Was ist der Unterschied zwischen KI-Beschleunigern und GPUs?

Ein KI-Beschleuniger ist ein Hardware-Produkt mit einer Grafikverarbeitungseinheit (GPU), das verwendet wird, um Modelle für maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL), die Verarbeitung natürlicher Sprache und andere Vorgänge der künstlichen Intelligenz (KI) zu beschleunigen.

Der Begriff KI-Beschleuniger wird jedoch zunehmend zur Beschreibung spezialisierterer KI-Chips wie Neural Processing Units (NPUs) oder Tensor Processing Units (TPUs) verwendet. Während Allzweck-GPUs, die ursprünglich für das Rendern von Bildern und Grafiken entwickelt wurden, als KI-Beschleuniger sehr effektiv sind, bieten andere Arten von speziell entwickelter KI-Hardware möglicherweise eine ähnliche oder bessere Rechenleistung mit verbesserter Energieeffizienz, größerem Durchsatz und anderen wertvollen Optimierungen für KI-Workloads.  

Standard-Zentralprozessoren (CPUs) arbeiten in einem linearen Framework, reagieren nacheinander auf Anfragen und haben oft Probleme mit leistungsstarker Datenverarbeitung. GPUs sind anders konstruiert und übertreffen derartige Anforderungen.

Mit mehreren Logikkernen ausgestattet, zerlegen GPUs komplizierte Probleme in kleinere Stücke, die gleichzeitig gelöst werden können. Diese Methode wird als Parallelverarbeitung bezeichnet. Die CUDA-API wurde ursprünglich 2006 von Nvidia entwickelt und hat die beeindruckende parallele Rechenleistung der GPU ins Rollen gebracht. So können Programmierer Nvidia-GPUs für die allgemeine Verarbeitung in Tausenden von Anwendungsfällen verwenden, z. B. bei der Optimierung des Rechenzentrums, der Robotik, der Smartphone-Herstellung, dem Mining von Kryptowährungen und mehr. 

Die beeindruckenden Funktionen zur Parallelverarbeitung der GPU haben sich auch für KI-Aufgaben wie das Training großer Sprachmodelle (LLMs) oder neuronaler Netze als äußerst nützlich erwiesen. Mit einer höheren Nachfrage geht jedoch auch ein erhöhter Stromverbrauch einher. Außerdem sind leistungsstarke GPUs bekanntermaßen echte Stromfresser und teuer. 

Obwohl GPUs gut für KI-Anwendungen wie die Verarbeitung großer Datensätze geeignet sind, sind sie nicht speziell für den Einsatz in KI-Modellen konzipiert. Als Grafikprozessor weist die durchschnittliche GPU eine bestimmte Anzahl von Logikkernen für grafikbezogene Aufgaben zu. Zu diesen Aufgaben gehören die Videokodierung und -dekodierung, die Berechnung von Farbwerten und verschiedene Rendering-Prozesse, die für Aufgaben wie Videobearbeitung, 3D-Modellierung und Spiele von Bedeutung. Die Chips von KI-Beschleunigern hingegen sind so abgestimmt, dass sie nur die Aufgaben erledigen, die für die KI notwendig sind. 

Im Allgemeinen muss eine GPU in der Lage sein, eine sehr große (aber nicht riesige) Datenmenge sehr schnell zu verarbeiten, um komplexe und schnelle Grafiken flüssig in Echtzeit darzustellen. Daher priorisieren GPUs Vorgänge mit geringer Latenz, um eine konstante und gleichbleibend hohe Bildqualität zu gewährleisten.

Während die Geschwindigkeit bei KI-Modellen auch wichtig ist, sind KI-Datensätze viel größer als die durchschnittlichen Anforderungen an die GPU. Im Gegensatz zu GPUs sind KI-Beschleuniger auf eine Optimierung der Bandbreite ausgelegt und bieten daher in der Regel auch eine verbesserte Energieeffizienz. 

