Kernaussage
KI nutzt GPUs, weil moderne neuronale Netze enorme Mengen paralleler Berechnungen ausführen. GPUs sind dafür ausgelegt, viele Operationen gleichzeitig zu verarbeiten, und sind daher für das Training und den Betrieb großer KI-Modelle unverzichtbar.
Inhalt
Warum CPUs für moderne KI nicht ausreichend sind
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. KI benötigt GPUs, da das Trainieren und Ausführen moderner Modelle die gleichzeitige Durchführung einer enormen Anzahl mathematischer Operationen erfordert. Diese Art von Rechenlast 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.
Die Kraft der Parallelverarbeitung
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.
Training großer KI-Modelle
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.
Inferenz erfordert auch GPUs
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 einen Prompt 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.
Warum Unternehmen Tausende von GPUs einsetzen
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.
Wird KI immer so viele Grafikprozessoren benötigen?
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.