Den Einfluss der Rechenleistung auf KI-Innovationen verstehen

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 den letzten Jahren sind die Fortschritte bei der KI exponentiell gestiegen. Natürlich muss auch die KI-Hardware mit diesem Wachstum mithalten. Eine Studie zeigt, dass die Leistung von GPU 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: 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.

‍

Apple ist von der Verwendung externer Grafikprozessoren dazu übergegangen, eigene Chips der M-Serie mit neuronalen Engines für die KI-Beschleunigung zu entwickeln 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 den Einsatz von KI-Lösungen in größerem Maßstab 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 A100 und H100 Tensor Core GPUs. 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 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.

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

• 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.

‍

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. 
• Mit einem Dual-Die GPU mit 208 Milliarden Transistoren und einer Chip-to-Chip-Verbindung von 10 TB/s setzt er neue Maßstäbe für Stromverbrauch und Effizienz in der generativen KI im Rechenzentrumsmaßstab.
• 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.

‍

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.

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, 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.

‍

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.

Nimm 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 zu Logistik und Lieferkettenmanagement.

Um diese Anforderungen zu erfüllen, setzt BMW auf fortschrittliche KI-Hardwarelösungen wie die Quadro RTX 8000 vonNVIDIA und RTX-betriebene Server. Diese Technologien machen KI-Einsätze einfacher und skalierbarer.

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. 

‍

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. Dank dieser robusten Hardware 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.

Außerdem bekommt die Verbindung zwischen KI und Energie durch Leute wie Sam Altman immer mehr 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 verändern und die für den KI-Betrieb wichtigen Rechenzentren mit Strom zu versorgen. In den letzten Jahren haben sowohl Bill Gates, Mitbegründer von Microsoft, als auch Jeff Bezos, Gründer von Amazon, in Atomkraftwerke investiert.

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.

Sieh dir unser GitHub-Repository an und tausche dich mit unserer Community aus, um mehr über KI zu erfahren. In unseren neuesten Blogbeiträgen erfährst du, wie KI in verschiedenen Bereichen wie der Formel 1 und der Robotik eingesetzt wird.

‍