Die Auswirkungen von Rechenleistung auf KI-Innovationen verstehen

Künstliche Intelligenz (KI) und Rechenleistung stehen in einem sehr engen Verhältnis zueinander. Rechenleistung ist für KI-Anwendungen unerlässlich, da sie Computersystemen hilft, Aufgaben zu verarbeiten und auszuführen. Diese Anwendungen benötigen erhebliche Rechenressourcen, um komplexe Algorithmen und große Datensätze zu bewältigen – hier kommen GPUs ins Spiel. GPUs, also Grafikprozessoren, wurden ursprünglich entwickelt, um die Bild- und Videoverarbeitung zu beschleunigen, sind aber mittlerweile unverzichtbar für die intensiven Datenverarbeitungs- und Deep-Learning-Aufgaben, die KI erfordert.

In den letzten Jahren haben wir gesehen, dass KI-Fortschritte exponentiell gewachsen sind. Natürlich müssen KI-Hardware-Fortschritte mit diesem Wachstum Schritt halten. Eine Studie ergab, dass die GPU-Leistung seit 2003 um etwa das 7.000-fache gestiegen ist.

Stärkere, schnellere und effizientere Hardware ermöglicht es Forschern und Ingenieuren, immer komplexere KI-Modelle zu entwickeln. Lass uns verstehen, wie sich die Computerinfrastruktur für KI weiterentwickelt, um den wachsenden Anforderungen der künstlichen Intelligenz gerecht zu werden.

Link to this sectionKI-Hardware: Ein wachsendes Gesprächsthema#

Die Rolle von GPUs bei der KI-Entwicklung ist unbestreitbar. Diese leistungsstarken Prozessoren beschleunigen die komplexen Berechnungen, die für das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen erforderlich sind. Im Grunde genommen bilden sie das Rückgrat moderner KI-Technologie. Aber es sind nicht nur GPUs, die Aufmerksamkeit erregen.

Wir sehen immer mehr Chips, die speziell für KI entwickelt wurden und mit ihnen konkurrieren. Diese Chips wurden von Grund auf neu gebaut, damit KI ihre Arbeit noch besser und schneller erledigen kann. Es wird viel geforscht und gearbeitet, um die Zukunft des KI-Computings zu verbessern. Viele Unternehmen investieren in KI-Rechenleistung; das ist ein Grund dafür, dass der globale Markt für KI-Hardware 2023 auf $53,71 Milliarden geschätzt wurde und bis 2033 voraussichtlich auf etwa $473,53 Milliarden anwachsen wird.

Warum sind KI-Hardware-Fortschritte in letzter Zeit so ein großes Thema? Der Wandel hin zu spezialisierter KI-Hardware spiegelt die steigenden Anforderungen von KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen wider. Um erfolgreich KI-Lösungen zu entwickeln, ist es wichtig, die Nase vorn zu haben, indem du dir der Veränderungen im Hardwarebereich bewusst bist.

Link to this sectionDie wichtigsten Akteure im Bereich KI-Hardware#

Führende Hardware-Hersteller konkurrieren darum, Hardware der nächsten Generation zu entwickeln und die Leistung sowie Effizienz durch interne Entwicklung, strategische Partnerschaften und Übernahmen zu verbessern.

Abb. 1. Führende Anbieter von KI-Hardware.

Apple ist dazu übergegangen, statt externer GPUs eigene M-Serie-Chips mit Neural Engines für die KI-Beschleunigung zu entwickeln, was das eng kontrollierte Ökosystem stärkt. Währenddessen investiert Google weiterhin massiv in seine Tensor Processing Unit (TPU)-Infrastruktur. TPUs sind KI-Chips, die darauf ausgelegt sind, schneller zu arbeiten und weniger Energie als GPUs zu verbrauchen, was sie ideal für das Training und den Einsatz von KI-Lösungen in größerem Maßstab macht.

Ebenso hat AMD mit seiner Radeon Instinct-Serie von Beschleunigern den Bereich der KI-Hardware betreten und zielt damit auf Rechenzentren und Hochleistungsrechenanwendungen ab. NVIDIA konzentriert sich weiterhin auf die Entwicklung von GPUs, die für KI-Workloads optimiert sind, wie die A100 und H100 Tensor Core GPUs. Die kürzliche Übernahme von Arm Holdings zielt darauf ab, ihre Kontrolle über Chip-Architekturen zu erhöhen, die viele mobile Geräte antreiben.

Jenseits dieser etablierten Akteure wagen sich viele Startups und Forschungseinrichtungen an neuartige KI-Chiparchitekturen. Graphcore beispielsweise ist mit seiner Intelligence Processing Unit (IPU) auf spärliche Berechnungen spezialisiert. Cerebras Systems bietet die Wafer Scale Engine an, einen massiven Chip, der auf extreme KI-Workloads zugeschnitten ist.

Link to this sectionDie neuesten KI-Hardware-Fortschritte#

Schauen wir uns die neueste KI-Hardware an, die auf den Markt gekommen ist.

