Akzelerator für künstliche Intelligenz: Was es ist und warum es wichtig ist

Während die künstliche Intelligenz (KI) praktisch alle Bereiche unseres Lebens erfasst hat, wurde die Voraussetzung für eine immer höhere Rechenleistung geschaffen. Herkömmliche CPUs sind in der Tat überfordert, wenn es um das hohe Rechenvolumen geht, das komplizierte Algorithmen für künstliche Intelligenz erfordern.

Hier werden Beschleuniger für künstliche Intelligenz benötigt, die im wahrsten Sinne des Wortes als unauffällige Helden im Hintergrund agieren und die unglaublichen Fortschritte ermöglichen, die die künstliche Intelligenz heute macht.

Was ist ein Beschleuniger für künstliche Intelligenz?

Ein Beschleuniger für künstliche Intelligenz ist eine Hardwarekomponente, die manchmal auch als Deep-Learning-Prozessor oder neuronale Verarbeitungseinheit bezeichnet wird und auf Schaltkreisebene entwickelt wurde, um die Verarbeitung von Arbeitslasten im Bereich der künstlichen Intelligenz drastisch zu beschleunigen. Bei diesen Arbeitslasten handelt es sich in der Regel um Aufgaben wie Training und Inferenz für maschinelles Lernen, bei denen riesige Datenmengen analysiert werden müssen, um Modelle für künstliche Intelligenz zu trainieren oder Vorhersagen auf der Grundlage der erstellten Modelle zu treffen.

Herkömmliche CPUs wurden für allgemeine Zwecke – die Verarbeitung aller Arten von Aufgaben – entwickelt, aber sie sind nicht für die Anforderungen von Algorithmen der künstlichen Intelligenz optimiert. Die Beschleuniger für künstliche Intelligenz hingegen sind mit der entsprechenden Architektur ausgestattet, die es ihnen ermöglicht, Berechnungen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz um ein Vielfaches schneller und effizienter durchzuführen.

Warum Beschleuniger für künstliche Intelligenz?

Es gibt eine Reihe wesentlicher Gründe, warum Beschleuniger für künstliche Intelligenz die Zukunft für die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz sind:

Verbesserte Verarbeitungsgeschwindigkeit

Beschleuniger für künstliche Intelligenz können künstliche Intelligenz-Workloads viel schneller als eine CPU ausführen. Das bedeutet, dass das Modelltraining schneller abläuft, die Ergebnisse schnell vorliegen und nun auch größere und komplexere Modelle mit größeren Datensätzen viel schneller verarbeitet werden können.

Verbesserte Leistungseffizienz

Beschleuniger für künstliche Intelligenz sind so konzipiert, dass sie bei der Bearbeitung von Aufgaben der künstlichen Intelligenz energieeffizienter sind als eine zentrale Recheneinheit. Dies führt zu einer Kostenreduzierung für jedes Unternehmen, das an der Ausführung von Lösungen für künstliche Intelligenz interessiert ist, und verringert die Auswirkungen auf die Umwelt.

Nutzung in Echtzeit möglich

Beschleuniger für künstliche Intelligenz wurden mit Blick auf Geschwindigkeit und Effizienz bei der Ausführung von Modellen künstlicher Intelligenz in Echtzeit entwickelt. Dies ermöglicht Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, Gesichtserkennungssysteme und intelligente Roboter.

Skalierbarkeit für ressourcenintensive Anwendungen

Beschleuniger für künstliche Intelligenz können in verschiedene Konfigurationen integriert werden und so den ständig steigenden Verarbeitungsanforderungen komplexer Anwendungen künstlicher Intelligenz gerecht werden.

Arten von Beschleunigern für künstliche Intelligenz

Die Welt der Künstliche-Intelligenz-Beschleuniger verändert sich schnell und es gibt verschiedene Typen, die je nach Bedarf eingesetzt werden können. Diese sind:

Grafikverarbeitungseinheiten (GPU)

Diese wurden zwar nicht speziell für künstliche Intelligenz entwickelt, sind aber aufgrund ihrer Parallelverarbeitungsfähigkeiten auf die Bedürfnisse der künstlichen Intelligenz abgestimmt und können daher angemessen eingesetzt werden. Dies ist eine beliebte Option für Entwickler, die an künstlicher Intelligenz arbeiten, da die Infrastruktur bereits vorhanden ist und sie im Vergleich zu anderen relativ erschwinglich ist.

Tensor Processing Units (TPU)

Diese Verarbeitungseinheit ist nur für die Ausführung von künstlicher Intelligenz konzipiert – Unternehmen wie Google haben TPU ausschließlich zu diesem Zweck entwickelt – extrem spezialisierte Prozessoren und daher ziemlich effizient bei der Ausführung von Deep-Learning-Algorithmen.

