Was sind GPUs für KI?

GPUs für KI sind leistungsstarke Verarbeitungseinheiten, die die Systemleistung bei der gleichzeitigen Verarbeitung großer Datenmengen deutlich steigern.

Ihre Architektur ist für eine als parallele Verarbeitung bezeichnete Form der Berechnung optimiert, was sie bei anspruchsvollen Anwendungen wie KI und maschinellem Lernen, wissenschaftlichen Simulationen und dem Rendern von Grafiken beim Gaming besonders effektiv macht.

GPUs bestehen aus Hunderten oder auch Zehntausenden von Kernen – bzw. Verarbeitungseinheiten – und weisen eine einzigartige parallele Struktur auf, die es ihnen ermöglicht, zahlreiche Berechnungen schnell und effizient gleichzeitig auszuführen. Aus dem Grund werden GPUs für viele innovative KI-Anwendungsfälle als unverzichtbare Hardware betrachtet.

KI-Algorithmen müssen eine Vielzahl von Matrixmultiplikationen und Vektoroperationen ausführen, um ihre Aufgaben zu erledigen. Diese Operationen können die Leistungsfähigkeit eines Computersystems leicht übersteigen, vor allem wenn die Zahl der Berechnungen sehr hoch ist.

Oft stellen GPUs jene zusätzlichen Ressourcen bereit, die zur Beschleunigung solcher Operationen erforderlich sind. Wenn es in Ihrer Hardwarekonfiguration eine GPU gibt, kann diese beispielsweise die Zeit reduzieren, die für das Trainieren eines großen neuronalen Netzwerks benötigt wird. Mit einer CPU allein könnte dieser Vorgang Tage oder Wochen dauern. Kurz gesagt: Eine GPU kann KI-Operationen extrem beschleunigen.

Die Bedeutung von GPUs für KI

Da GPUs eine deutlich höhere Computing-Leistung bieten können, sind sie oft überlegen, wenn es um die Verarbeitung großer und komplexer KI-Modelle geht (einschließlich vieler Arten von Deep-Learning-Modellen). Andererseits können sie für KI-Anwendungen, die kleinere Modelle nutzen und weniger Ressourcen erfordern, zu groß sein. Sie sollten also Hardware wählen, die passend zu Umfang und Komplexität der jeweiligen Workload die richtige Leistung bietet.

Große KI-Workloads

Was genau ist ein großes und komplexes Modell? Ein Modell kann als groß gelten, wenn es mit einem großen Datensatz trainiert wurde und daher eine Vielzahl von Parametern enthält. Parameter sind dabei die internen Variablen, die für das Treffen von Vorhersagen verwendet werden. Komplexität bezieht sich auf die Tiefe, Breite oder Komplexität der Architektur eines Modells sowie auf die Fähigkeit des Modells, komplexe Daten (wie Daten mit einer Vielzahl von Variablen oder mit Fehlern behaftete Daten) zu verarbeiten.

Große und komplexe Deep-Learning-Modelle werden beispielsweise für Anwendungen wie Deep Reinforcement Learning (Anwendungen, die Robotern das Laufen beibringen, oder autonome Autos), fortschrittliche Computervision-Anwendungen (Überwachung von Abholzung mit Satellitenbildern), anspruchsvolle generative KI (GenAI) (hochauflösende Bilder, Trainieren von Large Language Models (LLMs) in Wikipedia) sowie unzählige andere KI-Anwendungen verwendet, die sehr große Datenmengen umfassen. Solche Anwendungen erfordern oft ein GPU-beschleunigtes Computing.

GPUs sind effektiv bei der Unterstützung rechenintensiver Modelle über verschiedene Phasen der Bereitstellung hinweg. Sie können folgende Prozesse erheblich beschleunigen:

• Trainieren – Fütterung der Daten für ein KI-Modell
• Feinabstimmung – Verbesserung eines KI-Modells für eine höhere Genauigkeit bei bestimmten Aufgaben
• Inferenz – Verwendung eines trainierten KI-Modells, um Schlussfolgerungen hinsichtlich neuer Daten zu ziehen, wobei erhebliche Computing-Ressourcen benötigt werden

Kleinere KI-Workloads

Während GPUs ideal für die Beschleunigung rechenintensiver KI-Workloads sind, können andere Arten von Hardware für kleine bis mittelgroße Workloads besser geeignet sein.

In der Praxis werden für viele branchenspezifische Anwendungsfälle eher kleinere Modelle bereitgestellt. Chatbots und virtuelle Assistenten können beispielsweise mit schlankeren Modellen ausgeführt werden, die für kleinere domänenspezifische Datenmengen trainiert oder abgestimmt werden. Das Gleiche gilt für Anwendungen wie Sprache-zu-Text, Spracherkennung, Stimmungsanalyse, Zeitreihenprognose und Anomalieerkennung.

Solche branchenoptimierten Modelle nutzen kleinere Datenmengen und erfordern daher weniger Computing-Ressourcen. Das bedeutet, dass die CPU sie in vielen Fällen allein verarbeiten kann. Darüber hinaus weisen manche CPUs bereits integrierte KI-Beschleuniger-Engines und NPUs (Neural Processing Units) auf, was ihre KI-Fähigkeiten zusätzlich erweitert.