Am 9. April 2024 stellte Intel seinen neuesten KI-Chip, den Gaudi 3, vor, der eine überlegene Leistung gegenüber dem H100 GPU von NVIDIA bietet:

• Mehr als doppelt so hohe Energieeffizienz und eine 1,5-mal schnellere KI-Modellverarbeitung.
• Erhältlich in flexiblen Konfigurationen, wie etwa fest auf einem Mainboard verbaut oder als eigenständige Karte.
• Erfolgreich getestet mit verschiedenen KI-Modellen wie Metas Llama und Abu Dhabis Falcon, was seine Effizienz für das Training und den Einsatz vielfältiger KI-Modelle beweist, einschließlich Stable Diffusion und OpenAIs Whisper zur Spracherkennung.

Abb. 2. Intel Gaudi 3.

Vor dem Gaudi 3 führte NVIDIA am 18. März 2024 seine neueste KI-Plattform ein: Blackwell. Diese Plattform wurde entwickelt, um Durchbrüche in verschiedenen Bereichen zu ermöglichen und verfügt über die folgenden Merkmale:

• NVIDIA behauptet, dass Blackwell der "leistungsstärkste Chip der Welt" ist.
• Er verfügt über eine Dual-Die-GPU mit 208 Milliarden Transistoren und einer 10 TB/s Chip-zu-Chip-Verbindung, was neue Maßstäbe für Leistung und Effizienz bei generativer KI auf Rechenzentrumsebene setzt.
• Führende Cloud-Service-Anbieter wie Google Cloud, Amazon Web Services und Microsoft Azure haben ihre Pläne angekündigt, Blackwell zu nutzen, um Fortschritte in den Bereichen generative KI, Deep Learning und Cloud-Computing-Dienste voranzutreiben.

Abb. 3. NVIDIAs Blackwell.

Link to this sectionDer Aufstieg maßgeschneiderter KI-Chips#

Unterdessen entwickeln mehrere Tech-Giganten ihre eigenen maßgeschneiderten KI-Chips, um ihre Dienste anzutreiben.

Am 10. April 2024 kündigte Meta die neueste Version ihres Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) an. Dieser Chip der zweiten Generation ist bereits in den Rechenzentren von Meta im Einsatz und erzielt bessere Ergebnisse bei der Rechenleistung und Speicherbandbreite. Diese Upgrades unterstützen die Leistung der KI-Anwendungen von Meta, wie z. B. Ranking- und Empfehlungsmaschinen auf Plattformen wie Facebook und Instagram.

Abb. 4. Metas neueste Version des MTIA.

Ähnlich haben andere große Akteure wie Google, Amazon und Microsoft in diesem Jahr ihre eigenen Custom-Silicon-Chips eingeführt. Es ist ein strategischer Schritt, um ihre Kostenstrukturen zu optimieren und die Abhängigkeit von Drittanbietern wie NVIDIA zu verringern.

Link to this sectionWo wird KI-Hardware eingesetzt?#

KI-Hardware unterstützt verschiedene KI-Lösungen in vielen unterschiedlichen Branchen. Im Gesundheitswesen treibt sie medizinische Bildgebungssysteme wie MRT- und CT-Scans an, bewältigt komplexe Aufgaben und verarbeitet große Datenmengen effizient für eine schnelle und präzise Diagnose.

Finanzinstitute nutzen KI-Algorithmen zur Datenanalyse für die Betrugserkennung und Investitionsoptimierung. Die komplexe Natur der Finanzdatenanalyse erfordert fortschrittliche Hardwarekapazitäten, um die immensen Rechenlasten effektiv zu bewältigen.

In der Automobilindustrie hilft sie bei der Verarbeitung von Echtzeit-Sensordaten in autonomen Fahrzeugen. Aufgaben wie Objekterkennung und Kollisionsvermeidung müssen durch fortschrittliche Hardware mit leistungsstarken Verarbeitungsfähigkeiten unterstützt werden, um eine schnelle Entscheidungsfindung und Sicherheit der Passagiere zu gewährleisten.

Abb. 5. Das Gehirn eines autonomen Fahrzeugs.

Einzelhändler nutzen KI-gesteuerte Empfehlungsmaschinen, um Einkaufserlebnisse zu personalisieren und den Umsatz zu steigern. Dabei werden umfangreiche Kundendaten abteilungsübergreifend analysiert, um Präferenzen vorherzusagen und relevante Produkte vorzuschlagen. Die Notwendigkeit, vielfältige Datensätze zu analysieren und personalisierte Empfehlungen zu generieren, erfordert leistungsstarke Hardware für Echtzeit-Antworten und eine verbesserte Benutzerbindung.