Programmierbare Gate-Arrays (FPGA)

Diese Chips sind programmierbar und ermöglichen so ein flexibles Hardware-Design, und es ist relativ einfach, die Architektur für spezielle Aufgaben der künstlichen Intelligenz anzupassen. Obwohl sie weniger bekannt sind, erfordern sie oft spezielle Programmierkenntnisse.

ASIC

Diese Art von kundenspezifisch entwickelten Chips haben das Potenzial, eine überlegene Leistung und Effizienz für die Nutzung künstlicher Intelligenz zu erzielen. Die anfänglichen Entwicklungskosten sind jedoch in der Regel hoch.

Die Zukunft der Beschleuniger für künstliche Intelligenz

Angesichts des sich ständig verändernden Umfelds mit immer anspruchsvolleren, datenintensiveren und anspruchsvolleren Anwendungen wird es in Zukunft einen noch nie da gewesenen Bedarf an leistungsstarken und gleichzeitig effizienten Beschleunigern für künstliche Intelligenz geben.

Zu den Bereichen, die Potenzial für zukünftige Entwicklungen aufweisen, gehört das heterogene Computing. Dies würde die verschiedenen Arten von Beschleunigern in vollem Umfang nutzen und ihre jeweiligen Stärken in einem System zu Höchstleistungen vereinen.

Neuromorphes Rechnen

Neuromorphes Computing ist ein vom Gehirn inspiriertes Rechenparadigma, das Hardware vorsieht, die nach dem Vorbild des Nervensystems strukturiert und funktional ist – und damit potenziell effizienter – auch für den Umgang mit künstlicher Intelligenz.

Spezialisierung auf bestimmte Anwendungen

Beschleuniger für künstliche Intelligenz könnten weiter nutzungsspezifisch sein und so als Motor in Geräte einfließen, die speziell für die Ausführung einer bestimmten Aufgabe konzipiert sind.

Die wahren Auswirkungen von Beschleunigern für künstliche Intelligenz

Beschleuniger für künstliche Intelligenz sind nicht grundsätzlich Hardware, sondern fungieren selbst als Antriebsmotor, der die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz weiter vorantreibt. Die „Beschleunigung“ der künstlichen Intelligenz bedeutet naturgemäß eine schnellere Entwicklung und einen schnelleren Einsatz, was zu rasanten Innovationen in Bereichen wie Gesundheit, Finanzen, Fertigung und Verkehr führt.

Solche Technologien schaffen zwar Kanäle für künftigen Missbrauch durch künstliche Intelligenz, tragen aber gleichzeitig dazu bei, andere verwandte Technologien im Bereich der Sicherheit und Erklärbarkeit voranzubringen. Beschleuniger der künstlichen Intelligenz bergen eine Vielzahl von Potenzialen, die dazu beitragen können, eine für alle vorteilhafte Zukunft zu gestalten.

Abschließend haben wir für Sie die am häufigsten gestellten Fragen und ihre Antworten zusammengestellt

Was ist ein Beschleuniger für künstliche Intelligenz?

Spezialisierte Hardware oder Software, die Berechnungen im Bereich der künstlichen Intelligenz beschleunigt. Am häufigsten werden sie in den Bereichen maschinelles Lernen, neuronale Netze und Datenverarbeitung eingesetzt.

Warum sind Beschleuniger für künstliche Intelligenz wichtig?

Sie bilden das Rückgrat für die effiziente Bearbeitung anspruchsvoller Aufgaben im Bereich der künstlichen Intelligenz und ermöglichen es, die Verarbeitungszeiten zu verkürzen, den Energieverbrauch zu senken und Anwendungen der künstlichen Intelligenz auf verschiedenen Geräten besser auszulasten.

Wie Beschleuniger für künstliche Intelligenz funktionieren

Sie sind für die parallele Verarbeitung der großen Matrix- und Vektoroperationen ausgelegt, die für Aufgaben der künstlichen Intelligenz typisch sind. Als solche sind sie in der Lage, eine Reihe dieser Datenpunkte gleichzeitig zu verarbeiten, was im krassen Gegensatz zur herkömmlichen CPU steht, die ihre Aufgaben sequentiell abarbeitet.

Was sind einige der Vorteile von Beschleunigern für künstliche Intelligenz?

Zu den Vorteilen von Künstliche-Intelligenz-Beschleunigern gehören eine hohe Leistung im Bereich der künstlichen Intelligenz, eine geringe Latenzzeit bei Künstliche-Intelligenz-Anwendungen und die Verarbeitung größerer, komplexer Künstliche-Intelligenz-Modelle bei gleichzeitiger Reduzierung des Stromverbrauchs.