Was ist ein KI-Prozessor?

Heutige Technologen stehen eine Vielzahl von Optionen für KI-Prozessoren, einschließlich traditioneller CPUs und KI-Beschleunigertechnologien zur Verfügung. KI-Prozessoren spielen eine wesentliche Rolle in jeder KI-Lösungsarchitektur, da KI-Workloads einzigartig in ihren Anforderungen sind. Infolgedessen ist die Auswahl eines KI-Prozessors ein entscheidender Teilschritt ist, um die gewünschte Geschwindigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit für KI-Anwendungen zu erreichen.

Während für KI-Workloads oft der Einsatz eines separaten Beschleunigers wie einer Grafikverarbeitungseinheit (GPU) oder eines feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA) als erforderlich angenommen worden ist, zeigen moderne Allzweck-CPUs bei der Bereitstellung und Schulung die zunehmende Fähigkeit, komplexe KI-Operationen alleine zu bewältigen. Heutige CPUs – in Edge-, Rechenzentrum-, Cloud- und Client-Umgebungen – beinhalten integrierte KI-Optimierungen und Beschleuniger, die die KI-Leistung erhöhen und die Effizienz und Skalierbarkeit maximieren.

KI-Beschleuniger spielen jedoch immer noch eine entscheidende Rolle bei der Erfüllung sich immer weiterentwickelnder KI-Verarbeitungsanforderungen. Diese Marktkategorie – eine relativ neue und noch immer heranreifende Evolution – umfasst sowohl Allzweckgeräte wie GPUs und FPGAs, die für KI-Workloads verwendet werden und zweckgebundene KI-Technologien wie Tensor-Verarbeitungseinheiten (TPUs) und neuronale Verarbeitungseinheiten (NPUs).

Rolle von Prozessoren in der KI

KI-Prozessoren sind das Herzstück jedes KI-Servers oder KI-Hardwaresystems, einschließlich eingebetteter Geräte. Insofern sind die Prozessortechnologien, die in einem Lösungsdesign enthalten sind, einer der wichtigsten Faktoren für den Erfolg. KI-Prozessoren bewältigen die komplexen Berechnungen wie Matrix-Multiplikationen, die für KI-Workloads erforderlich sind. Sie werden für KI-Anwendungsfälle verwendet, die von fortschrittlicher Analyse und Vorhersage bis zu Computervision, wissenschaftlicher Simulation, generativer KI (GenAI), Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr reichen.

Um diese Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen zu ermöglichen, spielen KI-Prozessoren eine grundlegende Rolle im End-to-End-KI-Workflow, von der Datenvorbereitung und -schulung bis zur Bereitstellung und kontinuierlicher Optimierung/U-Training.

Vor dem Hintergrund von High-Performance-Computing (HPC) wie in der akademischen Forschung oder bei fortschrittlichen Analysen sind eine große Anzahl von KI-Prozessoren über eine Netzwerk-Fabric verbunden, um unglaublich komplexe Probleme in großem Umfang zu lösen. Sie werden auch am Edge bereitgestellt, um die Datenverarbeitung näher an der Datenquelle zu erledigen, oft in Umgebungen, die durch Stromzufuhr- und Platzbeschränkungen eingeschränkt sind. KI-Prozessoren werden zusätzlich in On-Premise- und Cloud-Rechenzentren in einer Vielzahl von Größen verwendet, um End-to-End-KI-Workloads zu unterstützen.

Aus Sicht des Client-Computing fördern KI-Prozessoren KI-Erlebnisse für Endbenutzer auf den PCs, die sie jeden Tag verwenden. Hier spielt KI eine zunehmende Rolle, um das tägliche Arbeitserlebnis von Benutzern zu verbessern und ihre Produktivität zu verbessern. Die Prozessoren, die in diesen Endbenutzergeräten verwendet werden, müssen in der Lage sein, die neuen Anforderungen an KI zu erfüllen, wenn der Workload lokal ausgeführt wird.