Ein weiteres Beispiel im Einzelhandel ist der Einsatz von Computer Vision zur Überwachung und Analyse des Kundenverhaltens. Einzelhändler können nachvollziehen, wie Kunden mit ihrer Umgebung interagieren, beliebte Produkte identifizieren und Besucherströme erfassen. Basierend auf diesen Erkenntnissen können sie Ladendesigns und Produktplatzierungen optimieren, um den Umsatz zu steigern. Rechenleistung ist wichtig für die Echtzeitverarbeitung großer Videodatenmengen. Die präzise Verfolgung von Bewegungen und Interaktionen hängt von robuster Hardware ab. Ohne diese werden die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenverarbeitung beeinträchtigt, was die Effektivität der Analyse des Kundenverhaltens mindert.

Das ist nur die Spitze des Eisbergs. Von der Fertigung bis zur Landwirtschaft ist KI-Hardware überall zu finden.

Link to this sectionSkalierung von KI mit Rechenleistung#

KI-Hardware wird oft gebaut, um große Aufgaben zu bewältigen. Es kann schwierig sein, den Umfang von KI-Implementierungen in Industrien weltweit zu erfassen, aber es ist klar, dass skalierbare KI von der richtigen Hardware abhängt.

Nehmen wir zum Beispiel die Zusammenarbeit zwischen BMW und NVIDIA. Da BMW jährlich 2,5 Millionen Autos produziert, ist der Umfang seiner Operationen enorm. BMW nutzt KI, um verschiedene Aspekte seines Fertigungsprozesses zu optimieren, von der Qualitätskontrolle und vorausschauenden Wartung bis hin zur Logistik und zum Supply-Chain-Management.

Um solche Anforderungen zu erfüllen, setzt BMW auf fortschrittliche KI-Hardware-Lösungen wie NVIDIAs Quadro RTX 8000 und RTX-betriebene Server. Diese Technologien machen KI-Bereitstellungen einfacher und skalierbarer.

Link to this sectionRechenleistung beeinflusst verschiedene Teile deiner KI-Lösung#

Über die Bereitstellung von Rechenleistung für KI-Anwendungen hinaus beeinflusst die von dir gewählte KI-Hardware deine Lösung in Bezug auf Modellleistung, Modellkonvertierungsanforderungen, Bereitstellungsflexibilität und Gesamtgenauigkeit. Sobald KI-Modelle trainiert und getestet wurden, werden sie oft in ein Format konvertiert, das auf den gewählten Zielplattformen ausgeführt werden kann.

Doch eine Modellkonvertierung kann zu Genauigkeitsverlusten führen und muss im Voraus berücksichtigt werden. Integrationstools wie ONNX (Open Neural Network Exchange) können ein standardisiertes Format für die Bereitstellung von KI-Modellen auf einer Vielzahl von Hardwareplattformen bieten. Dies ist auch der Grund, warum beliebte Modelle wie YOLOv8 den Benutzern die Möglichkeit geben, ihre benutzerdefiniert trainierten Modelle in vielen verschiedenen Formaten zu exportieren, um eine Vielzahl von Bereitstellungsoptionen zu bedienen.

Link to this sectionEnergieeffizienz ist für die Zukunft des KI-Computings von zentraler Bedeutung#

Die Auswirkungen von fortschrittlicher KI-Rechenleistung beschränken sich nicht nur auf die KI; sie berühren auch den Energiesektor.

Abb. 6. Auf dem Weg zu nachhaltiger KI-Hardware.

Zum Beispiel wurde Metas LLaMA-3, ein fortschrittliches großes Sprachmodell (LLM), mit zwei maßgeschneiderten Rechenzentrum-Clustern trainiert, die jeweils mit 24.576 NVIDIA H100 GPUs ausgestattet waren. Durch dieses robuste Hardware-Setup konnte Meta die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöhen und eine signifikante Senkung des Energieverbrauchs um 40 % erreichen. Fortschritte in der KI-Hardware tragen also auch zu energieeffizienteren Abläufen bei.

Darüber hinaus erhält die Verbindung zwischen KI und Energie mehr Aufmerksamkeit, da Persönlichkeiten wie Sam Altman sich engagieren. Altman, bekannt als CEO von OpenAI, hat kürzlich das Kernenergieunternehmen Oklo an die Öffentlichkeit gebracht. Oklo strebt mit seiner innovativen Kernspaltungstechnologie an, die Energieerzeugung zu transformieren und möglicherweise die Energie für Rechenzentren bereitzustellen, die für KI-Operationen unerlässlich sind. In den letzten Jahren haben auch Bill Gates, Mitbegründer von Microsoft, und Jeff Bezos, Gründer von Amazon, in Kernkraftwerke investiert.

Link to this sectionJenseits der Schaltkreise#

Mit Blick auf die Zukunft wird die KI-Hardware große Sprünge machen, insbesondere mit dem Aufstieg des Quantencomputings. Experten sagen voraus, dass der Markt für Quantencomputing bis 2030 fast $65 Milliarden wert sein könnte. Da KI-Modelle immer komplexer werden, wird spezialisierte Hardware entscheidend, um ihr volles Potenzial freizusetzen. Von KI-spezifischen Chips bis hin zu Quantencomputing-Explorationen treiben Hardware-Innovationen die Entwicklung komplexerer und wirkungsvollerer KI-Lösungen voran.

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