KIBeschleuniger

KIBeschleuniger, kurz für Künstliche-Intelligenz-Beschleuniger, bezeichnet Hardware- oder Softwarearchitekturen, die KI-Modelle schneller trainieren und effizienter inferieren als herkömmliche Prozessoren. Sie finden Einsatz in Rechenzentren, Cloud-Diensten, Netzwerkknoten und auf Endgeräten und zielen auf hohen Durchsatz, geringe Latenz und bessere Energieeffizienz pro Berechnung ab.

Zu den gängigsten Formen gehören eigenständige Chips wie ASICs, GPUs mit KI-spezifischen Bausteinen, FPGAs und neuromorphe Chips, ebenso integrierte Beschleuniger in System-on-Chips. Man unterscheidet oft nach Einsatzgebiet: Training erfordert maximale Rechenleistung und Speicherbandbreite, Inferenz priorisiert niedrige Latenz und Effizienz.

Typische Architekturen basieren auf beschleunigten Matrizenoperationen, Tensor- oder Matrix-Kernen, großer Speicherbandbreite und Unterstützung für reduzierte Genauigkeiten wie FP16, BF16 oder INT8. Viele Beschleuniger nutzen eigene Software-Stacks, Compiler-Unterstützung und Bibliotheken, die Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder ONNX Runtime ansteuern.

Anwendungsbereiche umfassen Bild- und Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung, Empfehlungs-Systeme, Simulationen und Forschung in KI. In Rechenzentren kommen KI-Beschleuniger in HPC-Cluster-Umgebungen zum Einsatz, auf Edge-Geräten ermöglichen sie örtliche KI-Fähigkeiten.

Herausforderungen sind hohe Entwicklungskosten, Kühlung, Software-Ökosysteme, Portabilität von Modellen über verschiedene Beschleuniger hinweg und Optimierung auf Quantisierung. Fortschritte hängen stark von zugrunde liegenden Framework- und Compiler-Verbesserungen ab.

Bekannte Beispiele sind Googles TPU, Nvidia-Tensor-Kerne in GPUs, Graphcore IPU und AMD Instinct. Intel/Nervana war ebenfalls ein Versuch, die KI-Beschleunigung voranzutreiben. Der Markt wächst, unterstützt von Open-Standards wie ONNX.