Mit dem Fortschritt der KI-Technologie steigt der Bedarf an neuer und verbesserter KI-Rechenleistung. Entdecken Sie, wie Rechenleistung dazu beiträgt, die KI-Bewegung voranzutreiben.
Künstliche Intelligenz (KI) und Rechenleistung stehen in einer sehr engen Beziehung 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 verwalten, und hier kommen GPUs ins Spiel. GPUs (Graphics Processing Units) wurden ursprünglich entwickelt, um die Bild- und Videoverarbeitung zu beschleunigen, sind aber inzwischen unerlässlich für die Verwaltung der intensiven Datenverarbeitungs- und Deep-Learning-Aufgaben, die KI erfordert.
In den letzten Jahren haben wir ein exponentielles Wachstum der KI-Fortschritte erlebt. Natürlich müssen die Fortschritte in der KI-Hardware mit diesem Wachstum Schritt halten. Eine Studie ergab, dass sich die GPU-Leistung seit 2003 etwa 7.000 Mal gesteigert hat.
Stärkere, schnellere und effizientere Hardware ermöglicht es Forschern und Ingenieuren, immer komplexere KI-Modelle zu entwickeln. Lassen Sie uns verstehen, wie sich die Recheninfrastruktur für KI entwickelt, um den wachsenden Anforderungen der künstlichen Intelligenz gerecht zu werden.
Die Rolle von GPUs in 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 Wesentlichen dienen sie als Rückgrat der modernen KI-Technologie. Aber nicht nur GPUs erregen Aufmerksamkeit.
Wir sehen jetzt schon Chips, die speziell für KI hergestellt werden und mit ihnen konkurrieren. Diese Chips werden von Grund auf neu entwickelt, um KI zu helfen, ihre Arbeit noch besser und schneller zu erledigen. Es wird viel geforscht und gearbeitet, um die Zukunft des KI-Computing zu verbessern. Viele Unternehmen investieren in KI-Rechenleistung, was ein Grund dafür ist, dass der globale Markt für KI-Hardware im Jahr 2023 auf 53,71 Milliarden Dollar geschätzt wurde und bis 2033 voraussichtlich auf etwa 473,53 Milliarden Dollar anwachsen wird.
Warum sind Fortschritte im Bereich der KI-Hardware in letzter Zeit zu einem Gesprächsthema geworden? Der Wandel 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, auf dem Laufenden zu bleiben und sich über die Veränderungen in der Hardware bewusst zu sein.
Führende Hardwarehersteller wetteifern um die Entwicklung von Hardware der nächsten Generation und verbessern Leistung und Effizienz durch interne Entwicklung, strategische Partnerschaften und Akquisitionen.
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Apple ist von der Verwendung externer GPUs zur Entwicklung eigener Chips der M-Serie mit neuronalen Engines für die KI-Beschleunigung übergegangen und stärkt damit sein streng kontrolliertes Ökosystem. Google investiert weiterhin stark in seine Tensor Processing Unit (TPU)-Infrastruktur. TPUs sind KI-Chips, die so gebaut sind, dass sie schneller arbeiten und weniger Energie verbrauchen als GPUs, was sie ideal für das Training und die Bereitstellung 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 auf Rechenzentren und High-Performance-Computing-Anwendungen ab. Auch Nvidia konzentriert sich weiterhin auf die Entwicklung von GPUs, die für KI-Workloads optimiert sind, wie z. B. die A100- und H100 Tensor Core-GPUs. Die kürzliche Übernahme von Arm Holdings zielt darauf ab, die Kontrolle über Chiparchitekturen zu erhöhen, die viele mobile Geräte antreiben.
Neben diesen etablierten Akteuren 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 KI-Workloads im Extrembereich zugeschnitten ist.
Werfen wir einen Blick auf die neueste KI-Hardware, die auf den Markt gekommen ist.
Am 9. April 2024 stellte Intel seinen neuesten KI-Chip, den Gaudi 3, vor, der eine höhere Leistung als Nvidias H100-GPU bietet:
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Vor Gaudi 3 stellte NVIDIA am 18. März 2024 seine neueste KI-Plattform, Blackwell, vor. Diese Plattform wurde entwickelt, um Durchbrüche in verschiedenen Bereichen zu ermöglichen, und verfügt über die folgenden Funktionen:
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In der Zwischenzeit entwickeln mehrere Tech-Giganten ihre eigenen kundenspezifischen KI-Chips, um ihre Dienste zu unterstützen.
Am 10. April 2024 kündigte Meta die neueste Version ihres Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) an. Dieser Chip der zweiten Generation, der bereits in den Rechenzentren von Meta in Betrieb ist, schneidet in Bezug auf Rechen- und Speicherbandbreite besser ab. Diese Upgrades unterstützen die Leistung der KI-Anwendungen von Meta, wie z. B. Ranking- und Empfehlungs-Engines, auf Plattformen wie Facebook und Instagram.
In ähnlicher Weise haben auch andere wichtige Akteure wie Google, Amazon und Microsoft in diesem Jahr ihre kundenspezifischen Siliziumchips vorgestellt. Dies ist ein strategischer Schritt, um ihre Kostenstrukturen zu optimieren und die Abhängigkeit von Drittanbietern wie Nvidia zu verringern.
KI-Hardware unterstützt verschiedene KI-Lösungen in vielen verschiedenen Branchen. Im Gesundheitswesen unterstützt sie medizinische Bildgebungssysteme wie MRT- und CT-Scans, die komplexe Aufgaben bewältigen und große Datenmengen effizient verarbeiten, um eine schnelle und präzise Diagnose zu ermöglichen.
