Was sind KI-Workloads?
KI-Workloads sind Sammlungen einzelner Computerprozesse, Anwendungen und Echtzeit-Rechenressourcen, die zur Ausführung spezifischer Aufgaben der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und in Deep-Learning-Systemen verwendet werden.
Genauer gesagt bezieht sich der Begriff „KI-Workloads“ auf ressourcenintensive Aufgaben, die große Datenmengen im Zusammenhang mit der Entwicklung, dem Training und der Bereitstellung von KI-Modellen erfordern.
Hinter den Kulissen ermöglichen individuelle KI-Workloads KI-Anwendungen, menschenähnliche Eigenschaften wie Verständnis, Entscheidungsfindung, Problemlösung, Kreativität und Autonomie zu simulieren, die mit der Art und Weise verbunden sind, wie Menschen lernen, denken und Schlussfolgerungen ziehen.
Der Unterschied zwischen KI-Workloads und herkömmlichen Workloads
In der IT hat sich der Begriff „Workload“ weiterentwickelt und hat je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen. Im Allgemeinen bezieht sich Workload auf die gesamte Systemanforderung, die Zeit und die Ressourcen, die erforderlich sind, um ein bestimmtes gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Die Workloads können von relativ einfachen Aufgaben wie einer einzelnen Berechnung oder einer eigenständigen Anwendung bis hin zu komplexen Vorgängen wie der Verarbeitung umfangreicher Datenanalysen, Hybrid Cloud- oder Public Cloud-Services oder der Ausführung einer Reihe miteinander verbundener Anwendungen und Workflows reichen.
Als Teilbereich sind KI-Workloads mit Aufgaben im Zusammenhang mit KI-Anwendungen verbunden, wie beispielsweise generative KI, Large Language Models (LLM) wie ChatGPT, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die Ausführung von KI-Algorithmen. KI-Workloads unterscheiden sich von den meisten anderen Workload-Typen durch ihre hohe Komplexität und die Art der verarbeiteten Daten. Im Vergleich zu anderen Typen von Workloads verarbeiten KI-Workloads in der Regel unstrukturierte Daten wie Bilder und Text.
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Im Allgemeinen lassen sich KI-Workloads in zwei Hauptkategorien unterteilen, wobei Modelltraining und Modellinferenz die beiden umfassendsten sind:
Modelltraining-Workloads werden verwendet, um KI-Frameworks zu lehren, Muster zu erkennen, um genaue Vorhersagen zu treffen.
Modellinferenz-Workloads bestehen aus Aufgaben (und der dafür erforderlichen Rechenleistung), die KI-Modelle benötigen, um brandneue Daten und Anfragen zu interpretieren und darauf zu reagieren.
Bei genauerer Betrachtung lassen sich einige zusätzliche, differenziertere Typen von KI-Workloads unterscheiden:
Diese Typen von Workloads umfassen die Vorbereitung von Daten für eine tiefere Analyse oder für Modelltrainingszwecke. Als wichtiger Schritt beim Training von KI-Modellen stellt die Verarbeitung von Workloads sicher, dass die Trainingsdaten vordefinierte Qualitäts- und Formatierungsstandards erfüllen. Datenverarbeitungs-Workloads umfassen Aufgaben wie das Extrahieren und Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Format und das anschließende Laden der Daten in ein Speichersystem, auf das das KI-Modell leicht zugreifen kann. Diese Prozesstypen können auch komplexere Vorgänge wie die Merkmalsextraktion umfassen, bei der bestimmte Datenpunkte oder Attribute als gewünschte Eingaben aus weniger strukturierten Datensätzen identifiziert werden.
Workloads für maschinelles Lernen (ML) stehen in direktem Zusammenhang mit der Entwicklung, dem Training und der Bereitstellung von ML-Algorithmen, die zum Lernen und für Vorhersagen verwendet werden. ML-Workloads verarbeiten große Datensätze und passen die Modellparameter iterativ an, um die Genauigkeit zu verbessern. ML-Modelle sind für Inferenzaufgaben von großem Wert, beispielsweise für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse auf Grundlage historischer Muster. Diese Typen von Workloads können während der Trainingsphase besonders ressourcenintensiv sein und erfordern spezielle Prozessoren wie GPUs (Grafikprozessoren) und TPUs (Tensor Processing Units), um Vorgänge durch parallele Berechnungen zu beschleunigen.
Deep Learning (DL)-Workloads werden zum Trainieren und Bereitstellen neuronaler Netzwerke verwendet, die die Denk-, Lern- und Problemlösungsprozesse des menschlichen Gehirns nachahmen. Als Teilbereich des maschinellen Lernens zeichnen sich Deep-Learning-Systeme durch eine größere Tiefe aus, die mehrere Schichten künstlicher Neuronen oder Knoten umfasst, die zunehmend komplexe Datenhierarchien nutzen, um Verbindungen und Abstraktionen herzustellen. DL-Modelle sind besonders nützlich für Aufgaben der Bilderkennung und Spracherkennung. Diese Typen von Workloads können jedoch noch anspruchsvoller sein als ML-Workloads und erfordern leistungsstarke KI-Accelerators, wie sie im High-Performance-Computing (HPC) eingesetzt werden.
Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) unterstützen Menschen bei der Interaktion mit KI-Systemen durch dialogorientierte Prompts. Diese Typen von Workloads helfen KI-Modellen, natürliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren und anschließend Antworten zu generieren, die auch für Menschen leicht verständlich sind. Zu den Aufgaben im Zusammenhang mit NLP gehören Stimmungsanalyse, Sprachübersetzung und Spracherkennung. NLP-Systeme müssen in der Lage sein, große Mengen an Text- und Audiodaten hinsichtlich Kontext, Grammatik und Semantik zu analysieren. Moderne CPUs (Zentrale Recheneinheiten) sind in der Lage, NLP-KI-Systeme auszuführen. Komplexere Sprachmodelle können jedoch Standardprozessoren überlasten und erfordern höhere Rechenressourcen.
Generative KI-Systeme werden verwendet, um neue Inhalte (z. B. Texte, Bilder, Videos) auf der Grundlage umfangreicher Trainingsdaten und Benutzer-Prompts zu erstellen. Generative KI-Workloads interpretieren Benutzerbefehle und ziehen Schlussfolgerungen, um kohärente Ergebnisse zu erstellen. Large Language Models verwenden generative KI-Workloads für Aufgaben wie die Vorhersage des besten nächsten Wortes in einem Satz. Diffusionsmodelle, die für die Bild- und Videogenerierung verwendet werden, nutzen diese Typen von Workloads, um zufälliges Rauschen iterativ zu kohärenten und kontextbezogenen Bildern zu verfeinern, fast wie ein Bildhauer, der einen Marmorblock bearbeitet.
Computer-Vision-Workloads ermöglichen es Computern, mithilfe von Sensoren wie Kameras und LiDAR visuelle Daten zu interpretieren, Objekte zu identifizieren und in Echtzeit zu reagieren. Diese Typen von Aufgaben sind für Anwendungen wie selbstfahrende Fahrzeuge oder automatisierte Überwachung von entscheidender Bedeutung. Zu den Workloads im Bereich Computer Vision gehören Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Gesichtserkennung.
KI-Workloads sind für alle Arten von KI-Anwendungen nützlich. Jüngste technologische Durchbrüche haben die KI in ein neues Zeitalter der Nützlichkeit geführt, mit Anwendungen in Branchen von der Automatisierung über die Automobilindustrie und das Gesundheitswesen bis hin zur Schwerindustrie. Jeden Tag werden neue KI-Anwendungen getestet und bestehende Anwendungen weiterentwickelt, die das Potenzial haben, eine Vielzahl von Dienstleistungen und Abläufen erheblich zu verbessern.
Customer Experience, Service und Support
KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten werden zunehmend von Unternehmen eingesetzt, die Kundenanfragen, Support-Tickets und sogar den Vertrieb besser bearbeiten möchten. Tools wie diese nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache und generative KI, um Kundenfragen zu interpretieren und zu beantworten, schnelle Antworten zu geben oder komplexere Anfragen an Live-Agenten weiterzuleiten. Da KI einfache Aufgaben wie die Beantwortung häufig gestellter Fragen und den permanenten Support übernehmen kann, haben menschliche Mitarbeiter mehr Zeit für anspruchsvollere Aufgaben, was insgesamt zu einer besseren Benutzererfahrung führt.
Betrugserkennung
KI entwickelt sich schnell zu einer äußerst wirksamen Verteidigungsmaßnahme gegen die sich ständig weiterentwickelnden Taktiken von Betrügern und Betrügern. Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning können komplexe Transaktionsmuster analysieren und verdächtiges Verhalten durch Anomalieerkennung melden. Während menschliche Experten für Betrugserkennung nur über begrenzte Kapazitäten verfügen, kann KI pro Sekunde exponentiell mehr Daten überprüfen – ein unschätzbares Tool für Branchen wie das Bankwesen.
Personalisierte Erfahrungen
Einzelhändler, Banken und andere kundenorientierte Unternehmen nutzen KI, um personalisiertere Einkaufs- und Unterhaltungserlebnisse zu schaffen, die die Kundenzufriedenheit verbessern und Kundenabwanderungen verhindern. KI-Algorithmen können Kundeninformationen wie persönliche Interessen und frühere Einkaufsdaten nutzen, um Produkt- und Serviceempfehlungen auf die Vorlieben eines Kunden zuzuschneiden.
