Was ist KI-Hardware?

KI-Systeme wie Large Language Models (LLMs) oder neuronale Netze benötigen Hardware mit hoher Bandbreite, um die großen Datensätze zu verarbeiten, die beim maschinellen Lernen (ML), Deep Learning (DL) und anderen Arten von KI-Algorithmen verwendet werden, um die Art und Weise zu replizieren, wie Menschen denken, lernen und Probleme lösen. 

Während Allzweck-Hardware wie die gängige zentrale Recheneinheit (CPU) die meisten Rechenaufgaben bewältigen kann, erfordert die KI-Infrastruktur deutlich mehr Rechenleistung. Für anspruchsvolle KI-Workloads, wie sie beispielsweise bei der KI-Entwicklung und beim KI-Training auftreten, bietet KI-Hardware wie KI-Accelerators und KI-Chips bestimmte Optimierungen, die besser für Skalierbarkeit und die Optimierung des Ökosystems geeignet sind.

Die Branche entwickelt sich rasant weiter, und fast täglich machen Durchbrüche im Bereich der KI Schlagzeilen. Da wir in ein KI-Zeitalter eintreten, bilden die KI-Hardware die entscheidenden Infrastruktur-Komponenten, die diese beeindruckenden KI-Anwendungen antreiben.

Die Gesichtserkennung beispielsweise, eine KI-Anwendung, die wir fast schon als selbstverständlich ansehen, ist in hohem Maße auf KI-Hardware angewiesen, um funktionieren zu können. Es muss Ihr Bild lokal verarbeiten, mit genehmigten Bildern vergleichen und alle normalen Abweichungen erkennen und identifizieren, um Ihr Smartphone oder Tablet zu entsperren. Ohne KI-Hardware wären Technologien wie Gesichtserkennung oder intelligente Assistenten weniger praktisch und teurer.

Im Folgenden sind einige der wichtigsten Vorteile von KI-Hardware aufgeführt:

Der gängigste Typ von KI-Hardware sind KI-Chips, fortschrittliche Halbleiter-Mikrochip-Prozessoren, die wie spezialisierte CPUs funktionieren. Große Hersteller wie Nvidia, Intel und AMD sowie Start-ups wie Cerebras Systems entwickeln diese integrierten Schaltkreise mit unterschiedlichen Typen von Chip-Architekturen. Dies ist besser für verschiedene Typen von KI-Lösungen geeignet, erhöht die Energieeffizienz und verringert Engpässe.  

Obwohl KI-Hardware auch andere Typen von Hardware der nächsten Generation umfasst, wie beispielsweise Verbindungen mit geringer Latenzzeit für die Bereitstellung von Rechenergebnissen in Echtzeit, lassen sich die beiden Hauptkategorien der KI-Hardware in Prozessoren und Speicher unterteilen.

Hochleistungsprozessoren wie Grafikprozessoren (GPUs), Tensorprozessoren (TPUs), neuronale Prozessoren (NPUs), anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs) und Field-Programmable Gate Array (FPGAs) sind die gängigsten Typen von KI-Hardware. Prozessoren bieten ebenso wie KI-Chips die Rechenleistung, die für komplexe KI-Workloads erforderlich ist. Diese leistungsstarken Prozessoren sind zwar oft mit einem hohen Stromverbrauch verbunden, doch dank kontinuierlicher Weiterentwicklungen im Bereich der KI-Hardware wird mit jedem neuen Zyklus eine Verbesserung der Energieeffizienz angestrebt.   

• GPUs: Ursprünglich für die Grafikdarstellung entwickelt, nutzen Grafikprozessoren (GPUs) parallele Verarbeitung, die sich auch gut für KI-Aufgaben wie Inferenz und Training eignet.

• ASICs: ASICs sind hochspezialisierte Prozessoren, die für bestimmte Anwendungen entwickelt und hergestellt werden. Diese Typen von KI-Chips werden nicht nur speziell für KI entwickelt, sondern auch für jede einzigartige Anwendung, für die eine bestimmte KI-Lösung eingesetzt werden soll. Da diese Typen von Chips für bestimmte Anwendungen hergestellt werden, sind sie nicht so flexibel wie einige ihrer Alternativen. Aus dem gleichen Grund können sie jedoch auch die optimalste Leistung bieten. 

