KIBeschleunigern

KIBeschleunigern sind Systeme, die KI-Workloads beschleunigen, indem sie Rechenoperationen effizienter ausführen. Sie umfassen sowohl spezialisierte Hardware wie Grafikprozessoren, Tensor Processing Units, FPGAs und ASICs als auch Software-Stack-Lösungen, die die Ausführung auf vorhandener Hardware optimieren. Hauptanwendungsfelder sind Training und Inferenz von Modellen, wobei die Beschleunigung zu höherem Durchsatz, geringerer Latenz und besserer Energieeffizienz führt.

Zu Hardwarebeschleunigern gehören GPUs, TPUs, FPGAs, IPUs und ASICs; für Edge- und Embedded-Umgebungen kommen spezialisierte System-on-Chips zum Einsatz. Architekturen setzen auf massiven Parallelismus, kollektive Recheneinheiten wie Tensor-Kerne oder Matrix-Multiply-Units sowie hohe Speicherbandbreite. Unterschiede liegen in der Optimierung: Trainingsbeschleuniger benötigen oft mehr Speicher, Inferenzbeschleuniger priorisieren niedrige Latenz und Energieeffizienz. Software-Stacks umfassen CUDA, ROCm, OpenCL und optimierte Laufzeitumgebungen wie TensorRT, XLA oder ONNX Runtime, die Modelle auf die Hardware abbilden.

Bereitstellung erfolgt in Rechenzentren, Clouds oder am Edge; Entscheidungen beruhen auf Kosten, Skalierbarkeit, Programmieraufwand und Sicherheitsanforderungen. Wichtige Kennzahlen sind Durchsatz, Latenz, Spitzenleistung (TOPS/FLOPS), Speicherbandbreite und Energieverbrauch pro Operation. Modelle können durch Quantisierung oder Low-Precision-Training weiter beschleunigt werden, womit oft ein Kompromiss zwischen Genauigkeit und Leistung eingegangen wird.

In der Praxis ermöglichen KIBeschleunigern schnellere KI-Anwendungen in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, Empfehlungssysteme, autonomes Fahren und medizinische Bildgebung. Die Landschaft entwickelt sich rasch, mit neuen Architekturen, Ökosystemen und Standardisierungen, die Kompatibilität und Effizienz verbessern.