Moderne KI-Plattformen stoßen in geteilten Infrastrukturen zunehmend an die Grenzen klassischer Server-CPUs. Sobald mehrere Workloads parallel laufen, werden Latenzen unvorhersehbar, Kapazitäten ineffizient und Kosten schwer kalkulierbar. Die Ursache liegt jedoch nicht in einer wachsenden Nachfrage, sondern in der Variabilität, die Prozessoren selbst mitbringen.
Jahrzehntelang wurden Server-CPUs auf kurzzeitige Spitzenleistungen und oft auch einen einzigen dominierenden Workload hin optimiert. Solche Designs können in einem Single-Application-Test beeindruckend aussehen, jedoch nicht in modernen Multi-Tenant-KI-Umgebungen. Um diese Spitzenleistungen zu erreichen, müssen Legacy‑Prozessoren intern Ressourcen teilen, die Stromversorgung dynamisch umverteilen und ihre Taktfrequenzen laufend anpassen. Diese Vielzahl parallel arbeitender Mechanismen ist entsprechend störanfällig. Nimmt der
Jahrzehntelang wurden Server-CPUs auf kurzzeitige Spitzenleistungen und oft auch einen einzigen dominierenden Workload hin optimiert. Solche Designs können in einem Single-Application-Test beeindruckend aussehen, jedoch nicht in modernen Multi-Tenant-KI-Umgebungen. Um diese Spitzenleistungen zu erreichen, müssen Legacy‑Prozessoren intern Ressourcen teilen, die Stromversorgung dynamisch umverteilen und ihre Taktfrequenzen laufend anpassen. Diese Vielzahl parallel arbeitender Mechanismen ist entsprechend störanfällig. Nimmt der
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