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Es gibt kein Entrinnen vom KI-Hype: Admins beschäftigen sich zunehmend mit der Virtualisierung von GPUs. Im Kontext von Voll- und Paravirtualisierung sowie in Umgebungen mit Containern und Kubernetes bringt das eigene Herausforderungen mit sich.

Künstliche Intelligenz ist nach wie vor das Hype-Thema – alle wollen ein Stück vom KI-Kuchen abhaben. Kaum eine Branche befasst sich nicht mit der Frage, wie maschinelles Lernen Prozesse schneller, günstiger und vor allem schlauer machen könnte. Bei Amazon, das mit IT-Dienstleistungen längst mehr Geld verdient als mit dem Versand von Waren, gibt KI bereits Großteils den Ton an: 2024 hat das Unternehmen ein nagelneues, KI-gestütztes Lager in Shreveport, Louisiana, in Betrieb genommen [1].

Andere Unternehmen der Techbranche halten es nicht anders, und die großen Linux-Distributoren stehen dabei an vorderster Front. Ihre Produkte bilden vielerorts die Basis für riesige Flotten von Rechenleistung. Und die sollen in Zukunft nicht nur für herkömmliche Aufgaben taugen, sondern auch als Grundlage für KI dienen und damit mächtig Geld in die Kassen von Suse, Red Hat und Co. spülen.

Das Problem dabei: Praktisch alle aktuellen KI-Workloads können mit klassischer Rechenleistung in Form von Prozessoren wenig anfangen. Stattdessen sind Grafikprozessoren (GPUs) das Mittel der Wahl. Gleichzeitig ist Virtualisierung noch immer eine zentrale Grundlage für Workloads. Die Virtualisierung von GPUs indes stellt viele Admins vor unerwartete Herausforderungen.

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