GPU (Graphics Processing Unit)

Bedeutung für KI und maschinelles Lernen

Die parallele Rechenleistung von Grafikprozessoren hat die jüngsten Fortschritte in der KI maßgeblich vorangetrieben. Das Training tiefer neuronaler Netze erfordert große Datenmengen und rechenintensive Operationen wie Matrixmultiplikationen. GPUs sind für diese Aufgaben hervorragend geeignet und verkürzen die Zeit, die für das Training komplexer Modelle benötigt wird, im Vergleich zu herkömmlichen Zentraleinheiten (CPUs) erheblich. Diese Beschleunigung ermöglicht es Forschern und Entwicklern, schneller zu iterieren, mit größeren Datensätzen zu experimentieren und Probleme wie Objekterkennung und Bildsegmentierung mit größerer Genauigkeit und Geschwindigkeit zu lösen. Die YOLO Ultralytics beispielsweise stützen sich stark auf GPUs, um bei Echtzeit-Vision-Aufgaben eine hohe Leistung zu erzielen. Der Zugang zu leistungsstarken Grafikprozessoren, oft über Cloud-Computing-Plattformen oder spezielle Hardware, ist für die moderne KI-Entwicklung entscheidend.

Hauptunterschiede zu CPUs und TPUs

Obwohl sie oft in einem System zusammenarbeiten, haben GPUs, CPUs und Tensor Processing Units (TPUs) unterschiedliche Architekturen und optimale Anwendungsfälle:

• CPU (Central Processing Unit): CPUs sind für allgemeine Rechenaufgaben konzipiert und eignen sich besonders gut für sequentielle Aufgaben und die Verwaltung von Systemoperationen. Sie haben ein paar leistungsstarke Kerne, die für eine geringe Latenz bei einer Vielzahl von Arbeitslasten optimiert sind. Vergleich von CPU und GPU.
• GPU (Graphics Processing Unit): GPUs sind für die parallele Verarbeitung optimiert und haben Tausende von einfacheren Rechenkernen, die viele Aufgaben gleichzeitig erledigen können. Das macht sie ideal für datenparallele Berechnungen, wie sie beim Deep Learning, Grafik-Rendering und High-Performance Computing (HPC) üblich sind. Zu den wichtigsten Anbietern gehören NVIDIA und AMD.
• TPU (Tensor Processing Unit): TPUs wurden von Google entwickelt und sind anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs), die speziell für die Beschleunigung von ML-Workloads entwickelt wurden, insbesondere für jene, die die TensorFlow Framework verwenden. Sie bieten eine hohe Leistung für bestimmte tensor , sind aber möglicherweise weniger vielseitig als GPUs. Weitere Informationen findest du auf der TPU vonGoogle.

GPUs bieten ein Gleichgewicht aus hoher Leistung für parallele Aufgaben und breiter Anwendbarkeit, unterstützt durch ausgereifte Software-Ökosysteme wie NVIDIACUDA und Frameworks wie PyTorch. Die Einrichtung von GPU kann mit Tools wie Docker vereinfacht werden; Details findest du im Docker Quickstart Guide.

Reale Anwendungen in der KI

Grafikprozessoren sind für viele innovative KI-Anwendungen unverzichtbar:

• Autonome Fahrzeuge: GPUs verarbeiten riesige Datenströme von Kameras, LiDAR und Radar in Echtzeit, um die Wahrnehmung, Pfadplanung und Entscheidungsfindung für KI in selbstfahrenden Autos zu ermöglichen. Unternehmen wie Tesla verlassen sich bei ihren autonomen Systemen stark auf GPUs.
• Medizinische Bildanalyse: Im Gesundheitswesen beschleunigen GPUs die Analyse komplexer medizinischer Bilder wie MRTs, CT-Scans und Röntgenaufnahmen und helfen Radiologen dabei, Anomalien zu erkennen, Gewebe zu segmentieren und die Diagnosegenauigkeit zu verbessern. Dies ist ein Schlüsselbereich für die medizinische Bildanalyse, für die Plattformen wie NVIDIA Clara spezielle Werkzeuge bereitstellen.

GPUs sind auch für das Training von Modellen wichtig, die auf Edge-Geräten eingesetzt werden, z. B. auf der NVIDIA Jetson-Plattform. Das Training dieser Modelle erfolgt oft auf leistungsstarken GPUs, möglicherweise unter Verwendung von Plattformen wie Ultralytics HUB für optimierte Arbeitsabläufe.