Obwohl GPUs häufig als KI-Beschleuniger eingesetzt werden, ist ein GPU im Vergleich zu einem spezialisierten KI-Beschleuniger möglicherweise nicht die beste Option. Die Hauptunterschiede zwischen Allzweck-GPUs und spezialisierten KI-Chips liegen in der Spezialisierung, Effizienz, Zugänglichkeit und Nützlichkeit.

• Spezialisierung: GPUs sind für eine fortschrittliche parallele Verarbeitung konzipiert, die für eine Vielzahl anspruchsvoller Aufgaben wiederverwendet werden kann. Sie sind jedoch auf Video- und Grafikverarbeitungsaufgaben spezialisiert und werden hauptsächlich für diese Zwecke verwendet. 

• Effizienz: GPUs verbrauchen bekanntermaßen große Mengen an Strom und gelten nicht als ressourceneffiziente Lösungen. Ein hoher Stromverbrauch kann sich negativ auf die Skalierbarkeit eines Betriebs auswirken, der auf einer GPU oder GPUs als Hauptprozessortyp basiert. 

• Zugänglichkeit: GPUs werden von vielen verschiedenen großen Herstellern hergestellt, darunter AMD, Nvidia und Intel, und sind weit verbreitet, obwohl sich die gestiegene Nachfrage auf die Kosten auswirken kann. GPUs, die schon seit vielen Jahren auf dem Markt sind, verfügen außerdem über eine robuste Auswahl bereits vorhandener Ressourcen und lassen sich leicht über Frameworks wie CUDA programmieren. 

• Anwendungsfälle: GPUs sind die bevorzugten Prozessoren in den Bereichen Gaming, Computeranimation und Videoverarbeitung. Dank ihrer parallelen Verarbeitung sind sie auch bei anderen Anwendungsformen beliebt, die eine Datenverarbeitung in großem Maßstab erfordern, wie z. B. Rechenzentren, Krypto-Mining und einige KI-Anwendungsfälle.

• Spezialisierung: KI-Beschleuniger sind auf KI-Aufgaben spezialisiert und können für bestimmte Arten von KI-Anwendungen weiter spezialisiert werden. KI-Beschleuniger können zwar einen Mehrwert in Systemen bieten, in denen Funktionen ausgeführt werden, die nichts mit der KI zu tun haben, eigentlich sind sie aber für KI-Aufgaben konzipiert und werden daher idealerweise für diese eingesetzt.

• Effizienz: KI-Beschleuniger werden oft für sehr spezifische Anwendungen entwickelt und sind in der Regel viel effizienter als GPUs. Sie bieten ähnliche parallele Verarbeitungsfähigkeiten, benötigen aber viel weniger Energieressourcen. KI-Beschleuniger sind in der Lage, überschüssige Funktionen, die von GPUs für die Grafikverarbeitung verwendet werden, abzuschalten, um sie für KI-Aufgaben zu optimieren, wie z.B. die kurzen, sich wiederholenden Berechnungen und KI-Algorithmen, die in neuronalen Netzen verwendet werden.

• Zugänglichkeit: KI-Beschleuniger sind neuer als GPUs und im Allgemeinen weniger zugänglich. Proprietäre KI-Beschleuniger wie die Google TPU (Tensor Processing Unit) sind auf dem allgemeinen Markt möglicherweise seltener verfügbar. Communitys für maschinelles Lernen wie Pytorch und die Open-Source-Plattform TensorFlow machen KI-Beschleuniger jedoch durch wachsende Bibliotheken von Tools und Ressourcen zunehmend zugänglicher. 

• Anwendungsfälle: Da es sich um einen spezialisierteren Hardwaretyp handelt, sind die Anwendungsfälle von KI-Beschleunigern enger gefasst als bei GPUs und auf anspruchsvolle KI-Aufgaben wie Computer Vision/Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und autonome Fahrzeuge beschränkt. Da die KI jedoch immer stärker in unseren Alltag integriert wird, haben Hersteller damit begonnen, KI-Beschleuniger wie NPUs in gängigere Unterhaltungselektronik wie Laptops und Smartphones zu integrieren.  

