Künstliche Intelligenz (KI)-Hardware

Erfahren Sie mehr über die Geräte und Komponenten, die komplexe KI-Prozesse in Client-, Edge- und Rechenzentrumsumgebungen erleichtern.

KI-Hardware auf einen Blick

  • KI-Hardware umfasst Allzweck- und spezielle Komponenten, die zur Erleichterung von KI-Aufgaben und zur Verbesserung der KI-Leistung entwickelt wurden.

  • Zu den KI-Hardwarekomponenten, die eine entscheidende Rolle für die KI spielen, gehören CPUs, GPUs, TPUs, NPUs und FPGAs sowie Arbeitsspeichereinheiten wie RAM, VRAM, HBM und nichtflüchtige Datenspeicher wie SSDs und Festplatten.

  • Jede Hardwarekomponente bietet verschiedene Vorteile und Nachteile. Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Volume-Kapazität, Energieeffizienz und Preis zu finden, um Ihren KI-Workload, Ihren Anwendungsfall wieIhre geschäftlichen Anforderungen zu erfüllen.

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Was ist KI-Hardware?

KI-Hardware umfasst die Allzweck- und speziellen Computerteile und Komponenten, die zur Erleichterung von künstlicher Intelligenz (KI)-Aufgaben verwendet werden. Sie ermöglichen eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen mit Effizienz und Skalierung. Einige Beispiele für KI-Hardwarekomponenten sind Prozessoren, KI-Beschleuniger und spezielle Speichereinheiten.

Die Art der von Ihnen verwendeten KI-Hardware hängt von Ihrem Anwendungsfall, dem Umfang und der Komplexität des zu verarbeitenden KI-Workloads ab und wie schnell Daten analysiert werden müssen. So muss beispielsweise die in der Finanzdienstleistungsbranche zur Betrugserkennung verwendete KI Millionen von Datenpunkten pro Tag in nahezu Echtzeit verarbeiten. In autonomen Fahrzeugen verwendete KI-gestützte Sensoren verarbeiten kleinere Workloads am Edge, wo Daten zur menschlichen Sicherheit in nahezu Echtzeit gesammelt werden. KI-Chatbots, die zur Bereitstellung von Kundendienstantworten auf Einzelhandels-Websites verwendet werden, müssen weniger Parameter analysieren und haben weniger strenge Anforderungen an die Reaktionsschnelligkeit.

Die Rolle der Hardware im KI-Bereich

Die Hardware nimmt im Bereich künstliche Intelligenz eine sowohl grundlegende als auch vielschichtige Rolle ein. Verschiedene Komponenten beeinflussen verschiedene Aspekte der KI-Verarbeitung, was bedeutet, dass die Art der KI-Hardware in Ihrem System Einfluss auf die Art und Weise der Ausführung und Bewältigung bestimmter KI-Aufgaben hat.

Die Prozessorgeschwindigkeit wirkt sich beispielsweise direkt auf die Geschwindigkeit aus, mit der KI-Modelle Berechnungen durchführen. Arbeits- und Datenspeicher beeinflussen, wie viele Daten gleichzeitig verarbeitet werden können und wie schnell auf diese Daten zugegriffen werden kann. Das Gesamtdesign Ihres Systems, einschließlich Kühlung und Energieversorgung, wirkt sich auf die anhaltende Leistung im Laufe der Zeit aus und muss für die Verarbeitung kontinuierlicher KI-Workloads optimiert werden.

Vorteile von KI-Hardware

Es gibt viele Arten von KI-Hardwarekomponenten und jede Komponente weist gewisse Vor- und Nachteile auf. In Abhängigkeit der von Ihnen auf Ihrem System ausgeführten KI-Aufgaben kann sowohl die Integration als auch die Weglassung bestimmter Komponenten sinnvoll sein.

KI-Prozessoren und -Beschleuniger

KI-Prozessoren bieten die für die Erledigung von KI-Aufgaben erforderliche Rechenleistung, während KI-Beschleuniger – sowohl integrierte als auch separate – zur Erzielung fortschrittlicher KI-Leistung verwendet werden.

Es ist wichtig zu beachten, dass für viele dieser Techniken noch keine gängigen Deskriptoren und keine standardisierte Sprache eingeführt wurden, weshalb sie viele herstellerspezifische Fachausdrücke umfassen.

Zu den wesentlichen KI-Hardwaretypen gehören:

 

  • CPU: Eine zentrale Verarbeitungseinheit spielt eine grundlegende Rolle in KI-Systemen und erfüllt die Allzweck-Anforderungen von KI-Anwendungen wie Datenvorverarbeitung, Modellorchestrierung und Kontrollfluss.

    CPUs bieten ein hohes Maß an Flexibilität im Umgang mit kleineren KI-Modellen, weshalb sie sich gut für eine Vielzahl von KI-Workloads und Anwendungsfällen eignen, die eine hohe Single-Thread-Leistung, geringe Latenz und komplexe sequentielle Logik erfordern, wie Echtzeitsysteme und weniger komplexe Verarbeitungsaufgaben natürlicher Sprache.

