Die Auswirkungen der Rechenleistung auf KI-Innovationen verstehen

Künstliche Intelligenz (KI) und Rechenleistung stehen in einer engen Beziehung zueinander. Rechenleistung ist für KI-Anwendungen unverzichtbar, denn sie hilft Computersystemen bei der Verarbeitung und Ausführung von Aufgaben. Für diese Anwendungen sind umfangreiche Rechenressourcen erforderlich, um komplexe Algorithmen und große Datensätze zu verwalten, und hier kommen die GPUs ins Spiel. GPUs (Graphics Processing Units) wurden ursprünglich entwickelt, um die Bild- und Videoverarbeitung zu beschleunigen, sind aber für die Bewältigung der intensiven Datenverarbeitung und der Deep-Learning-Aufgaben, die KI erfordert, unerlässlich geworden.

In den letzten Jahren sind die Fortschritte der KI exponentiell gestiegen. Natürlich müssen die Fortschritte bei der KI-Hardware mit diesem Wachstum mithalten. Eine Studie hat ergeben, dass die GPU-Leistung seit 2003 um das 7.000-fache gestiegen ist. 

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: Ein wachsendes Gespräch

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. Im Wesentlichen bilden sie das Rückgrat der modernen KI-Technologie. Aber es sind nicht nur die GPUs, die Aufmerksamkeit erregen. 

Wir beginnen, Chips zu sehen, die nur für KI hergestellt 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 Milliarden US-Dollar geschätzt wurde und bis 2033 auf etwa 473,53 Milliarden US-Dollar anwachsen soll.

Warum sind die Fortschritte bei 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, dem Spiel einen Schritt voraus zu sein, indem man sich der Veränderungen bei der Hardware bewusst ist.

Schlüsselakteure der KI-Hardware

Führende Hardwarehersteller arbeiten mit Hochdruck an der Entwicklung von Hardware der nächsten Generation, um die Leistung und Effizienz durch interne Entwicklung, strategische Partnerschaften und Übernahmen zu verbessern.

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Apple ist von der Verwendung externer GPUs zur Entwicklung eigener Chips der M-Serie mit neuronalen Engines zur KI-Beschleunigung übergegangen und stärkt damit sein streng kontrolliertes Ökosystem. Unterdessen investiert Google weiterhin stark in seine Tensor Processing Unit (TPU)-Infrastruktur. TPUs sind KI-Chips, die schneller arbeiten und weniger Energie verbrauchen als GPUs, wodurch sie sich hervorragend für das Training und die Bereitstellung von KI-Lösungen in größerem Umfang eignen.

 Auch AMD ist mit seiner Radeon Instinct-Serie von Beschleunigern in die KI-Hardware-Arena eingestiegen 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 Tensor Core GPUs A100 und H100. Die jüngste Übernahme von Arm Holdings zielt darauf ab, die Kontrolle über die Chip-Architekturen zu erhöhen, die viele mobile Geräte antreiben.

Neben diesen etablierten Akteuren wagen sich viele Start-ups und Forschungseinrichtungen an neuartige KI-Chip-Architekturen. Graphcore beispielsweise 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.

Am 9. April 2024 stellte Intel seinen neuesten KI-Chip, den Gaudi 3, vor, der eine höhere Leistung als der H100-Grafikprozessor von Nvidia bietet:

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

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

• Nvidia behauptet, dass Blackwell der "leistungsstärkste Chip der Welt" ist.
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• Er verfügt über eine Dual-Die-GPU mit 208 Milliarden Transistoren und eine Chip-to-Chip-Verbindung mit 10 TB/s und setzt damit neue Maßstäbe für Leistung und Effizienz in der generativen KI im Rechenzentrumsmaßstab.
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• Führende Cloud-Service-Anbieter wie Google Cloud, Amazon Web Services und Microsoft Azure haben angekündigt, dass sie Blackwell nutzen wollen, um die Entwicklung von generativer KI, Deep Learning und Cloud-Computing-Diensten voranzutreiben.

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Der Aufstieg der kundenspezifischen KI-Chips

Inzwischen entwickeln mehrere Tech-Giganten eigene 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 in Betrieb ist, bietet eine bessere Leistung in Bezug auf die Rechen- und Speicherbandbreite. Diese Upgrades unterstützen die Leistung der KI-Anwendungen von Meta, wie Ranking- und Empfehlungsmaschinen, auf Plattformen wie Facebook und Instagram.