Für KI-Anwendungen kann ein Grafikprozessor eine gute Allzwecklösung sein, so wie ein Geländewagen einen guten Mittelweg zwischen einem Sportwagen und einem Sattelschlepper darstellt. Ein Sattelschlepper ist langsamer als ein Sportwagen, kann aber viel mehr Ladung transportieren. Ein Geländewagen kann einiges an Ladung transportieren und ist schneller als ein Sattelschlepper, aber langsamer als ein Sportwagen.

Die GPU ähnelt einem Geländewagen, aber je nach Prioritäten der KI-Anwendung kann ein spezialisierterer KI-Chip, wie z. B. ein spezielleres Fahrzeug, besser geeignet sein. 

Grafikprozessoren, manchmal auch Graphical Processing Units genannt, wurden in den 1990er Jahren erfunden, um die Verarbeitungsanforderungen an CPUs zu verringern, als die Computertechnik immer weniger textbasiert wurde und grafische Betriebssysteme und Videospiele an Popularität gewannen.

Seit der Erfindung des modernen Computers in den frühen 1950er Jahren ist die CPU für kritische Rechenaufgaben zuständig, einschließlich aller für das Programm notwendigen Verarbeitungs-, Logik- und Eingabe/Ausgabe-Steuerungen (E/A).

In den 1990er Jahren verlangten Videospiele und Computer-Aided Design (CAD) nach einer effizienteren Methode, um Daten in Bilder umzuwandeln. Diese Herausforderung veranlasste Ingenieure, die ersten GPUs mit einer einzigartigen Chiparchitektur zu entwickeln, die eine parallele Verarbeitung durchführen kann.

Seit Nvidia 2007 die GPU-Programmierplattform CUDA einführte, hat sich das GPU-Design stark verbreitet und Anwendung in allen Branchen gefunden, die weit über die Grafikverarbeitung hinausgehen (obwohl das Rendern von Grafiken immer noch die häufigste Anwendung für die meisten GPUs ist). 

Obwohl es Hunderte von GPU-Varianten mit unterschiedlicher Leistung und Effizienz gibt, fällt die große Mehrheit in eine der drei Kategorien:

• Diskret: Diskrete GPUs oder dGPUs sind von der CPU eines Systems getrennt. Als eigenständige Hardwareteile werden dGPUs häufig in fortschrittlichen Anwendungen eingesetzt, z. B. bei der umfangreichen Videobearbeitung oder beim Hochleistungs-Gaming. 

• Integriert: Integrierte GPUs, oder iGPUs, sind direkt in die Systeminfrastruktur eingebaut und mit der CPU kombiniert. Integrierte GPUs bieten eine vereinfachte Infrastruktur ohne Leistungseinbußen und werden häufig in Laptops und tragbaren Spielekonsolen eingesetzt. 

• Virtuell: Virtuelle GPUs bieten die gleichen Funktionen wie andere GPU-Typen, nur ohne die Hardware. Ein virtueller Grafikprozessor verwendet eine Software zur Virtualisierung, um einen codebasierten Grafikprozessor zu erstellen, der für Cloud-basierte Anwendungen nützlich ist. Da virtuelle GPUs keine dedizierte Hardware benötigen, sind sie einfacher und kostengünstiger zu implementieren und zu warten. 

Während KI-Beschleuniger sich auf jede Form von Hardware beziehen, die zur Beschleunigung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz verwendet werden, beschreibt der Begriff KI-Beschleuniger zumeist spezialisierte KI-Chips, die für bestimmte Aufgaben im Zusammenhang mit KI-Modellen optimiert sind.

Obwohl sie als hochspezialisierte Hardware gelten, werden KI-Beschleuniger von etablierten Computerunternehmen wie IBM, Amazon Web Services (AWS) und Microsoft sowie Start-ups wie Cerebras entwickelt und genutzt. Mit zunehmender Reife und zunehmender Beliebtheit von KI werden KI-Beschleuniger und zugehörige Toolkits immer häufiger eingesetzt. 