Personalwesen und Rekrutierung
Die Einstellung und Verwaltung qualifizierter Mitarbeiter kann für jede Branche eine enorme Belastung darstellen. KI-gestützte Rekrutierungsplattformen helfen dabei, den Einstellungsprozess zu optimieren, indem sie Lebensläufe prüfen, geeignete Kandidaten mit offenen Stellen abgleichen und sogar Vorstellungsgespräche mithilfe von Videoanalysen durchführen. Tools wie diese können HR-Experten dabei helfen, den Zeitaufwand für kleinere administrative Aufgaben zu reduzieren und sich stärker auf die vielversprechendsten Bewerber zu konzentrieren. Durch das Sortieren einer großen Anzahl potenzieller Bewerber hilft KI dabei, die Zeit bis zur Einstellung zu minimieren und die Reaktionszeiten zu verkürzen, wodurch die Erfahrung für Bewerber verbessert wird, unabhängig davon, ob sie die Stelle bekommen oder nicht.
Anwendungsentwicklung und -modernisierung
Generative KI-Tools, die auf der Grundlage von Dialogelementen detaillierte Ergebnisse liefern können, bieten Programmierern und Entwicklern einen einzigartigen Mehrwert. Automatisierte KI-Tools wie diese sind in der Lage, lauffähigen Code zu erstellen. Sie rationalisieren repetitive Aufgaben im Zusammenhang mit dem Schreiben von Code, helfen bei der Anwendungsentwicklung und beschleunigen Initiativen zur App-Migration und App-Modernisierung. KI-Codierungs-Tools sind zwar kein Ersatz für talentierte Programmierer, können jedoch dazu beitragen, Fehler zu reduzieren und die Konsistenz des Codes zu gewährleisten.
Vorausschauende Wartung
In Kombination mit leistungsstarken Tools wie Virtualisierung können maschinelle Lernmodelle Daten analysieren, die von Sensoren, Internet of Things (IoT)-fähigen Geräten und Betriebstechnologie (OT) erfasst wurden, um zuverlässige Prognosen für die erforderliche Wartung von Anlagen zu erstellen und Maschinenausfälle zu verhindern. KI-gestützte vorausschauende Wartung kann kostspielige Ausfallzeiten reduzieren und Unternehmen dabei helfen, ihre Gewinne zu sichern.
Workload-Management jeder Art ist eine entscheidende Komponente jeder größeren IT-Abteilung. Fehlerhafte Konfigurationen können die Gesamtleistung des Systems direkt beeinträchtigen und zu erhöhten Kosten, verminderter Stabilität und negativen Benutzererfahrungen führen. Anbieter von KI-Lösungen wie IBM, Microsoft Azure, Nvidia und Amazon Web Services (AWS) suchen ständig nach kostengünstigen Möglichkeiten zur Optimierung, um die Bandbreitenbelastung wichtiger Pipelines zu reduzieren und die Gesamtleistung über den gesamten Lebenszyklus aller Arten von Workloads zu verbessern.
Es gibt viele Typen komplexer Workloads, doch KI-Workloads gehören zu den anspruchsvollsten. Sie benötigen umfangreiche Datenspeicherlösungen, entweder vor Ort oder in entfernten Rechenzentren, sowie leistungsstarke, spezialisierte Hardware.
Zu den größten Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Workloads zählen:
- Ressourcenallokation: Die Realisierung effizienter KI-Workloads mit geringer Latenz ist für herkömmliche Prozessoren wie CPUs eine Herausforderung. Komplexe KI-Algorithmen und die Verarbeitung großer Datenmengen erfordern KI-optimierte Hardware, die für die parallele Verarbeitung ausgelegt ist. Mit zunehmender Komplexität und Datendichte von KI-Systemen wird Skalierbarkeit zu einem entscheidenden Faktor.
- Datenschutz und Sicherheit: KI-Workloads sind auf riesige Datenmengen angewiesen (und produzieren diese auch). Diese Daten können oft alles Mögliche enthalten, von sensiblen persönlichen Informationen über Geschäftsgeheimnisse bis hin zu geheimen Regierungsinformationen. Mit zunehmender Komplexität eines Systems steigen auch die potenziellen Sicherheitslücken. Bei der Verarbeitung solch großer und vielfältiger Datenmengen kann die Bedeutung strenger Sicherheitskontrollen gar nicht hoch genug eingeschätzt werden.
- Wartung: Im Laufe der Zeit müssen KI-Modelle gelegentlich neu trainiert und kalibriert werden, um ihre Genauigkeit sicherzustellen. Das regelmäßige Training von KI-Modellen kann ein kosten- und arbeitsintensiver Prozess sein und muss von qualifizierten Fachkräften durchgeführt werden.
- Ethische Bedenken: Der Betrieb von KI-Systemen mit KI-Workloads wirft eine Reihe neuer ethischer Fragen auf. Aspekte wie der Umgang mit algorithmischen Verzerrungen, die Gewährleistung von Modelltransparenz und die Sicherstellung der Rechenschaftspflicht sorgen weiterhin für Diskussionen. Im Falle der generativen KI, die häufig anhand von originärem geistigen Eigentum trainiert wird, werfen Bedenken hinsichtlich Urheberrecht und Namensnennung interessante und wichtige Fragen auf.
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