Künstliche Intelligenz (KI)-Beschleuniger

Erfahren Sie, wie separate Hardwarekomponenten und integrierte Hardwarefunktionen, die als KI-Beschleuniger bezeichnet werden, eine enorme Leistungssteigerung für fortgeschrittene KI-Workloads darstellen.

Auf einen Blick

  • Separate KI-Beschleuniger sind Hardwarekomponenten, die eine verbesserte KI-Leistung in der gesamten KI-Pipeline bieten.

  • Integrierte Beschleuniger oder Beschleuniger-Engines sind integrierte Funktionen von Allzweck-CPUs, die die KI-Leistung optimieren.

  • Zu den gängigen Arten von Hardwarebeschleuniger gehören Allzweck-Geräte, die für KI verwendet werden können, wie GPUs und FPGAs und zweckspezifische KI-Beschleuniger.

  • Sowohl separate als auch integrierte KI-Beschleuniger liefern schnelle Erkenntnisse, geringe Latenz und enorme Skalierbarkeit, die für komplexe KI-Trainings- und -Bereitstellungs-Workloads mit einer Vielzahl von Parametern erforderlich sind.

author-image

Von

Was ist ein KI-Beschleuniger?

Viele der heutigen KI-Computing-Aufgaben erfordern zusätzliche, spezialisierte KI-Verarbeitungsfunktionen, um die gewünschten Ergebnisse zu liefern.

Um diesen neuen Anforderungen gerecht zu werden, nutzen Technologen KI-Beschleuniger, die entweder in Form separater Hardware Teil ihrer Lösungsdesigns oder in die CPU integrierte Funktionen sein können. Beide Formen von KI-Beschleunigern bieten eine überragende Leistung für KI-Workloads. Sie werden in der heutigen IT- und KI-Landschaft eingesetzt und es gibt Anwendungsfälle in Client-Computing-Geräten, Edge-Umgebungen und Rechenzentren aller Art.

Separate Hardware-KI-Beschleuniger werden in der Regel neben CPUs im Parallel-Computing-Modell verwendet, obwohl bestimmte Technologie auch in eigenständigen Architekturen eingesetzt werden kann. Einige Single-Package-CPU/Beschleuniger-Angebote sind auch auf dem Markt verfügbar.

Integrierte KI-Beschleuniger spielen eine wichtige Rolle bei der Ermöglichung von KI auf modernen CPUs. Diese integrierten Funktionen bieten eine optimierte Leistung für bestimmte Funktionen oder Operationen wie Vektoroperationen, Matrixberechnungen oder Deep Learning. In einigen Fällen können integrierte KI-Beschleuniger KI ohne die Notwendigkeit spezieller Hardware ermöglichen.

Architekten und Entwickler beziehen beide Arten von KI-Beschleunigern in ihre Lösungsdesigns ein, wenn sie anspruchsvolle Anwendungsfälle mit umfangreichen Durchsatz- und Latenzanforderungen unterstützen müssen.

Die Rolle separater Hardwarebeschleuniger im KI-Bereich

Zumeist erweitern separate Hardware-KI-Beschleuniger die Funktionen der CPU, um die Herausforderungen anspruchsvoller KI-Workloads zu bewältigen. Dieser als Parallel-Computing bezeichnete Ansatz ermöglicht es den zwei Recheneinheiten, zusammenzuarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen. Durch die Nutzung von parallelem Computing können die zusammenarbeitenden CPUs und separaten Hardware-KI-Beschleuniger die Verarbeitungszeiten für KI-Workloads erheblich reduzieren. In einigen Fällen können separate Hardware-KI-Beschleuniger einzeln verwendet werden, ohne dass sie zusammen mit einer CPU arbeiten.

Arten von Hardware-KI-Beschleunigern

Aus Hardware-Sicht kann sich der Ausdruck KI-Beschleuniger auf Allzweck-Komponenten wie für KI verwendete GPUs (Grafikprozessoren), für KI verwendete FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) und KI-spezifische Angebote wie NPUs (Neural Processing Units) und TPUs (Tensor Processing Units) beziehen.

Bei der Diskussion über KI-Beschleuniger und KI-Prozessoren ist es wichtig zu beachten, dass dies ein sich entwickelnder Bereich mit vielen herstellerspezifischen Begrifflichkeiten ist. Für viele dieser Techniken wurden noch keine gängigen Deskriptoren und keine standardisierte Sprache eingeführt.