Vor der Erfindung der ersten dedizierten KI-Beschleuniger wurden Allzweck-GPUs (wie auch weiterhin) häufig in KI-Anwendungen verwendet, insbesondere aufgrund ihrer fortschrittlichen Parallelverarbeitungsleistung. Da die KI-Forschung jedoch im Laufe der Jahre Fortschritte gemacht hat, haben Ingenieure nach KI-Beschleunigerlösungen gesucht, die eine verbesserte Energieeffizienz und KI-Nischenoptimierungen bieten. 

KI-Beschleuniger variieren sowohl je nach Leistung als auch nach Spezialisierung, wobei einige proprietäre Technologien ausschließlich bestimmten Herstellern vorbehalten sind. Zu den bekannteren Arten von KI-Beschleunigern gehören die folgenden:

• GPUs: Als Allzweck-KI-Beschleuniger werden GPUs für ihre leistungsstarke Parallelität geschätzt. Sie leiden jedoch unter hohem Energieverbrauch und geringer Skalierbarkeit. 

• Feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs): FPGAs sind eine Art konfigurierbarer Prozessor, der so programmiert werden kann, dass er den Anforderungen spezifischer Anwendungen entspricht. Diese Art von Chip ist für das Prototyping sehr wertvoll, da er im Laufe des Entwicklungsprozesses angepasst und optimiert werden können, um neue Anwendungsanforderungen zu erfüllen. 

• Anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs): ASICs sind kundenspezifische Chips, die für bestimmte Aufgaben entwickelt wurden. Da ASICs in der Regel auf ihre spezielle Funktion zugeschnitten sind, sind sie in der Regel sowohl in Bezug auf die Leistung als auch auf den Stromverbrauch hochgradig optimiert. 

• Neural Processing Units (NPUs): Die NPU-Architektur imitiert die neuronalen Bahnen des menschlichen Gehirns und priorisiert den Datenfluss sowie die Speicherhierarchie, um KI-Workloads in Echtzeit verarbeiten zu können.

• Tensor Processing Units (TPUs): Ähnlich wie NPUs sind TPUs eine Art proprietärer KI-Beschleuniger, der von Google hergestellt und für ein hohes Volumen an Berechnungen mit niedriger Präzision konzipiert ist, wie zum Beispiel die Art von Tensoroperationen, die bei Matrixmultiplikationen verwendet werden, wie sie bei den meisten KI-Modellen üblich sind. Während die meisten KI-Beschleuniger auch in der Lage sind, diese Art von Berechnungen durchzuführen, sind die GPUs für die TensorFlow-Plattform von Google optimiert. 

Während eine Standard-GPU bestimmte Vorteile bietet (z. B. Verfügbarkeit, Zugänglichkeit), übertreffen spezialisiertere KI-Beschleuniger in der Regel ältere Technologie in drei Schlüsselbereichen: Geschwindigkeit, Effizienz und Design.

Moderne KI-Beschleuniger, sogar GPUs, sind weitaus schneller als CPUs, wenn es um die Datenverarbeitung mit geringer Latenz geht. Für kritische Anwendungen wie autonome Fahrzeugsysteme ist die Geschwindigkeit von besonderer Bedeutung. GPUs sind besser als CPUs, aber ASICs, die für bestimmte Anwendungen wie die Computer Vision in selbstfahrenden Autos entwickelt wurden, sind noch schneller. 

KI-Beschleuniger, die für bestimmte Aufgaben entwickelt wurden, können zwischen 100 und 1.000 Mal energieeffizienter sein als GPUs mit ihrem hohen Stromverbrauch. Eine verbesserte Effizienz kann zu drastisch reduzierten Betriebskosten und, was noch wichtiger ist, zu einer weitaus geringeren Umweltbelastung führen. 

KI-Beschleuniger verwenden eine Art Chiparchitektur, die als heterogenes Design bekannt ist. Sie ermöglicht die Unterstützung mehrerer Prozessoren für separate Aufgaben und erhöht die Rechenleistung durch hochentwickelte Parallelverarbeitung. 

