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Den Einfluss der Rechenleistung auf KI-Innovationen verstehen

Mit dem Fortschritt der KI-Technologie steigt auch der Bedarf an neuen und verbesserten KI-Rechenleistungen. Erfahre, wie die Rechenleistung die KI-Bewegung vorantreibt.

Künstliche Intelligenz (KI) und Rechenleistung sind sehr eng miteinander verbunden. Rechenleistung ist für KI-Anwendungen unerlässlich, denn sie hilft Computersystemen, Aufgaben zu verarbeiten und auszuführen. Diese Anwendungen benötigen umfangreiche Rechenressourcen, um komplexe Algorithmen und große Datensätze zu verwalten. GPUs (Graphics Processing Units) wurden ursprünglich entwickelt, um die Bild- und Videoverarbeitung zu beschleunigen, sind aber mittlerweile unverzichtbar, um die intensiven Datenverarbeitungs- und Deep-Learning-Aufgaben zu bewältigen, die KI erfordert.

In the past few years, we’ve seen AI advancements grow exponentially. Naturally, AI hardware advances need to accommodate this growth and keep up. A study revealed that GPU performance has increased roughly 7,000 times since 2003. 

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

KI-Hardware: Eine wachsende Konversation

Die Rolle von Grafikprozessoren in der KI-Entwicklung ist unbestreitbar. Diese leistungsstarken Prozessoren beschleunigen die komplexen Berechnungen, die für das Training und den Einsatz von KI-Modellen erforderlich sind. Sie sind im Grunde das Rückgrat der modernen KI-Technologie. Aber es sind nicht nur die GPUs, die die Aufmerksamkeit auf sich ziehen. 

Es gibt immer mehr Chips, die speziell für KI entwickelt werden und mit ihr konkurrieren. Diese Chips werden von Grund auf neu entwickelt, damit die 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, was ein Grund dafür ist, dass der weltweite Markt für KI-Hardware im Jahr 2023 auf 53,71 Mrd. US-Dollar geschätzt wurde und bis 2033 voraussichtlich auf rund 473,53 Mrd. US-Dollar anwachsen wird.

Warum sind die Fortschritte bei der KI-Hardware in letzter Zeit zu einem Gesprächsthema geworden? Die Entwicklung hin zu spezialisierter KI-Hardware spiegelt die steigenden Anforderungen von KI-Anwendungen in verschiedenen Sektoren wider. Um erfolgreich KI-Lösungen zu entwickeln, ist es wichtig, dem Spiel einen Schritt voraus zu sein, indem man sich der Veränderungen bei der Hardware bewusst ist.

Die wichtigsten Akteure der KI-Hardware

Führende Hardwarehersteller rennen um die Wette, um die nächste Generation von Hardware zu entwickeln und die Leistung und Effizienz durch interne Entwicklung, strategische Partnerschaften und Übernahmen zu verbessern.

Abb. 1. Führend bei KI-Hardware.

Apple has moved from using external GPUs to developing its own M-series chips with neural engines for AI acceleration, strengthening its tightly controlled ecosystem. Meanwhile, Google continues to invest heavily in its Tensor Processing Unit (TPU) infrastructure. TPUs are AI chips built to work faster and use less energy than GPUs, which makes them great for training and deploying AI solutions on a larger scale.

 Likewise, AMD has entered the AI hardware arena with its Radeon Instinct series of accelerators, targeting data centers and high-performance computing applications. Also, Nvidia continues to focus on developing GPUs optimized for AI workloads, such as the A100 and H100 Tensor Core GPUs. Their recent acquisition of Arm Holdings aims to increase their control over chip architectures that power many mobile devices.

Neben diesen etablierten Akteuren wagen sich auch viele Start-ups und Forschungseinrichtungen an neuartige KI-Chip-Architekturen. Graphcore zum Beispiel hat sich mit seiner Intelligence Processing Unit (IPU) auf spärliche Berechnungen spezialisiert. Cerebras Systems bietet die Wafer Scale Engine an, einen massiven Chip, der für KI-Arbeitslasten in extremem Umfang ausgelegt ist.

