Es gibt keine Einheitslösung. Wer industrielle KI ernsthaft betreiben will, braucht eine klare Haltung zu Daten, Infrastruktur und Betrieb. On-Prem gibt Souveränität, Vorhersagbarkeit und Kontrolle; Cloud gibt Geschwindigkeit und Elastizität. Die beste Lösung ist fast immer eine informierte, hybride – technisch getragen von portablen Pipelines, reproduzierbaren Artefakten und einem MLOps-Backbone, das nicht von der Ausführungsumgebung abhängt.
FAQ
1) Wie breche ich den Vendor-Lock-in auf, wenn ich heute Cloud nutze, aber morgen On-Prem will?
- Containerisieren Sie alles, pinnen Sie CUDA/Treiber-Versionen, nutzen Sie S3-kompatible APIs, halten Sie Infra-as-Code für beide Welten vor.
- Experiment- und Modell-Registry On-Prem betreiben; Cloud ist “Compute”, nicht “Quelle der Wahrheit”.
2) Wie gehe ich mit idle GPUs On-Prem um?
- Klassen von Workloads definieren: nächtliche Batch-ETL, Hyperparameter-Sweeps, Wissensdistillation.
- MIG/Slurm/K8s-Quotas nutzen, interne “GPU-Marktplätze” etablieren, bei anhaltend niedriger Auslastung Cloud-Burst überlegen statt Überprovisionierung.
3) Wie halte ich eine air-gapped Umgebung aktuell?
- Spiegel-Registries für Container und Python-Pakete, signierte SBOMs, periodische Offline-Updates mit Freigabeprozess.
- Eindeutige Baselines: Referenz-Images mit validierten Treiber-/CUDA-Versionen, reproduzierbare Builds.
4) Welche Speicherarchitektur empfehlen Sie für CV-Trainingsdaten in der Fabrik?
- Objekt-Store als System-of-Record, BeeGFS/Lustre als “heiße” Trainingsschicht, NVMe-Caches auf den GPU-Nodes.
- DVC/LakeFS zur Versionierung, Caching-Policy klar definieren (z. B. pro Experiment/Commit).
5) Ab wann lohnt sich On-Prem wirtschaftlich?
- Wenn Sie eine stetige Grundauslastung erwarten und die TCO-Rechnung (inkl. Energie, Betrieb, Amortisation) pro GPU-Stunde unter den effektiven Cloud-Kosten liegt.
- Berechnen, nicht schätzen: Sensitivitätsanalyse über Auslastung, Energiepreise und Hardware-Lebensdauer gibt eine belastbare Schwelle.