Was ist eine GPU und welche Rolle spielt sie bei der KI?

Eine GPU (Graphics Processing Unit) ist ein spezialisierter elektronischer Schaltkreis, der ursprünglich entwickelt wurde, um die Erstellung von Bildern und Videos zu beschleunigen. Die bemerkenswerte Fähigkeit, eine große Anzahl von Berechnungen schnell durchzuführen, hat jedoch dazu geführt, dass sie in verschiedenen Bereichen eingesetzt wurde, darunter künstliche Intelligenz und wissenschaftliches Rechnen, wo sie sich bei der Bewältigung datenintensiver und rechenintensiver Aufgaben auszeichnet.

GPUs werden auf einem Silikon-Wafer aufgebaut, einem dünnen, kreisförmigen Schnitt aus hochreinem Silizium. Dieser Wafer dient als Basis, auf die Milliarden mikroskopisch kleiner Transistoren geätzt werden. Diese Transistoren fungieren als Miniaturtore, die den Stromfluss steuern und die Bausteine der Logikschaltungen der GPU bilden. Ein komplexes Netzwerk aus mikroskopisch kleinen Metalldrähten, sogenannten Interconnects, verbindet diese Transistoren, sodass sie miteinander kommunizieren und Berechnungen durchführen können. Schließlich wird die gesamte Baugruppe in einem Schutzgehäuse aus Materialien wie Kunststoff, Keramik und Metall untergebracht, um die empfindlichen Schaltkreise zu schützen und die während des Betriebs erzeugte Wärme abzuleiten.

GPUs nehmen mit ihrer spezialisierten Architektur eine einzigartige Stellung ein und unterscheiden sich von CPUs für allgemeine Zwecke. 

CPUs (Central Processing Units) eignen sich hervorragend für die sequenzielle Verarbeitung, bei der Aufgaben nacheinander abgearbeitet werden. GPUs hingegen sind für die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Aufgaben ausgelegt. Außerdem sind CPUs oft kostengünstig und eignen sich hervorragend für bestimmte KI-Arbeitslasten wie Inferenzen, während GPUs eine gute Wahl für das Training oder das Ausführen sehr komplexer Modelle sind.

GPUs können eine größere Bandbreite an Algorithmen und Aufgaben verarbeiten. Das macht GPUs vielseitiger für Forschende und Entwickelnde, die mit verschiedenen KI-Ansätzen oder Anwendungsfällen wie Deep Learning experimentieren müssen.

GPUs und CPUs sind Optionen, die im Rahmen einer AI Hypercomputer-Architektur verfügbar sind.

GPUs führen eine große Anzahl von Abläufen gleichzeitig aus. Das gelingt ihnen durch eine große Anzahl von Verarbeitungskernen, die gleichzeitig an verschiedenen Teilen einer Aufgabe arbeiten können. Dank dieser Architektur für die Parallelverarbeitung können GPUs Aufgaben erledigen, für die CPUs viel länger brauchen würden. 

Stellen Sie sich eine Aufgabe vor, die sich in Tausende kleinere, unabhängige Schritte zerlegen lässt. Eine GPU kann diese Schritte auf ihre vielen Kerne verteilen, sodass sie gleichzeitig berechnet werden können. Diese Fähigkeit zur Mehrfachverarbeitung ist der entscheidende Vorteil von GPUs gegenüber CPUs, insbesondere in Bereichen wie Bild- und Videoverarbeitung, wissenschaftlichen Simulationen und vor allem im maschinellen Lernen, wo große Datenmengen und komplexe Algorithmen die Norm sind.

GPUs sind zum Arbeitstier der modernen künstlichen Intelligenz geworden und ermöglichen das Training und die Bereitstellung komplexer KI-Modelle, die alles von der Bilderkennung bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen. Da sie riesige Mengen an Berechnungen gleichzeitig vornehmen können, sind sie perfekt für rechenintensive, für die KI wichtige Aufgaben. GPUs beschleunigen das Training von KI-Modellen, sodass Forschende und Entwickelnde Modelle schneller iterieren und Durchbrüche bei den KI-Funktionen erzielen können.

GPUs werden zum Trainieren von KI-Modellen verwendet. Dazu führen sie die komplexen mathematischen Operationen aus die zum Anpassen der Modellparameter erforderlich sind. Beim Training werden dem Modell große Datenmengen zugeführt und die Parameter des Modells so angepasst, dass die Abweichung zwischen den Vorhersagen des Modells und den tatsächlichen Daten minimiert wird. GPUs können diesen Prozess beschleunigen, indem sie mehrere Berechnungen gleichzeitig durchführen.

Nach dem Training muss ein KI-Modell ausgeführt werden, oft in Echtzeit, um Vorhersagen zu neuen Daten zu treffen. GPUs spielen auch in dieser Inferenzphase eine entscheidende Rolle. Da sie die komplexen Berechnungen, die für Vorhersagen erforderlich sind, sehr schnell ausführen können, können KI-gestützte Anwendungen umgehend und effizient auf Nutzeranfragen reagieren. Ob es um ein selbstfahrendes Auto geht, das in Sekundenbruchteilen Entscheidungen trifft, oder um einen Chatbot, der sofort antwortet – GPUs sind unverzichtbar, wenn es um die Echtzeitfähigkeiten von KI-Modellen geht.

GPUs sind für KI wichtig, weil sie das Training und die Inferenz beschleunigen können. So lassen sich KI-Modelle schneller und effizienter entwickeln und bereitstellen als mit CPUs. Mit zunehmender Komplexität von KI-Modellen wird der Bedarf an GPUs nur noch steigen.

Die beste GPU für KI hängt von der jeweiligen Aufgabe ab. Eine GPU mit einem großen Arbeitsspeicher ist beispielsweise besser für die Inferenz großer KI-Modelle geeignet, während eine GPU mit einer hohen Taktrate besser für die Inferenzbereitstellung mit geringer Latenz geeignet ist.