Vorteile von KI-Prozessoren

KI-Prozessoren bieten im Vergleich zu Allzweck-Prozessoren, die nicht für KI ausgestattet sind, deutlich mehr KI-Leistung. Die spezifischen Vorteile von KI-Prozessoren variieren zwischen den verschiedenen Technologietypen.

Wenn Sie sich beispielsweise für die Verwendung einer KI-optimierten CPU als eigenständigen KI-Prozessor für Aufgaben mit geringerer Komplexität entscheiden, können Sie oft die gewünschte Leistung ohne die Einführung zusätzlicher Hardware erzielen. Durch die Wahl von GPUs oder zweckgebundene KI-Beschleuniger, die in einem Parallel-Computing-Modell mit einer CPU bereitgestellt werden, können Sie die KI-Leistung steigern, um die Anforderungen hochkomplexer Workloads zu erfüllen. FPGAs können ideale KI-Prozessoroptionen in Edge-Bereichen bieten, in denen Effizienz und Flexibilität unerlässlich sind, oder wenn es darum geht, bestimmte Funktionen von der CPU zu entladen. Die Identifizierung des richtigen Prozessors für Ihre Workload-Anforderungen ist unerlässlich, um seine Vorteile zu maximieren.

Insgesamt werden die Hauptvorteile der Auswahl des richtigen KI-Prozessors oder einer Kombination von Prozessoren für Ihr Ziel Bereiche wie Leistung, Skalierbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Energieeffizienz umfassen. Sie sollten Optionen auch auf der Grundlage von Faktoren wie der Akzeptanz aus Entwicklungsperspektive, der Langlebigkeit auf dem Markt für Bereiche, in denen stabile Designs wichtig sind, und Funktionen wie I/O-Unterstützung und Konnektivitätsoptionen, die eine entscheidende Rolle in KI-Anwendungsfällen spielen können, bewerten.

KI-Prozessorlösungen

Um Ihnen bei der Auswahl der richtigen KI-Prozessorlösung für Ihre technischen und geschäftlichen Anforderungen zu helfen, gilt es einige wichtige Fragen zu beantworten:

• Wie viele Parameter muss mein KI-Prozessor während der Datenvorbereitung und beim Training verarbeiten?
• Welche Anforderungen an Latenz und Durchsatz benötige ich für Inferenz/Bereitstellung?
• Welche Anforderungen an Stromverbrauch, Platz und Umwelt muss ich am Edge berücksichtigen?
• Welche Art von Skalierung möchte ich erreichen?

CPUs – insbesondere solche mit integrierten KI-Funktionen – sind eine großartige Option für diejenigen, die die Leistungsfähigkeit von KI nutzen möchten und dabei einen schlanken und effizienten Ansatz verfolgen möchten. Workloads mit hoher Komplexität werden den Bedarf an zusätzlicher Hardware einführen, aber viele einfachere KI-Aufgaben können auf eigenständigen CPU-Architekturen mit integrierten KI-Beschleunigern ausgeführt werden.

Bei richtiger Auswahl helfen Prozessoren dabei, eine Reihe von geschäftlichen und technischen Problemen im Zusammenhang mit KI zu lösen, einschließlich der Senkung der Gesamtbetriebskosten, um KI-Innovationen zu helfen, eine wünschenswerte Rendite zu erzielen.

Zusammenfassend umfasst die gesamte Landschaft von KI-Prozessorlösungen, die Sie für Ihre KI-Initiativen verwenden können:

• CPUs unter Nutzung der Vorteile integrierter KI-Beschleunigung und Optimierung.
• Diskrete KI-Beschleuniger, einschließlich GPUs und FPGAs.
• Zweckgebundene KI-Beschleuniger, einschließlich NPUs und TPUs.

Um Inspiration zu erhalten, wie KI Ihr Unternehmen beeinflussen könnte, können Sie KI-Anwendungsfälle nach Branche erkunden.