Warum sind GPUs so wichtig für KI?

Grafikprozessoren werden als die seltenen Erden - ja sogar als das Gold - der künstlichen Intelligenz bezeichnet, da sie die Grundlage für die heutige generative KI-Ära bilden. Warum also haben GPUs einen so hohen Stellenwert in der KI-Entwicklung?

Einführung der GPU

Was ist die GPU?

Ein Grafikprozessor (GPU) ist ein Computerchip, der Grafiken und Bilder durch schnelle mathematische Berechnungen rendert. GPUs werden sowohl im professionellen als auch im privaten Bereich eingesetzt. Ursprünglich waren GPUs für das Rendering von 2D- und 3D-Bildern, Animationen und Videos zuständig, aber jetzt haben sie ein breiteres Einsatzspektrum, insbesondere in der KI.

Anwendungsbereiche von GPUs

Ein elektronisches Gerät mit einem integrierten oder diskreten Grafikprozessor kann 3D-Grafiken und Videoinhalte reibungslos wiedergeben und eignet sich daher für KI-Vision-Anwendungen. Moderne Grafikprozessoren eignen sich auch für eine größere Vielfalt von Aufgaben, als sie ursprünglich vorgesehen waren, teilweise weil sie besser programmierbar sind als früher. Zu den beliebtesten Anwendungsbereichen von GPUs gehören die folgenden:

• Beschleunigung des Renderings von 2D- und 3D-Grafikanwendungen in Echtzeit.

• Videobearbeitung und Erstellung von Videoinhalten.

• Videospielgrafik.

• Beschleunigung von ML-Anwendungen wie Bilderkennung, Gesichtserkennung.

• Training neuronaler Netze mit Deep-Learning.

Wie funktionieren GPUs?

GPUs arbeiten mit einer Methode, die als Parallelverarbeitung bezeichnet wird, bei der mehrere Prozessoren separate Teile einer einzigen Aufgabe bearbeiten. Ein Grafikprozessor verfügt auch über einen Arbeitsspeicher (RAM), in dem die von ihm verarbeiteten Daten gespeichert werden. Dieser Arbeitsspeicher ist speziell dafür ausgelegt, die großen Mengen an Informationen zu speichern, die bei hochintensiven Grafikanwendungen in den Grafikprozessor gelangen.

Bei Grafikanwendungen sendet die Anweisungen der CPU an den Grafikprozessor, um den grafischen Inhalt auf dem Bildschirm darzustellen. Die GPU führt die Anweisungen parallel und mit hoher Geschwindigkeit aus, um den Inhalt auf dem Gerät anzuzeigen–ein Prozess, der als Grafik- oder Rendering-Pipeline bekannt ist.

GPU vs. CPU: Was ist besser für KI geeignet?

Ein Grafikprozessor enthält Hunderte oder Tausende von Kernen, die parallele Berechnungen und blitzschnelle Grafikausgabe ermöglichen. Die GPUs verfügen auch über mehr Transistoren als CPUs.

Aufgrund der höheren Taktfrequenz und der geringeren Anzahl von Kernen eignet sich die CPU eher für die Bewältigung alltäglicher Single-Thread-Aufgaben als für KI-Arbeitslasten. Der Grafikprozessor hingegen bewältigt schwierigere mathematische und geometrische Berechnungen. Das bedeutet, dass die GPU eine überlegene Leistung für das KI-Training und die KI-Inferenzen bieten kann und gleichzeitig von einer breiten Palette beschleunigter Rechenaufgaben profitiert.

Warum ist ein Grafikprozessor für KI heute so wichtig?

GPUs spielen heute eine wichtige Rolle in der KI, da sie Spitzenleistungen für KI-Training und -Inferenz bieten. Außerdem bieten sie erhebliche Vorteile für eine Vielzahl von Anwendungen, die eine beschleunigte Datenverarbeitung erfordern. Es gibt drei Schlüsselfunktionen von GPUs, um diese Ergebnisse zu erzielen.

GPU setzt Parallelverarbeitung ein

Das KI-Modell besteht hauptsächlich aus mehreren Schichten von Gleichungen der linearen Algebra. Jede Gleichung spiegelt die Möglichkeit wider, dass ein Teil der Daten mit einem anderen verbunden ist. GPUs verfügen ihrerseits über Tausende von Kernen, d. h. winzige Recheneinheiten, die parallel arbeiten, um die Berechnungen, aus denen sich ein KI-Modell zusammensetzt, zu verarbeiten, und so effiziente Rechenleistung für KI-Arbeitslasten bereitstellen. Außerdem werden die GPU-Kerne ständig aufgerüstet, um den sich ändernden Anforderungen von KI-Modellen gerecht zu werden.

Modellkomplexität und Systemerweiterung

Die Komplexität von KI-Modellen nimmt jedes Jahr um das Zehnfache zu. Das neueste, hochmoderne Large Language Model (LLM), GPT-4, umfasst mehr als eine Billion Parameter, was seine bemerkenswerte mathematische Dichte verdeutlicht. Die GPU-Systeme haben sich dieser Herausforderung gestellt, indem sie effektiv zusammenarbeiten. Sie skalieren mühelos auf Supercomputing-Niveau, indem sie schnelleNVLink und die robusten Quantum InfiniBand-Netzwerke nutzen.

Broad und Deep GPU Software Stack

Seit 2007 ist die ständig wachsende NVIDIA-GPU-Software entstanden, die jeden Aspekt der KI ermöglicht, von fortgeschrittenen Funktionen bis hin zu High-Level-Anwendungen. Die Programmiersprache CUDA und die Deep-Learning-Bibliothek cuDNN-X bilden die Grundlage für Entwickler, um Software wie NVIDIA NeMo zu entwickeln. Sie ermöglicht es den Benutzern, ihre eigenen generativen KI-Modelle zu erstellen, zu konfigurieren und Inferenzen auszuführen. Viele dieser Elemente sind als Open-Source-Software verfügbar, was für Softwareentwickler ein Muss ist. Darüber hinaus bieten große Cloud-Service-Anbieter zunehmend APIs und Dienste auf der NVIDIA DGX Cloud an

Der Beitrag der GPU zur KI-Entwicklung

Der jüngste Bericht der Human-Centered AI Group in Stanford hebt die außergewöhnliche 7.000-fache Steigerung der GPU-Leistung seit 2003 hervor, bei einem bemerkenswerten 5.600-fachen Preis-Leitungs-Verhältnis. Grafikprozessoren haben sich zur vorherrschenden Rechenplattform für die Beschleunigung von maschinellen Lernprozessen entwickelt und in den letzten Jahren erheblich zu den Fortschritten der KI beigetragen. Die wichtigsten KI-Modelle der letzten fünf Jahre wurden auf GPUs trainiert. Ein Beispiel dafür ist der Erfolg von ChatGPT, einem großen Sprachmodell mit über 100 Millionen Nutzern.

Die strahlende Zukunft der GPUs in der KI

McKinsey schätzt, dass generative KI jährlich zwischen 2,6 Billionen und 4,4 Billionen Dollar in verschiedenen Sektoren beitragen könnte. In dieser sich wandelnden Landschaft spielen GPUs eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Leistung und der Förderung von Innovationen.