CPU

Eine Zentraleinheit (Central Processing Unit, CPU) ist die Hauptkomponente eines Computers, die Anweisungen ausführt und den größten Teil der Verarbeitung innerhalb eines Computergeräts übernimmt. Sie wird oft als das "Gehirn" des Computers bezeichnet und ihre Hauptaufgabe besteht darin, die Befehlsfolgen auszuführen, aus denen ein Computerprogramm besteht. Im Zusammenhang mit 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 während des Modelltrainings nicht den Großteil der schweren Berechnungen durchführt, 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 Mehrzweckprozessor, der für die Ausführung sequenzieller Aufgaben mit geringer Latenz optimiert ist. Er verfügt über einige leistungsstarke Kerne und ist daher ideal für die Verwaltung des Betriebssystems, den Kontrollfluss und eine Vielzahl von Berechnungen. Zu den führenden Herstellern gehören Intel und AMD.
• GPU: Ursprünglich für die Grafik entwickelt, werden GPUs aufgrund ihrer Architektur heute häufig für KI eingesetzt. Sie verfügen über Tausende kleinerer Kerne, die für die parallele Verarbeitung großer Datenblöcke, wie z. B. die beim Deep Learning verwendeten Matrizen, optimiert sind. Diese Parallelität beschleunigt das Training für Modelle wie Ultralytics YOLO11 erheblich.
• TPU: Googles benutzerdefinierte Hardware, ein anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreis (ASIC), wurde speziell für die Beschleunigung von Tensor-Berechnungen in neuronalen Netzen entwickelt. Sie ist hochgradig für Frameworks wie TensorFlow und PyTorch auf Cloud-Plattformen optimiert.

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

AI/ML-Beispiele aus der realen Welt mit CPU

Während sich spezialisierte Hardware für umfangreiches Training eignet, sind CPUs für viele KI-Aufgaben nach wie vor unverzichtbar, insbesondere in Umgebungen mit spezifischen Einschränkungen.

1. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Vorverarbeitung: Bevor Textdaten in ein Modell zum Training oder zur Inferenz eingespeist werden, müssen sie vorverarbeitet werden. Aufgaben wie die Tokenisierung, bei der Text in kleinere Einheiten zerlegt wird, sind im NLP von grundlegender Bedeutung. Bibliotheken wie Hugging Face's Tokenizer führen diese sequentiellen Operationen oft effizient auf der CPU durch, bevor die verarbeiteten Daten an eine GPU gesendet werden.
2. Edge-Geräte-Inferenz: Viele Edge-KI-Anwendungen setzen ML-Modelle auf Geräten mit begrenzter Leistung und Rechenressourcen ein, z. B. auf einem Raspberry Pi oder auf Geräten mit ARM-Architektur. 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 einfache Objekterkennung oder Keyword-Spotting zu erreichen. Die Verwaltung dieser Einsätze kann durch Plattformen wie Ultralytics HUB und Containerisierungstools wie Docker rationalisiert werden.

Das Verständnis der Fähigkeiten und Grenzen der CPU ist entscheidend für die Entwicklung und Optimierung von End-to-End-KI-Systemen, von der Datenerfassung bis hin zum effizienten Einsatz auf verschiedenen Hardware-Plattformen. Dies ist ein wesentlicher Aspekt einer erfolgreichen MLOps-Strategie.