Finanzinstitute verwenden KI-Algorithmen, um Daten zur Betrugserkennung und Anlageoptimierung zu analysieren. Die komplizierte Natur der Finanzdatenanalyse erfordert fortschrittliche Hardwarefunktionen, 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 Verarbeitungskapazitäten unterstützt werden, um eine schnelle Entscheidungsfindung und die Sicherheit der Fahrgäste zu gewährleisten.
Einzelhändler nutzen KI-gesteuerte Empfehlungs-Engines, um das Einkaufserlebnis zu personalisieren und den Umsatz zu steigern, indem sie riesige Kundendaten aus allen Abteilungen analysieren, um Präferenzen vorherzusagen und relevante Produkte vorzuschlagen. Die Notwendigkeit, verschiedene Datensätze zu analysieren und personalisierte Empfehlungen zu generieren, erfordert fortschrittliche Hardware für Echtzeit-Reaktionen und eine verbesserte Benutzerbindung.
Ein weiteres Beispiel im Zusammenhang mit Einzelhandelsgeschäften ist die Verwendung von Computer Vision zur Überwachung und Analyse des Kundenverhaltens. Einzelhändler können verstehen, wie Kunden mit ihrer Umgebung interagieren, beliebte Produkte identifizieren und Kundenfrequenzmuster erkennen. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse können sie Ladenlayouts und Produktplatzierungen optimieren, um den Umsatz zu verbessern. Rechenleistung ist wichtig für die Echtzeitverarbeitung großer Videodatenmengen. Die genaue Verfolgung von Bewegungen und Interaktionen hängt von einer robusten Hardware ab. Ohne sie werden die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenverarbeitung beeinträchtigt, was die Effektivität der Kundenverhaltensanalyse verringert.
Das ist nur die Spitze des Eisbergs. Von der Fertigung bis zur Landwirtschaft ist KI-Hardware überall zu finden.
KI-Hardware wird oft für die Bewältigung großer Aufgaben entwickelt. Es kann schwierig sein, das Ausmaß von KI-Implementierungen in verschiedenen Branchen 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. Mit einer Jahresproduktion von 2,5 Millionen Autos ist der Umfang der BMW-Aktivitäten immens. BMW setzt KI ein, um verschiedene Aspekte seines Fertigungsprozesses zu optimieren, von der Qualitätskontrolle und der vorausschauenden Wartung bis hin zur Logistik und dem Supply Chain Management.
Um diese Anforderungen zu erfüllen, setzt BMW auf fortschrittliche KI-Hardwarelösungen wie NVIDIAs Quadro RTX 8000 und RTX-basierte Server. Diese Technologien vereinfachen KI-Implementierungen und machen sie skalierbarer.
Die von Ihnen gewählte KI-Hardware stellt nicht nur Rechenleistung für KI-Anwendungen bereit, sondern beeinflusst Ihre Lösung auch in Bezug auf Modellperformance, Anforderungen an die Modellkonvertierung, Flexibilität bei der Implementierung und Gesamtgenauigkeit. Sobald KI-Modelle trainiert und getestet sind, werden sie oft in ein Format konvertiert, das auf den gewählten Deployment-Plattformen ausgeführt werden kann.
Die Modellkonvertierung kann jedoch zu Genauigkeitsverlusten führen und muss im Vorfeld 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 Nutzern die Möglichkeit geben, ihre kundenspezifisch trainierten Modelle in vielen verschiedenen Formaten zu exportieren, um verschiedenen Bereitstellungsoptionen gerecht zu werden.
Die Auswirkungen der fortschrittlichen KI-Rechenleistung beschränken sich nicht nur auf KI, sondern betreffen auch den Energiesektor.
Zum Beispiel wurde Meta's LLaMA-3, ein fortschrittliches Large Language Model (LLM), mit zwei kundenspezifischen Rechenzentrumsclustern trainiert, die jeweils mit 24.576 Nvidia H100 GPUs ausgestattet waren. Durch diese robuste Hardwarekonfiguration konnte Meta die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöhen und eine deutliche Reduzierung des Energieverbrauchs um 40 % erzielen. Fortschritte bei der KI-Hardware tragen also auch zu einem energieeffizienteren Betrieb bei.
Darüber hinaus wird die Verbindung zwischen KI und Energie immer stärker beachtet, auch durch Personen wie Sam Altman. Altman, bekannt als CEO von OpenAI, hat kürzlich das Nuklearenergieunternehmen Oklo der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Oklo will mit seiner innovativen Kernspaltungstechnologie die Energieerzeugung verändern und potenziell die für den KI-Betrieb unerlässlichen Rechenzentren mit Strom versorgen. In den letzten Jahren haben sowohl Bill Gates, Mitbegründer von Microsoft, als auch Jeff Bezos, Gründer von Amazon, in Kernkraftwerke investiert.
Mit Blick auf die Zukunft steht die Zukunft der KI-Hardware vor großen Sprüngen, insbesondere mit dem Aufstieg des Quantencomputings. Experten prognostizieren, dass der Markt für Quantencomputing bis 2030 fast 65 Milliarden Dollar wert sein könnte. Da KI-Modelle immer komplexer werden, wird spezialisierte Hardware entscheidend, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Von KI-spezifischen Chips bis hin zu Quantencomputing-Explorationen treibt die Hardware-Innovation die Entwicklung komplexerer und wirkungsvollerer KI-Lösungen voran.
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