Auch andere große Unternehmen wie Google, Amazon und Microsoft haben in diesem Jahr ihre eigenen Siliziumchips eingeführt. Dies ist ein strategischer Schritt, um ihre Kostenstrukturen zu optimieren und die Abhängigkeit von Drittanbietern wie Nvidia zu verringern.

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 zur Analyse von Daten für die Betrugserkennung und Investitionsoptimierung. Die komplizierte Natur der Finanzdatenanalyse erfordert fortschrittliche Hardware-Funktionen, 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 durch fortschrittliche Hardware mit leistungsstarken Verarbeitungsfunktionen unterstützt werden, um schnelle Entscheidungen zu treffen und die Sicherheit der Insassen zu gewährleisten.

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Einzelhändler nutzen KI-gesteuerte Empfehlungsmaschinen, um das Einkaufserlebnis zu personalisieren und den Umsatz zu steigern, indem sie umfangreiche Kundendaten abteilungsübergreifend 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 Benutzereinbindung.

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 Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenverarbeitung beeinträchtigt, was die Effektivität der Analyse des Kundenverhaltens verringert.

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

Skalierung von KI mit Rechenleistung

KI-Hardware ist oft für große Aufgaben ausgelegt. Es kann schwierig sein, das Ausmaß der KI-Implementierungen in 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-Produktion immens. BMW nutzt KI, um verschiedene Aspekte des Produktionsprozesses zu optimieren, von der Qualitätskontrolle und der vorausschauenden Wartung bis hin zur Logistik und dem Lieferkettenmanagement.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, setzt BMW auf fortschrittliche KI-Hardwarelösungen wie die Quadro RTX 8000 von NVIDIA und RTX-gestützte Server. Diese Technologien machen KI-Implementierungen einfacher und skalierbarer.

Die Rechenleistung wirkt sich auf verschiedene Teile Ihrer KI-Lösung aus

Die von Ihnen gewählte KI-Hardware bietet nicht nur Rechenleistung für KI-Anwendungen, sondern beeinflusst auch die Leistung des Modells, den Bedarf an Modellkonvertierung, die Flexibilität bei der Bereitstellung und die Gesamtgenauigkeit Ihrer Lösung. Sobald KI-Modelle trainiert und getestet sind, werden sie häufig in ein Format konvertiert, das auf den gewählten Bereitstellungsplattformen ausgeführt werden kann. 

Die Konvertierung von Modellen kann jedoch zu Genauigkeitsverlusten 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 bereitstellen. 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 mehrere Bereitstellungsoptionen zu bieten.

Energieeffizienz ist ein wesentlicher Faktor für die Zukunft des KI-Computings

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

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So wurde beispielsweise Metas LLaMA-3, ein fortschrittliches großes Sprachmodell (LLM), mit zwei speziell angefertigten Rechenzentrums-Clustern trainiert, die jeweils mit 24.576 Nvidia H100-GPUs ausgestattet waren. Durch dieses robuste Hardware-Setup konnte Meta die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöhen und den Energieverbrauch um 40 % senken. Die Fortschritte bei der KI-Hardware tragen also auch zu einem energieeffizienteren Betrieb bei.

Darüber hinaus gewinnt die Verbindung zwischen KI und Energie durch das Engagement von Leuten wie Sam Altman immer mehr an Aufmerksamkeit. Altman, der als CEO von OpenAI bekannt ist, hat kürzlich das Kernenergieunternehmen Oklo der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Oklo zielt mit seiner innovativen Kernspaltungstechnologie darauf ab, die Energieerzeugung zu transformieren und möglicherweise die für den KI-Betrieb erforderlichen Rechenzentren mit Strom zu versorgen. In den letzten Jahren haben sowohl Bill Gates, Mitbegründer von Microsoft, als auch Jeff Bezos, Gründer von Amazon, in Kernkraftwerke investiert.

Jenseits des Stromkreises

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. Da die KI-Modelle immer komplexer werden, ist spezialisierte Hardware von entscheidender Bedeutung, um ihr volles Potenzial zu erschließen. Von KI-spezifischen Chips bis zur Erforschung des Quantencomputings - Hardware-Innovationen treiben die Entwicklung komplexerer und wirkungsvollerer KI-Lösungen voran.

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