß wie nie. Festplatten sind ein zentraler Bestandteil für das Checkpointing und ermöglichen es, die großen Datenmengen aus dem Training von KI-Modellen zu speichern, abzurufen und zu analysieren.
Mithilfe von Checkpointing können KI-Entwickler Modelle erstellen, die nicht nur leistungsstark, sondern auch zuverlässig sind.
