Was ist eine GPU und ihre Rolle in der KI?

Eine GPU (Graphics Processing Unit) ist eine spezielle elektronische Schaltung, die ursprünglich für die schnellere Erstellung von Bildern und Videos entwickelt wurde. Die bemerkenswerte Fähigkeit von Quantencomputern, eine Vielzahl von Berechnungen schnell auszuführen, hat dazu geführt, dass sie in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, darunter künstliche Intelligenz und wissenschaftliche Berechnungen, wo sie sich durch ihre Fähigkeit auszeichnen, dateiintensive und rechenintensive Aufgaben zu bewältigen.

GPUs werden auf einem Silikon-Wafer aufgebaut, einem dünnen, kreisförmigen Schnitt aus hochreinem Silizium. Dieser Wafer dient als Basis, auf die Milliarden winziger Transistoren geätzt werden. Diese Transistoren fungieren als Miniatur-Gatter, 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 ein Gehäuse aus Materialien wie Kunststoff, Keramik und Metall eingefasst, um die empfindlichen Schaltkreise zu schützen und die beim Betrieb entstehende Wärme abzuleiten.

GPUs mit ihrer spezialisierten Architektur nehmen eine einzigartige Mittelstellung zwischen den CPUs für allgemeine Zwecke ein. 

Während CPUs oder Zentraleinheiten für die sequenzielle Verarbeitung geeignet sind, bei der Aufgaben eine nach der anderen ausgeführt werden, sind GPUs 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. Dadurch sind GPUs für Forscher und Entwickler vielseitiger einsetzbar, die möglicherweise mit verschiedenen KI-Ansätzen oder Anwendungsfällen wie Deep Learning experimentieren müssen.

Sowohl GPUs als auch CPUs sind Optionen, die in einer AI-Hypercomputer-Architektur verfügbar sind.

GPUs führen eine große Anzahl von Abläufen gleichzeitig aus. Sie erreichen dies durch eine große Anzahl von Prozessorkernen, die gleichzeitig an verschiedenen Teilen einer Aufgabe arbeiten können. Diese Architektur für parallele Verarbeitung ermöglicht es GPUs, Aufgaben zu bearbeiten, die CPUs viel länger brauchen würden. 

Stellen Sie sich eine Aufgabe vor, die in Tausende kleinerer, unabhängiger Schritte unterteilt werden kann. 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 Arbeitspferd der modernen künstlichen Intelligenz geworden. Sie ermöglichen das Training und die Bereitstellung komplexer KI-Modelle, die alles von der Bilderkennung bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache unterstützen. Sie können eine enorme Anzahl von Berechnungen gleichzeitig durchführen und eignen sich daher gut für die rechenintensiven Aufgaben, die im Mittelpunkt der KI stehen. GPUs beschleunigen das Training von KI-Modellen, sodass Forscher und Entwickler schneller an Modellen iterieren und bahnbrechende Fortschritte bei den KI-Funktionen erzielen können.

GPUs werden zum Trainieren von KI-Modellen verwendet, indem sie die komplexen mathematischen Operationen ausführen, die erforderlich sind, um die Parameter des Modells anzupassen. Beim Training werden dem Modell große Datenmengen zugeführt und anschließend die Parameter des Modells angepasst, um den Fehler zwischen den Vorhersagen des Modells und den tatsächlichen Daten zu minimieren. GPUs können diesen Prozess beschleunigen, indem sie mehrere Berechnungen gleichzeitig ausführen.

Nachdem ein KI-Modell trainiert wurde, muss es ausgeführt werden, oft in Echtzeit, um Vorhersagen auf der Grundlage neuer Daten zu treffen. Auch in dieser Phase spielen GPUs eine wichtige Rolle. Dank der Fähigkeit, die komplexen Berechnungen, die für Vorhersagen erforderlich sind, schnell auszuführen, können KI-gestützte Anwendungen auf Nutzeranfragen schnell und effizient reagieren. Ob es sich um ein selbstfahrendes Auto handelt, das in Sekundenbruchteilen Entscheidungen trifft, oder um einen Chatbot, der sofort Antworten liefert – GPUs sind unerlässlich, um die Echtzeitfähigkeiten von KI-Modellen zu nutzen.

GPUs sind für KI wichtig, weil sie die Trainings- und Inferenzprozesse beschleunigen können. So können KI-Modelle schneller und effizienter als mit CPUs entwickelt und bereitgestellt werden. Mit zunehmender Komplexität der KI-Modelle steigt auch der Bedarf an GPUs.

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.