    CPUs können auch in integrierten Beschleunigern – Beschleuniger-Engines für die Optimierung der KI-Leistung – verfügbar sein.
     
  • GPU: Ein Grafikprozessor ist eine Art separater Hardware-KI-Beschleuniger, der ursprünglich für das Rendern von Grafik entwickelt wurde, und sich durch die Ausführung vieler gleichzeitiger Berechnungen auszeichnet. Die GPU kann große Datenmengen viel schneller und effizienter als CPUs verarbeiten, was das Training von KI-Modellen erheblich beschleunigt und GPUs ideal für Deep Learning und maschinelles Sehen macht.

  • TPU: Eine Tensor Processing Unit ist eine andere Art von KI-Beschleuniger, die speziell für KI-Workloads entwickelt wurde. Sie wurde für die Bewältigung umfassender Lernaufgaben konzipiert und bietet hohe Leistung und Energieeffizienz. Die TPU-Architektur ermöglicht die Durchführung schneller Matrixmultiplikationen und Konvolutionen, die für viele KI-Algorithmen grundlegend sind. Im Vergleich zu CPUs beschleunigen TPUs Berechnungen erheblich, was ein schnelleres Training komplexer Modelle und eine effizientere Verwendung von KI-Diensten in Cloud-Umgebungen ermöglicht.

  • NPU: Eine Neural Processing Unit ist eine spezialisierte, KI-beschleunigende Hardwarekomponente für Berechnungen in neuronalen Netzwerken und Modellen für maschinelles Lernen, die so konzipiert wurde, Daten auf ähnliche Weise wie das menschliche Gehirn zu verarbeiten. NPUs sind für gängige Operationen mit künstlicher Intelligenz und Aufgaben für maschinelles Lernen wie Matrixmultiplikationen, Konvolutionen und Aktivierungsfunktionen optimiert. NPUs sind extrem effiziente Optionen für KI und bieten hohe Geschwindigkeiten und eine hohe Bandbreite, was sie ideal für die Integration in sich schnell bewegende Workflows macht.

  • FPGAs: Field-Programmable Gate Arrays sind sehr vielseitige KI-Hardwarelösungen. Sie sind rekonfigurierbar und können programmiert werden, um die Anforderungen verschiedener KI-Aufgaben abzudecken und so Updates und Modifikationen ohne den Austausch der Hardware zu ermöglichen. Sie werden in parallelen Computing-Architekturen zur Steigerung der KI-Leistung verwendet und eignen sich besonders für die Echtzeitverarbeitung, Computer-Vision-Aufgaben und die Inferenz neuronaler Netzwerke am Edge, wo Geräte und Anwendungen anpassungsfähig und leistungsstark sein müssen.

Arbeitsspeicher

Der Arbeitsspeicher bietet die für die Ausführung von KI-Aufgaben erforderliche kritische Infrastruktur. Er sorgt dafür, dass Daten und Anweisungen für Ihre Verarbeitungseinheiten leicht verfügbar sind, was eine schnelle und effiziente Ausführung von KI-Algorithmen ermöglicht und Engpässe bei KI-Operationen reduziert. Die Kapazität und Geschwindigkeit des Arbeitsspeichers wirken sich direkt auf seine Fähigkeit zur Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Modelle aus, beides entscheidende Komponenten der KI-Leistung.

Auch wenn alle Computing-Systeme irgendeine Form von Arbeitsspeicherkapazität haben, können Sie die Kapazität Ihres Systems für die KI-Verarbeitung durch verschiedene Arten von Hardware optimieren. Jeder Arbeitsspeichertyp hat seine Verwendung in KI-Systemen. Die Typen werden oft zusammen verwendet, um Geschwindigkeit, Kapazität und Kosten basierend auf Ihren Anforderungen an die KI-Leistung zu ergänzen:

 