Neueste Fortschritte bei der KI-Hardware

Werfen wir einen Blick auf die neueste KI-Hardware, die auf den Markt gekommen ist.

On April 9, 2024, Intel unveiled its latest AI chip, the Gaudi 3, boasting superior performance over Nvidia's H100 GPU:

  • Mehr als doppelt so hohe Energieeffizienz und 1,5 Mal schnellere KI-Modellverarbeitung.
  • Erhältlich in flexiblen Konfigurationen, z. B. gebündelt auf einem Motherboard oder als Standalone-Karte.
  • Erfolgreich getestet mit verschiedenen KI-Modellen wie Meta's Llama und Abu Dhabi's Falcon, was seine Wirksamkeit für das Training und den Einsatz verschiedener KI-Modelle beweist, darunter Stable Diffusion und OpenAI's Whisper für die Spracherkennung.
Fig 2. Intel’s Gaudi 3.

Prior to Gaudi 3, on March 18, 2024, NVIDIA introduced its latest AI platform, the Blackwell. This platform is designed to power breakthroughs in various fields and has the following features:

  • Nvidia claims that Blackwell is the "world's most powerful chip." 
  • It boasts a dual-die GPU with 208 billion transistors and a 10 TB/s chip-to-chip interconnect, setting new standards for power and efficiency in datacenter-scale generative AI.
  • Leading cloud service providers like Google Cloud, Amazon Web Services, and Microsoft Azure have announced their plans to use Blackwell to drive advancements in generative AI, deep learning, and cloud computing services.
Fig 3. Nvidia’s Blackwell.

Der Aufstieg der maßgeschneiderten KI-Chips

Inzwischen entwickeln mehrere Tech-Giganten ihre eigenen KI-Chips, um ihre Dienste zu betreiben. 

Am 10. April 2024 kündigte Meta die neueste Version seines Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) an. Dieser Chip der zweiten Generation, der bereits in den Rechenzentren von Meta im Einsatz ist, bietet eine bessere Leistung in Bezug auf die Rechenleistung und die 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 von MTIA.

Similarly, other major players like Google, Amazon, and Microsoft have also introduced their custom silicon chips this year. It’s a strategic move to optimize their cost structures and reduce dependency on third-party suppliers like Nvidia.

Wo wird KI-Hardware eingesetzt? 

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

Finanzinstitute nutzen KI-Algorithmen, um Daten zur Betrugserkennung und Investitionsoptimierung zu analysieren. Die komplizierte Art der Finanzdatenanalyse erfordert fortschrittliche Hardware, um die immense Rechenlast effektiv zu bewältigen.

In der Automobilindustrie hilft sie bei der Verarbeitung von Echtzeit-Sensordaten in autonomen Fahrzeugen. Aufgaben wie Objekterkennung und Kollisionsvermeidung müssen von fortschrittlicher Hardware mit leistungsstarken Verarbeitungsfunktionen unterstützt werden, um schnelle Entscheidungen zu treffen und die Sicherheit der Insassen zu gewährleisten.

Abb. 5. Die Gehirne eines autonomen Fahrzeugs.

Einzelhändler nutzen KI-gesteuerte Empfehlungsmaschinen, um das Einkaufserlebnis zu personalisieren und den Umsatz zu steigern, indem sie umfangreiche Kundendaten abteilungsübergreifend analysieren, um Vorlieben vorherzusagen und relevante Produkte vorzuschlagen. Die Notwendigkeit, verschiedene Datensätze zu analysieren und personalisierte Empfehlungen zu generieren, erfordert fortschrittliche Hardware für Echtzeit-Reaktionen und eine bessere Einbindung der Nutzer.