• FPGAs: Field-Programmable Gate Array (FPGAs) können als reprogrammierbare ASICs betrachtet werden. Während ein ASIC einmal programmiert wird und nicht mehr geändert werden kann, müssen FPGAs vor der Verwendung programmiert werden und können anschließend wiederholt neu programmiert und angepasst werden. Diese Typen von Chips sind äußerst vielseitig und werden häufig für Prototypen neuer ASICs verwendet. 

• NPUs: Neural Processing Units (NPUs) sind eine Art von ASICs, die speziell zur Verbesserung von Deep Learning und neuronalen Netzwerken entwickelt wurden. NPUs werden für datenintensive Aufgaben wie Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt.

• TPUs: TPUs sind ein proprietärer Typ von KI-Beschleunigern, die von Google für die Verarbeitung von Tensor-Mathematikoperationen entwickelt wurden, die in KI-Anwendungen häufig vorkommen. Die TPUs von Google wurden speziell für das Training großer Sprachmodelle und generativer KI entwickelt.

• WSE-3: Laut einigen Benchmarks ist die Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) von Cerebras Systems mit 900.000 KI-Kernen auf einer Einheit der schnellste Prozessor, der jemals hergestellt wurde. Jeder Kern verfügt über eine Speicherbandbreite von 21 Petabyte pro Sekunde für die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen. 

• Telum II: Die IBM Telum II-Prozessoren sind eine Weiterentwicklung des ersten KI-Chips von IBM und wurden speziell für die Verbesserung von KI-Prozessen entwickelt, insbesondere in Kombination mit dem IBM Spyre AI Accelerator. 

Der Arbeitsspeicher spielt eine entscheidende Rolle in der Infrastruktur der meisten Computer, einschließlich KI-fähiger Maschinen. Speicherarchitekturen und -geräte gewährleisten, dass KI-Systeme schnell auf die Daten und Anweisungen zugreifen können, die sie zur Erfüllung ihrer Aufgaben benötigen. Die Speicherkapazität und Geschwindigkeit eines Systems wirken sich direkt auf die Leistungsfähigkeit aus. Unzureichender Arbeitsspeicher kann zu Engpässen führen, die alle Systemvorgänge verlangsamen oder behindern, nicht nur KI-Workloads.

Allerdings ist nicht jeder Speicher gleich, und obwohl alle Speichertypen ihre Berechtigung haben, sind einige für bestimmte und allgemeine KI-Anwendungen besser optimiert als andere. In KI-Systemen werden häufig verschiedene Typen von Speichern für unterschiedliche Teile des KI-Prozesses zusammen verwendet, wobei die spezifischen Anforderungen vom jeweiligen Projekt oder den betrieblichen Anforderungen abhängen. 

• RAM: Der Hauptspeichertyp für KI und allgemeine Computeranwendungen, der Arbeitsspeicher (RAM), bietet einen schnellen, temporären Datenspeicher für aktive Vorgänge. RAM kann Daten schnell lesen und schreiben und eignet sich daher gut für die Echtzeitverarbeitung. Begrenzte Kapazität und hohe Volatilität machen es für größere KI-Anwendungen weniger geeignet. 

• VRAM: Video-RAM (VRAM) ist ein spezieller RAM-Typ, der speziell in GPUs verwendet wird. VRAM bietet die für komplexe KI-Aufgaben erforderliche verbesserte Parallelität. Im Vergleich zu herkömmlichem RAM kann es jedoch teurer sein und über eine geringere Kapazität verfügen. 

• HBM: Ursprünglich für den Einsatz in Hochleistungsrechnern entwickelt, ist High-Bandwidth Memory (HBM) für blitzschnelle Datenübertragungen zwischen Prozessoren ausgelegt – ein wertvoller Vorteil für KI-Anwendungen. Obwohl die Geschwindigkeit von HBM mit einem hohen Preis verbunden ist, ist dieser Typ von Hochgeschwindigkeitsspeicher die ideale Wahl für KI-Anwendungen. 

