Was ist ein KI-Accelerator und wozu wird er gebraucht?

Ein KI-Accelerator ist spezialisierte Hardware, die speziell dafür entwickelt wurde, die mathematischen Berechnungen zu beschleunigen, die beim Training und Betrieb von KI-Modellen anfallen. Die bekanntesten Vertreter sind GPUs (Grafikkarten) von Nvidia sowie TPUs (Tensor Processing Units) von Google.

Normal-Prozessoren, also CPUs, sind für allgemeine Berechnungen optimiert. KI-Training dagegen besteht aus Milliarden von Matrizenmultiplikationen, die massiv parallel ablaufen müssen. Das ist ungefähr so, als würdest du versuchen, ein Schwimmbad mit einem Glas statt mit einer Pumpe zu befüllen. Accelerators sind die Pumpe.

Warum macht das einen Unterschied?

Das Training von GPT-4 soll nach Schätzungen über 100 Millionen Dollar an Rechenkosten verursacht haben. Ohne spezialisierte Hardware wären solche Modelle schlicht nicht trainierbar. Selbst für kleinere Modelle verkürzt ein guter Accelerator die Trainingszeit von Wochen auf Stunden.

GPUs haben sich als Standard durchgesetzt, weil sie ursprünglich für die parallele Grafikberechnung entwickelt wurden, was sich zufällig sehr gut für KI-Mathematik eignet. TPUs sind dagegen von Google speziell für ihre KI-Workloads gebaut worden und besonders effizient für Tensor-Operationen. Andere Anbieter, darunter Intel, AMD und eine Reihe von Startups, entwickeln eigene Chips.

Ist das relevant für mein Unternehmen?

Direkt: In den meisten Fällen nein. Wer KI-Dienste über APIs nutzt oder Modelle in der Cloud betreibt, muss sich nicht um Hardware kümmern. Die Accelerators laufen beim Anbieter. Nur wer eigene Modelle trainiert oder sehr rechenintensive Inferenz betreibt, muss sich mit Hardware-Entscheidungen beschäftigen.

Indirekt: Die Verfügbarkeit von Accelerator-Hardware beeinflusst, wie schnell KI-Dienste leistungsfähiger werden, was sie kosten und wie zugänglich sie sind. Der sogenannte “GPU-Engpass” ist ein reales Thema, das Entwicklungsgeschwindigkeit und Preise beeinflusst.

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