Da GPUs selbst als KI-Beschleuniger gelten, überschneiden sich ihre Anwendungsfälle häufig mit spezialisierter KI-Hardware. Es könnte passieren, dass GPUs in KI-Anwendungen in den Hintergrund treten. 

Vielseitige GPUs sind sowohl in der KI als auch in anderen Arten von Anwendungen immer noch weit verbreitet, eine Entwicklung, die ihr Ende noch nicht gefunden hat. GPUs werden für eine Reihe von Anwendungen eingesetzt, die eine erweiterte Parallelität erfordern, darunter die folgenden:

• Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning: Obwohl neuere Varianten von KI-Beschleunigern eines Tages GPUs in Anwendungen für künstliche Intelligenz ersetzen könnten, werden GPUs als Co-Prozessoren in KI-Systemen wahrscheinlich weiterhin von großem Wert sein. Aktuell unterstützen GPUs viele führende KI-Anwendungen, wie IBMs cloudnativen KI-Supercomputer Vela, der hohe Geschwindigkeiten benötigt, um auf immer größere Datensätze zu schulen. Auch für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Anwendungen, wie das Training neuronaler Netze, bieten GPUs weiterhin einen Mehrwert. 

• Blockchain: Die Zero-Trust-Blockchain-Technologie wird verwendet, um Transaktionen in virtuellen Konten aufzuzeichnen, und dient als Grundlage für beliebte Kryptowährungen wie Bitcoin. Die fortschrittliche Verarbeitungsleistung von GPUs ist nach wie vor sehr wertvoll für Blockchain-Anwendungen, insbesondere wenn es um „Proof-of-Work“-Vorgänge geht, die Ledger-Transaktionen validieren. 

• Grafiken: Anwendungen, die ein leistungsstarkes Grafik-Rendering erfordern, sind auf GPUs angewiesen. GPUs sind ein integraler Bestandteil wichtiger Branchen wie Gaming, Videobearbeitung und Content Creation. GPUs spielen auch eine wichtige Rolle bei Visualisierungs- und Simulationsaufgaben wie 3D-Modellierung, Wettervorhersagen sowie medizinischer, seismischer und geophysikalischer Bildgebung. 

Mit zunehmender Reife der KI-Technologie setzt sich spezialisierte Hardware immer mehr durch. ASIC-KI-Beschleuniger nutzen die parallele Verarbeitungsleistung von GPUs und verzichten dabei auf unnötige Funktionen. So werden sie immer häufiger in Anwendungen eingesetzt, zum Beispiel in den folgenden:

• Autonome Fahrzeuge: Spezialisierte KI-Beschleuniger können Daten in Echtzeit verarbeiten und sind zu einer entscheidenden Komponente selbstfahrender autonomer Fahrzeugsysteme geworden, bei denen Millisekunden zählen. KI-Beschleuniger erfassen und verarbeiten Daten von Eingabesensoren wie Kameras und LiDAR, sodass autonome Fahrzeuge ihre Umgebung interpretieren und darauf reagieren können. 

• Edge Computing und Edge-KI: Edge Computing und Edge-KI beziehen sich auf Infrastruktur-Frameworks, die Anwendungen und Rechenleistungen näher an cloudbasierte Datenquellen wie das Internet der Dinge (IoT) bringen und so schnellere und sicherere Verbindungen ermöglichen. Die Cloud-basierte KI kann Sicherheitsbedenken aufwerfen, KI-Beschleuniger helfen dabei, KI-Modelle zu lokalisieren, um die Möglichkeit der Kompromittierung sensibler Daten zu verringern. 

• Generative KI: Generative KI-Modelle wie LLMs sind für die Verarbeitung natürlicher Sprache auf KI-Beschleuniger angewiesen, die dem KI-Modell helfen, einfache Befehle zu verstehen und leicht verständliche Antworten in Anwendungen wie Chatbots zu erzeugen.