Das bedeutet, dass anstelle von GPUs CPU-Ressourcen verwendet werden können, wenn kein großes Modell benötigt wird. Das bietet technischen Entscheidungsträgern die Möglichkeit, einen kostengünstigeren Hardware-Plan zu implementieren.

Vorteile von KI-GPUs

GPUs können Billionen von Berechnungen pro Sekunde ausführen und für die Beschleunigung großer und komplexer KI-Modelle unerlässlich sein. Zu ihren Vorteilen gehören:

• Parallele Verarbeitung: Die parallele Architektur von GPUs ist für hohen Durchsatz bzw. die Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet werden können, optimiert. Dies macht GPUs beim Ausführen der Vielzahl von Operationen, die beim Trainieren neuronaler Netzwerke und ihrer Verwendung für Inferenz erforderlich sind, sehr effizient. Diese Effizienz führt zu kürzeren Verarbeitungszeiten, was KI-Modelle erheblich beschleunigt.
• Skalierbarkeit: Es können mehrere GPUs parallel ausgeführt werden, wobei die Workload zwischen ihnen aufgeteilt wird. Ein Gruppieren von GPUs in Clustern kann die Computing-Fähigkeiten eines KI-Systems zusätzlich erweitern. Dieses Verfahren wird in Rechenzentren und Forschungslaboren oft zum Trainieren komplexer neuronaler Netzwerke genutzt. Sehr große Cluster mit GPUs der Serverklasse können für die Entwicklung von Supercomputern und High Performance Computing verwendet werden.
• Optimierte Software: GPU-Beschleunigung kommt normalerweise in einem KI-Framework wie TensorFlow oder PyTorch zum Einsatz. Solche Sammlungen von Bibliotheken und Tools sind für die parallele Verarbeitung optimiert, sodass Entwickler GPU-Ressourcen einfacher nutzen können.

Überlegungen

Während GPUs gut geeignet sind, um große KI-Workloads auszuführen, sollten bei der Auswahl der optimalen Hardware für KI-Anwendungen die Kosten und der Energieverbrauch berücksichtigt werden:

• Wirtschaftlichkeit: GPUs sind kosteneffektive Lösungen für das Trainieren und Inferenzieren mit rechenintensiven Workloads (wie bei der Bereitstellung komplexer neuronaler Netzwerke). Wenn man ein schlankeres Modell verwendet, das ggf. vortrainiert wurde, lassen sich große Ausgaben für Hardware und Kühllösungen reduzieren, da sich schlanke Modelle auf Ihrer möglicherweise bereits vorhandenen Hardware ausführen lassen.
• Energieeffizienz: KI-GPUs haben durch Software-Optimierungen und einen reduzierten Arbeitsspeicherbedarf Fortschritte bei der Energieeffizienz gemacht. Alternativ können andere Arten von KI-Prozessoren wie FPGAs und CPUs mit integrierten KI-Beschleunigern bei branchenspezifischen Workloads einen geringeren Energieverbrauch bieten.

GPU-Einsatz in KI-Lösungen

GPUs ermöglichen erhebliche Leistungssteigerungen von KI in praktisch jeder Art von Computing-Infrastruktur. Sie kommen in öffentlichen und privaten Rechenzentren, am Edge sowie in hybriden und traditionellen Computing-Umgebungen zum Einsatz, wo sie in Server-Racks, Knoten und einzelnen Workstations untergebracht werden:

• Im Rechenzentrum werden GPUs zur Verarbeitung von Workloads genutzt, die groß sind oder hohe Leistung benötigen (z. B. Extrahieren von Informationen aus einer großen Sammlung an Videomaterial). Außerdem dienen sie zur Ausführung ressourcenintensiver Workloads (wie Trainieren und Datenanalysen) sowie zur Verarbeitung von Daten, die aus verschiedenen Edge-Quellen stammen, solange Latenz kein Problem ist.
• Am Edge können separate GPUs ideal für Anwendungsfälle sein, die hohe Leistung und eine Unterstützung komplexer Modelle erfordern. Sie werden üblicherweise für Inferenzaufgaben wie die Überwachung von Kamerabildern oder die Koordination komplexer Roboterbewegungen in Lagern verwendet. Außerdem spielen sie eine Rolle bei hybriden Edge-Ansätzen, bei denen Workloads auf Edge und Rechenzentrum verteilt werden. Schnelle und schlanke Prozessoren können am Edge Erkenntnisse in nahezu Echtzeit generieren, während GPUs im Rechenzentrum einen tieferen Kontext zu in die Cloud übertragenen Daten bereitstellen. Hybrid-Edge-Lösungen helfen dabei, Bandbreite zu sparen, die Latenz zu verringern, die Sicherheit zu erhöhen und die Datenkonformität zu gewährleisten.
• In einer Offline- oder Air-Gapped-Umgebung kann eine KI-fähige Workstation die Forschung und Entwicklung unterstützen, Markteinführungszeiten verkürzen und wissenschaftliche Entdeckungen beschleunigen.