GPUs

Viele verbinden GPUs mit Gaming und fortschrittlichen 3D-Rendering-Aufgaben, doch sie können auch leistungsstarke Beschleunigungsfunktionen für KI-Workloads bieten. Sie gehören zu den am weitesten verbreiteten und erschwinglichsten Hardware-KI-Beschleunigungstechniken. GPUs werden bei KI-Anwendungen eingesetzt, darunter maschinelles Lernen, Deep Learning und maschinelles Sehen.

FPGAs

FPGAs sind im Vergleich zu CPUs einzigartig, da sie auf Hardware-Ebene neu programmiert werden können, um bestimmten Anforderungen zu entsprechen, was angesichts der sich stätig ändernden Anforderungen erhebliche Flexibilität bietet.

FPGAs werden in parallelen Computing-Architekturen verwendet, um die KI-Leistung zu steigern. Sie eignen sich besonders für Edge-KI, wo verschiedene I/O-Protokolle, Funktionen mit geringer Latenz, der geringe Energieverbrauch und eine lange Bereitstellungslebenszeit sie ideal für Anwendungen in den Bereichen Industrie, Medizin, Test- und Messtechnik, Luft- und Raumfahrt, Verteidigungsindustrie und Automobilindustrie machen. FPGAs können zudem zur Unterstützung von Anwendungsfällen in der Netzwerktechnik und in Rechenzentren verwendet werden.

NPUs

NPUs sind spezialisierte Hardware-KI-Beschleuniger, die für den Betrieb neuronaler Netzwerke entwickelt wurden, und zur Beschleunigung von Deep-Learning-Algorithmen eingesetzt werden. Im Vergleich zu CPUs und GPUs sind NPUs extrem effiziente Optionen für KI. Sie bieten zudem hohe Geschwindigkeiten und eine hohe Bandbreite, was sie ideal für die Integration in sich schnell bewegende Workflows wie die schnelle Generierung von Bildern oder die Reaktion auf Sprachbefehle macht.

Zweckspezifische KI-Beschleuniger

Neben FPGAs, GPUs und NPUs gibt es auch eine Vielzahl einzigartiger Halbleiterprodukte auf dem Markt, die eine leistungsstarke, spezialisierte KI-Leistung für eine Reihe von Anwendungsfällen bieten. Diese zweckspezifischen Verarbeitungslösungen können oft in einer eigenständigen Architektur bereitgestellt oder zur Erweiterung von CPU-Funktionen wie die anderen in diesem Artikel genannten Beschleuniger verwendet werden.

Vorteile separater Hardware-KI-Beschleuniger

Separate Hardware-KI-Beschleuniger bieten Vorteile für den gesamten KI-Workflow, die die Zeit bis zur Wertschöpfung für KI-Initiativen beschleunigen können.

Energieeffizienz

Nachhaltigkeit und Energieverbrauch sind wichtige Faktoren für KI-Initiativen. Da Hardware-KI-Beschleuniger extreme KI-Leistung in einem einzigen Gerät bündeln, können Unternehmen sie verwenden, um die für KI erforderliche Rechenleistung mit weniger Knoten bereitzustellen. Dieser kleinere Platzbedarf führt zu geringerem Energieverbrauch.

Beschleunigte Leistung

Die Gewinnung schneller Erkenntnisse, Antworten oder Trainingsergebnisse durch KI erfordert optimiertes Computing, das die Latenz minimiert und Verarbeitungszeiten beschleunigt. Hardware-KI-Beschleuniger bieten die für KI-Workloads erforderlichen speziellen Rechenfunktionen zur Erzielung schnellerer KI-Ausgaben und besserer Geschäftsergebnisse.

Skalierbarkeit

Viele Beschleuniger, insbesondere zweckspezifische KI-Hardware, bieten zusätzliche Funktionen, die sie ideal für die riesigen Umgebungen machen, die für hochkomplexe KI-Workloads erforderlich sind. Diese Skalierbarkeitsfunktionen können Arbeitsspeicherkapazität und eine erhöhte Anzahl von Ethernet-Ports mit hoher Kapazität umfassen, um so die Konnektivitätsanforderungen massiver KI- und HPC-Systeme abzudecken.

Die Rolle integrierter Beschleuniger im KI-Bereich

Integrierte KI-Beschleuniger-Engines sind integrierte CPU-Funktionen, die eine optimierte KI-Leistung bieten, oft für bestimmte KI-Workloads oder Operationstypen. NPUs können auch in CPU-Architekturen integriert werden, um die KI-Leistung zu beschleunigen.