• Nichtflüchtiger Speicher: Flüchtige Typen von Speicher benötigen eine konstante Stromversorgung, um Daten zu speichern, während nichtflüchtige Speicher wie Solid-State-Laufwerke (SSDs) und Festplattenlaufwerke (HDDs) eine langfristige Speicherung ohne Wartung oder Stromversorgung ermöglichen. Da die Taktfrequenzen weitaus langsamer sind als bei RAM oder VRAM, eignet sich nichtflüchtiger Speicher nicht für aktive Datenübertragungen, ist jedoch in KI-Systemen nützlich, um Daten langfristig zu speichern. 

Die Anwendungsfälle für KI-Hardware sind so vielfältig und umfangreich wie die KI selbst. So wie die KI-Technologie Hardware aus den Bereichen High-End-Grafikverarbeitung und Hochleistungsrechner übernommen hat, nutzen diese Technologien nun KI-Hardware, um ihre eigenen Abläufe zu verbessern. Von Rechenzentren bis hin zu Fast-Food-Drive-Ins – KI-Hardware eignet sich für jede Anwendung der KI-Technologie.

Möglicherweise verwenden Sie sogar KI-Hardware, um diesen Artikel zu lesen. KI-Chips finden zunehmend Verwendung in Laptops und Mobilgeräten von Herstellern wie Apple und Google, um die Leistung für mobile KI-Aufgaben wie Spracherkennung und Fotobearbeitung zu verbessern. KI-Hardware wird immer leistungsfähiger und kompakter, sodass viele dieser Aufgaben lokal ausgeführt werden können, was die Bandbreite reduziert und das Benutzererlebnis verbessert.  

Anderswo wird KI-Hardware zu einer wertvollen Komponente in der Cloud-Computing-Infrastruktur. KI-fähige GPUs und TPUs auf Unternehmensebene können unerschwinglich teuer sein, aber Anbieter wie IBM, Amazon, Oracle und Microsoft bieten über ihre Cloud-Services einen kostengünstigen Zugang zu diesen leistungsstarken Prozessoren als Alternative an. 

Einige weitere Anwendungsbereiche für KI-Hardware sind die Folgenden.

KI-Hardware ist eine entscheidende Komponente bei der Entwicklung von selbstfahrenden Autos und autonomen Fahrzeugen. Diese Fahrzeuge nutzen KI-Chips, um große Datenmengen von Kameras und Sensoren zu verarbeiten und zu interpretieren. Dies ermöglicht Reaktionen in Echtzeit, die Unfälle verhindern und die Sicherheit von Passagieren und Fußgängern gewährleisten.

KI-Hardware bietet die für Computer Vision erforderliche Parallelität, die Computern dabei hilft, die Farbe einer Ampel oder den Verkehr an einer Kreuzung zu „sehen“ und zu interpretieren.

Edge Computing ist ein schnell wachsendes Computing-Framework, das Unternehmensanwendungen und überschüssige Rechenleistung näher an Datenquellen wie Internet der Dinge (IoT)-Geräte und lokale Edge-Server verlagert. Da unsere digitale Infrastruktur zunehmend von Cloud Computing abhängig wird, bietet Edge Computing verbesserte Bandbreiten und höhere Sicherheit für alle, die Wert auf Datenschutz legen.

Ähnlich zielt Edge-KI darauf ab, KI-Operationen näher an die Benutzer zu verschieben. KI-Hardware wird zu einer nützlichen Komponente in der Edge-Infrastruktur, da sie Machine Learning- und Deep Learning-Algorithmen nutzt, um Daten besser an der Quelle zu verarbeiten, Latenzen zu reduzieren und den Energieverbrauch zu senken.

Obwohl KI-Technologie bereits seit Jahrzehnten entwickelt wird, ist sie erst seit kurzem wirklich in den Fokus der Öffentlichkeit gerückt, was zum Teil auf bahnbrechende generative KI-Technologien wie ChatGPT und Midjourney zurückzuführen ist. Tools wie diese verwenden Large Language Models und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um natürliche Sprache zu interpretieren und auf Grundlage von Benutzereingaben neue Inhalte zu erstellen.