Warum KI so viele GPUs braucht

Herkömmliche CPUs sind äußerst vielseitig und eignen sich hervorragend für die Ausführung einer Vielzahl von Rechenaufgaben. Sie sind für sequenzielle Operationen, Betriebssysteme, Unternehmenssoftware, Datenbanken und unzählige andere Arbeitslasten optimiert.

Künstliche Intelligenz ist anders. Das Trainieren und Ausführen moderner KI-Modelle erfordert die gleichzeitige Ausführung einer enormen Anzahl von mathematischen Operationen. Diese Art von Arbeitsbelastung überfordert herkömmliche Prozessoren schnell.

CPUs sind zwar nach wie vor wichtige Komponenten von KI-Systemen, können aber nicht die massiven parallelen Verarbeitungsfunktionen bieten, die für die größten Modelle von heute erforderlich sind.

Grafikprozessoren wurden ursprünglich für das Rendern von Computergrafiken entwickelt. Das Rendern von Bildern erfordert die gleichzeitige Durchführung ähnlicher Berechnungen an Millionen von Pixeln, was eine parallele Verarbeitung unerlässlich macht.

KI-Workloads weisen viele dieser Merkmale auf. Neuronale Netze führen große Matrixoperationen durch, die auf Tausende von Rechenkernen gleichzeitig verteilt werden können.

Da Grafikprozessoren weitaus mehr parallele Ausführungseinheiten enthalten als CPUs, können sie KI-Berechnungen drastisch beschleunigen und gleichzeitig die Gesamteffizienz verbessern.

Das Training eines KI-Modells erfordert die Verarbeitung riesiger Datensätze und die Anpassung von Milliarden oder gar Billionen von Parametern. Dieser Prozess erfordert außerordentliche Rechenressourcen.

Große Sprachmodelle werden in der Regel mit Clustern trainiert, die aus Hunderten, Tausenden oder sogar Zehntausenden von GPUs bestehen, die über Wochen oder Monate zusammenarbeiten.

Ohne GPU-Beschleunigung wäre das Training vieler der fortschrittlichsten KI-Modelle von heute wirtschaftlich oder technisch nicht praktikabel.

Viele Menschen gehen davon aus, dass GPUs nur während des Trainings benötigt werden. In Wirklichkeit verbraucht auch die Inferenz erhebliche Rechenressourcen.

Jedes Mal, wenn ein Nutzer eine Eingabeaufforderung abschickt, ein Bild erzeugt oder mit einem KI-Assistenten interagiert, muss die Hardware Milliarden von Berechnungen durchführen, um eine Antwort zu geben.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI werden für die Bedienung von Millionen gleichzeitiger Nutzer oft riesige GPU-Flotten benötigt, die über mehrere Rechenzentren verteilt sind.

Führende KI-Unternehmen betreiben Infrastrukturen in außergewöhnlichem Umfang. Große Implementierungen umfassen häufig Tausende von Beschleunigern, die über ultraschnelle Netzwerktechnologien verbunden sind.

Diese Cluster ermöglichen es, KI-Modelle schneller zu trainieren, mehr Nutzer zu bedienen und akzeptable Reaktionszeiten bei hoher Nachfrage aufrechtzuerhalten.

Die daraus resultierenden Investitionen in die Infrastruktur erklären, warum GPUs zu einer der strategisch wichtigsten Ressourcen in der KI-Branche geworden sind.

Künftige Hardware wird mit Sicherheit effizienter werden. Spezialisierte KI-Beschleuniger, verbesserte Software-Optimierung und neue Chip-Architekturen können die Menge der für eine bestimmte Arbeitslast erforderlichen Hardware reduzieren.

Zugleich werden die KI-Modelle immer größer und leistungsfähiger. Die steigende Nachfrage könnte viele Effizienzgewinne künftiger Hardware-Generationen zunichte machen.

Auf absehbare Zeit werden GPUs und KI-Beschleuniger wahrscheinlich wichtige Bestandteile des globalen KI-Ökosystems bleiben.