Ein weiteres Beispiel aus dem Einzelhandel ist der Einsatz von Computer Vision zur Überwachung und Analyse des Kundenverhaltens. Einzelhändler können verstehen, wie Kunden mit ihrer Umgebung interagieren, beliebte Produkte identifizieren und Laufwege erkennen. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse können sie die Ladengestaltung und die Platzierung der Produkte optimieren, um den Umsatz zu steigern. Rechenleistung ist wichtig für die Echtzeitverarbeitung großer Videodatenmengen. Die genaue Verfolgung von Bewegungen und Interaktionen hängt von einer robusten Hardware ab. Ohne sie sind die Geschwindigkeit und die Genauigkeit der Datenverarbeitung beeinträchtigt, was die Effektivität der Kundenverhaltensanalyse verringert.

Das ist nur die Spitze des Eisbergs. Von der Produktion bis zur Landwirtschaft, KI-Hardware ist überall zu sehen.

KI mit Rechenleistung skalieren

KI-Hardware wird oft für große Aufgaben gebaut. Es kann schwierig sein, das Ausmaß des KI-Einsatzes in den Branchen weltweit zu erfassen, aber es ist klar, dass skalierbare KI von der richtigen Hardware abhängt.

Take the collaboration between BMW and NVIDIA, for instance. With BMW producing 2.5 million cars annually, the scale of its operations is immense. BMW is using AI to optimize various aspects of its manufacturing process, from quality control and predictive maintenance to logistics and supply chain management.

To meet such demands, BMW relies on advanced AI hardware solutions like NVIDIA's Quadro RTX 8000 and RTX-powered servers. These technologies make AI deployments easier and more scalable.

Rechenleistung wirkt sich auf verschiedene Teile deiner KI-Lösung aus

Die von dir gewählte KI-Hardware bietet nicht nur Rechenleistung für KI-Anwendungen, sondern beeinflusst auch die Leistung des Modells, den Bedarf an Modellkonvertierung, die Einsatzflexibilität und die Gesamtgenauigkeit. Sobald die KI-Modelle trainiert und getestet sind, werden sie oft in ein Format konvertiert, das auf den gewählten Einsatzplattformen läuft. 

Die Konvertierung von Modellen kann jedoch zu einem Verlust an Genauigkeit führen und muss daher im Voraus bedacht werden. Integrationstools wie ONNX (Open Neural Network Exchange) können ein standardisiertes Format für den Einsatz von KI-Modellen auf einer Vielzahl von Hardware-Plattformen bieten. Dies ist auch der Grund dafür, dass beliebte Modelle wie YOLOv8 den Nutzern die Möglichkeit bieten, ihre individuell trainierten Modelle in vielen verschiedenen Formaten zu exportieren, um verschiedene Einsatzmöglichkeiten zu bieten.

Energieeffizienz ist das A und O für die Zukunft des KI-Computings

Die Auswirkungen der fortschrittlichen KI-Rechenleistung beschränken sich nicht auf die KI, sondern betreffen auch den Energiesektor. 

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

For example, Meta's LLaMA-3, an advanced large language model (LLM), was trained using two custom-built data center clusters outfitted with 24,576 Nvidia H100 GPUs each. Through this robust hardware setup, Meta was able to increase processing speed and achieve a significant 40% reduction in energy consumption. So, advancements in AI hardware are also contributing to more energy-efficient operations.

Moreover, the connection between AI and energy is getting more attention with people like Sam Altman getting involved. Altman, known as the CEO of OpenAI, has recently made the nuclear energy company Oklo available to the public. Oklo, with its innovative nuclear fission technology, aims to transform energy production, potentially providing power to the data centers essential for AI operations. In the past few years, both Bill Gates, co-founder of Microsoft, and Jeff Bezos, founder of Amazon, have also made investments in nuclear plants.

Jenseits des Kreislaufs

Die Zukunft der KI-Hardware wird große Sprünge machen, vor allem durch den Aufstieg des Quantencomputers. Experten sagen voraus, dass der Markt für Quantencomputer bis 2030 fast 65 Milliarden Dollar wert sein könnte. Je komplexer die KI-Modelle werden, desto wichtiger wird spezialisierte Hardware, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Von KI-spezifischen Chips bis hin zum Quantencomputing - Hardware-Innovationen treiben die Entwicklung komplexer und wirkungsvoller KI-Lösungen voran.

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