CPU

Eine Central Processing Unit (CPU), oder zu Deutsch, eine zentrale Verarbeitungseinheit, ist die Hauptkomponente eines Computers, die Anweisungen ausführt und den Großteil der Verarbeitung innerhalb eines Rechners durchführt. Sie wird oft als das "Gehirn" des Computers bezeichnet und ihre Hauptaufgabe ist die Ausführung der Befehlsfolgen, aus denen ein Computerprogramm besteht. Im Kontext von maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) ist die CPU ein grundlegendes Element, das das gesamte System verwaltet, die Datenaufbereitung übernimmt und Aufgaben ausführt, die nicht für spezialisierte Hardware geeignet sind. Auch wenn sie nicht den Großteil der rechenintensiven Aufgaben während des Modelltrainings übernimmt, ist ihre Rolle für einen vollständigen KI-Workflow unerlässlich.

CPU vs. GPU und TPU

Der Hauptunterschied zwischen CPUs, GPUs und TPUs liegt in ihrer Architektur und ihrem Verwendungszweck:

• CPU: Ein Allzweckprozessor, der für die Ausführung sequenzieller Aufgaben mit niedriger Latenz optimiert ist. Er verfügt über einige leistungsstarke Kerne und eignet sich daher ideal für die Verwaltung des Betriebssystems, des Kontrollflusses und einer Vielzahl von Berechnungen. Führende Hersteller sind Intel und AMD.
• GPU: Ursprünglich für Grafiken entwickelt, werden GPUs aufgrund ihrer Architektur heute häufig für KI eingesetzt. Sie verfügen über Tausende von kleineren Kernen, die für die parallele Verarbeitung großer Datenblöcke optimiert sind, wie z. B. die in Deep Learning verwendeten Matrizen. Diese Parallelität beschleunigt das Training von Modellen wie Ultralytics YOLO11 erheblich.
• TPU: Googles kundenspezifische Hardware, ein Application-Specific Integrated Circuit (ASIC), wurde speziell entwickelt, um Tensorberechnungen in neuronalen Netzen zu beschleunigen. Sie ist hochgradig optimiert für Frameworks wie TensorFlow und PyTorch auf Cloud-Plattformen.

Selbst in Systemen, die stark auf GPUs oder TPUs für das Training von Modellen angewiesen sind, verwaltet die CPU das Gesamtsystem, bereitet Daten für den Beschleuniger vor und verarbeitet Teile des Workflows, die nicht für die parallele Berechnung optimiert sind. Das Verständnis dieser Kompromisse ist entscheidend für eine effiziente Modellbereitstellung.

Real-World KI/ML Beispiele unter Verwendung von CPU

Spezielle Hardware eignet sich zwar hervorragend für groß angelegtes Training, CPUs bleiben jedoch für viele KI-Aufgaben unerlässlich, insbesondere in Umgebungen mit spezifischen Einschränkungen.

1. Natural Language Processing (NLP) Preprocessing: Bevor Textdaten in ein Modell für Training oder Inferenz eingespeist werden, müssen sie vorverarbeitet werden. Aufgaben wie die Tokenisierung, bei der Text in kleinere Einheiten zerlegt wird, sind grundlegend in der NLP. Bibliotheken wie Hugging Face's Tokenizers führen diese sequentiellen Operationen oft effizient auf der CPU aus, bevor die verarbeiteten Daten an eine GPU gesendet werden.
2. Edge Device Inference: Viele Edge-KI-Anwendungen setzen ML-Modelle auf Geräten mit begrenzter Leistung und Rechenressourcen ein, wie z. B. einem Raspberry Pi oder Geräten, die auf einer ARM-Architektur basieren. In diesen Szenarien läuft die Inferenz oft direkt auf der CPU des Geräts. Optimierte Bibliotheken wie TensorFlow Lite oder das OpenVINO Toolkit werden verwendet, um eine akzeptable Leistung für Aufgaben wie die grundlegende Objekterkennung oder Keyword-Spotting zu erzielen. Die Verwaltung dieser Deployments kann durch Plattformen wie Ultralytics HUB und Containerisierungs-Tools wie Docker optimiert werden.

Das Verständnis der Fähigkeiten und Einschränkungen der CPU ist entscheidend für die Entwicklung und Optimierung von End-to-End-KI-Systemen, von der Handhabung der Datenerfassung bis hin zur Erzielung einer effizienten Bereitstellung auf verschiedenen Hardwareplattformen. Dies ist ein wichtiger Aspekt einer erfolgreichen MLOps-Strategie.