Da integrierte KI-Beschleuniger die Notwendigkeit für die Integration spezieller Hardware in Lösungsdesigns mindern, stellen sie eine großartige Option für diejenigen dar, die schlanke, kostengünstige KI bereitstellen möchten, die Leistungsanforderungen dennoch erfüllt. Integrierte KI-Beschleuniger können zur Verbesserung einer Reihe von KI-Workloads vom Edge bis in die Cloud verwendet werden, einschließlich Verarbeitung natürlicher Sprache, Empfehlungssysteme, Bilderkennung, generativer KI und maschinellem Lernen.

Vorteile integrierter KI-Beschleuniger

Vom Training bis zur Inferenz: Integrierte KI-Beschleunigertechniken helfen Unternehmen dabei, mit eigenständigen CPU-Architekturen herausragende KI-Ergebnisse zu erzielen.

Optimierte KI-Leistung

Die integrierte KI-Beschleunigung ermöglicht es CPUs, die fortschrittlichen Leistungsanforderungen vieler kritischer KI-Anwendungsfälle zu erfüllen.

Reduzierte Hardwarekosten

Integrierte Beschleuniger ermöglichen Unternehmen KI mit minimalem Hardware-Platzbedarf. Integrierte Funktionen ermöglichen es Unternehmen, viele Trainings- und Inferenz-Workloads auszuführen, ohne Investitionen in separate Beschleuniger zu tätigen, was letztendlich zu effizienteren KI-Lösungsdesigns führt.

Verbesserte Energieeffizienz

Integrierte Beschleuniger verbessern die Leistung pro Watt erheblich, um den Energieverbrauch zu reduzieren und die Umweltauswirkungen der KI zu minimieren.

Vereinfachte Entwicklung

Die Nutzung integrierter KI-Beschleunigung ermöglicht es Lösungsarchitekten, die durch spezialisierte Hardware eingeführte zusätzliche Komplexität zu vermeiden. Zudem minimiert sie die Notwendigkeit für Änderungen am Code und an Anwendungen.

KI-Beschleuniger-Lösungen

Die immer mehr verbreitete Einführung von KI bedeutet, dass KI-Beschleuniger auf praktisch jeder Ebene der Technologielandschaft bereitgestellt werden:

 

  • Bei Endbenutzergeräten werden GPUs und integrierte NPUs üblicherweise verwendet, um die Leistung von KI-Workloads zu steigern.
  • Am Edge bieten FPGAs Flexibilitäts- und Effizienzvorteile, mit denen KI-Funktionen auf mehr Bereiche erweitert werden können.
  • Im Rechenzentrum werden sowohl GPUs als auch zweckspezifische KI-Beschleuniger im großen Maßstab verwendet, um extrem komplexe KI-Workloads wie Finanzmodellierung und wissenschaftliche Forschung zu unterstützen.
  • Integrierte KI-Beschleuniger sind in ausgewählten CPU-Angeboten verfügbar, mit verfügbaren Optionen für Edge-, Rechenzentrum-, Cloud- und Client-Computing.

Angesichts der zunehmenden Verbreitung und Fortschrittlichkeit von KI werden beide Arten von KI-Beschleunigern weiterhin eine wichtige Rolle bei der Unterstützung von Funktionen der nächsten Generation spielen.

Häufig gestellte Fragen

KI-Beschleuniger umfassen sowohl separate Hardwarekomponenten als auch integrierte CPU-Funktionen, die zur Optimierung der KI-Leistung verwendet werden können.

KI-Beschleuniger erweitern die Funktionen der CPU, um anspruchsvolle KI-Workloads schneller und effizienter zu verarbeiten. Dieser als Parallel-Computing bezeichnete Ansatz ermöglicht es den zwei Recheneinheiten zusammenzuarbeiten, um komplexe Computing-Probleme zu lösen.

Die Bezeichnung KI-Beschleuniger wird üblicherweise für GPUs, NPUs, FPGAs und zweckspezifische KI-Hardwarekomponenten verwendet, die CPUs erweitern, um die KI-Leistung in der gesamten KI-Pipeline zu verbessern. KI-Beschleuniger kann sich jedoch auch auf die in modernen CPU-Angeboten integrierten KI-Beschleunigungs-Engines beziehen.