  • Random Access Memory (RAM): RAM ist die primäre Speicherkomponente für KI-Systeme und bietet schnellen, temporären Datenspeicher für aktive Daten und Modellparameter. Der RAM ist schnell im Lesen und Schreiben von Daten und deshalb ideal für konstante Datenberechnungen. Seine Volatilität und Kapazität können jedoch ein limitierender Faktor für größere KI-Operationen sein.
  • Video-RAM (VRAM): VRAM ist eine spezielle in GPUs verwendete Speicherkomponente. Obwohl er für die Verarbeitung grafischer Daten entwickelt wurde, macht seine Fähigkeit, parallele Operationen auszuführen, die die Effizienz bei einigen komplexen KI-Aufgaben erhöhen, ihn für das Training neuronaler Netzwerke und Deep-Learning-Modelle nützlich. VRAM ist normalerweise teurer und hat weniger Kapazität als Standard-RAM.
  • Arbeitsspeicher mit hoher Bandbreite (High Bandwidth Memory, HBM): HBM wurde für High-Performance-Computing entwickelt, bietet sehr hohe Bandbreiten und ermöglicht so eine viel schnellere Datenübertragung zwischen Verarbeitungseinheiten. Er eignet sich ideal für das Training großer neuronaler Netzwerke oder die Ausführung komplexer Simulationen mit GPUs und KI-Beschleunigern. Auch der HBM ist teurer und hat weniger Kapazität als andere Formen von Arbeitsspeicher.
  • Nichtflüchtiger Arbeitsspeicher: Nichtflüchtiger Arbeitsspeicher wie in Solid-State-Drives (SSDs) und Festplattenlaufwerken (HDDs) bietet Langzeitdatenspeicher für KI-Daten. Seine Stärke ist die Fähigkeit, Daten ohne Wartung oder Energieverbrauch zu speichern. Er ist jedoch deutlich langsamer als RAM oder VRAM. Die primäre Verwendung von nichtflüchtigem Arbeitsspeicher in KI-Systemen liegt eher in der Datenbeständigkeit als der aktiven Verarbeitung.

KI-Hardwarelösungen

Die Art der von Ihnen für Ihr System ausgewählten KI-Hardware hängt davon ab, wo Sie Ihre KI-Anwendungen ausführen, von der Größe der Datenmengen und der erforderlichen Verarbeitungsgeschwindigkeit.

Client-Computing

Client-Computing-Prozessoren sind in der Regel in PCs und Mobilgeräten zu finden. Obwohl Standard-PCs CPUs und GPUs umfassen, wurden die Funktionen dieser Komponenten traditionell nicht für die Verarbeitungsanforderungen von KI-Anwendungen entwickelt, weshalb die Verwendung der Cloud für die Ausführung von KI-Modellen und die Analyse von KI-Datenmengen erforderlich war. Aufgrund der exponentiellen Einführung von KI wurden jedoch neue KI-PCs mit spezieller Hardware auf den Markt gebracht. Sie verfügen über eine integrierte NPU, mit der KI-Workloads effizient auf dem Gerät selbst ausgeführt werden können. Dies sorgt für schnellere Verarbeitung und Reaktionsschnelligkeit – auch ohne Internetverbindung – und reduziert Kosten und Datensicherheitsrisiken, da keine Daten in die und von der Cloud gesendet werden. Neue Innovationen ermöglichen zudem die Ausführung von mehr KI-Workloads auf reinen CPU-Architekturen.

Edge

Edge-Computing-Anwendungen, die Daten näher am Ort ihrer Generierung erfassen, verarbeiten, speichern und basierend auf ihnen handeln, erfordern eine schnellere Datenanalyse und Reaktionsschnelligkeit in nahezu Echtzeit. Am Edge generierte Erkenntnisse werden für Anwendungen in den Bereichen Industrie, Medizin, Test- und Messtechnik, Luft- und Raumfahrt, Verteidigungsindustrie und Automobilindustrie verwendet. Sie können unmittelbare Folgen für die menschliche Sicherheit haben, wie in Szenarien für autonomes Fahren, industrielle Operationen beeinflussen, wie bei der Verwendung im Zusammenhang mit IoT-Geräten in der Fertigungsautomatisierung, und bessere Erlebnisse im Einzelhandel, Gesundheitswesen und in der Telekommunikation ermöglichen. Am Edge bieten CPUs und FPGAs Flexibilitäts- und Effizienzvorteile, mit denen KI-Funktionen auf mehr Bereiche erweitert werden können.

Rechenzentrum

Sowohl in lokalen als auch in Cloud-Rechenzentrumsumgebungen wird eine Kombination aus CPUs, GPUs und speziellen KI-Beschleunigern zur Verarbeitung umfangreicher KI-Workloads in zentralisierten Serverumgebungen verwendet. CPUs eignen sich für eine Vielzahl von Workloads und Anwendungen, insbesondere solche, bei denen Latenz oder die Leistung pro Kern entscheidend sind, während GPUs und andere spezielle KI-Beschleuniger neben CPUs verwendet werden können, um die erhöhten Computing-Anforderungen extrem komplexer KI-Workloads zu erfüllen.

Häufig gestellte Fragen

KI-Hardware bezieht sich auf spezielle Computing-Komponenten oder -Systeme, die zur effizienten Verarbeitung und Beschleunigung von Workloads mit künstlicher Intelligenz entwickelt wurden.

KI-Hardware wird verwendet, um eine schnellere Verarbeitung komplexer Algorithmen und Datenmengen zu ermöglichen, was KI-Anwendungen sowohl umsetzbar als auch effizienter macht.

KI-Hardware umfasst in der Regel spezielle Prozessoren wie CPUs, GPUs, TPUs, NPUs und FPGAs sowie bestimmte Arbeitsspeichereinheiten.