• KI-Chips (Künstliche Intelligenz) sind Mikroprozessoren, die speziell für die Entwicklung von KI-Systemen entwickelt wurden.
  • Nvidia produziert einen Chip namens H100-Beschleuniger, der diese Daten verarbeiten kann und derzeit stark nachgefragt ist.

Die KI-Industrie schreitet rasant voran, mit Durchbrüchen im maschinellen Lernen und in der generativen KI, die fast täglich Schlagzeilen machen. Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie sind KI-Chips unverzichtbar geworden, um KI-Lösungen in großem Maßstab zu erstellen. Beispielsweise würde die Implementierung einer modernen KI-Anwendung wie Gesichtserkennung oder groß angelegter Datenanalyse mit einem traditionellen Prozessor – oder sogar einem KI-Chip von vor einigen Jahren – exponentiell teurer sein.

Moderne KI-Chips sind ihren Vorgängern in vier kritischen Aspekten überlegen: Sie sind schneller, leistungsfähiger, flexibler und effizienter.

Was ist KI-Technologie?

Künstliche Intelligenz (KI) verändert unsere Welt, und ein wichtiger Teil dieser Revolution ist der Bedarf an enormen Rechenleistungen. Maschinelle Lernalgorithmen werden täglich komplexer und benötigen immer mehr Rechenleistung für Training und Inferenz.

Anfangs wurden KI-Workloads auf traditionellen Zentraleinheiten (CPUs) ausgeführt, die die Leistung von Mehrkernprozessoren und Parallelrechnung nutzen. Vor einigen Jahren erkannte die KI-Industrie, dass Grafikprozessoren (GPUs) sehr effizient für bestimmte Arten von KI-Workloads sind. Allerdings reichen Standard-GPUs für diejenigen an der Spitze der KI-Entwicklung nicht mehr aus, was zur Entwicklung immer spezialisierterer Hardware geführt hat.

Allerdings reichen Standard-GPUs für diejenigen an der Spitze der KI-Entwicklung nicht mehr aus, was zur Entwicklung immer spezialisierterer Hardware geführt hat.

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Die wichtigsten KI-Chip-Hersteller – NVIDIA

NVIDIAist derzeit der führende Anbieter von KI-Chips. Früher bekannt für seine GPUs, hat NVIDIA in den letzten Jahren dedizierte KI-Chips entwickelt, wie die Tensor Core GPUs und den NVIDIA A100, der zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels als der leistungsstärkste KI-Chip der Welt gilt.

Der A100 verfügt über Tensor-Kerne, die für die Matrixarithmetik des Deep Learning optimiert sind, und über einen großen Speicher mit hoher Bandbreite. SeineMulti-Instance GPU(MIG)-Technologie ermöglicht es mehreren Netzwerken oder Aufgaben, gleichzeitig auf einer einzigen GPU ausgeführt zu werden, was die Effizienz und Auslastung verbessert. Darüber hinaus sind die KI-Chips von NVIDIA mit einer breiten Palette von KI-Frameworks kompatibel und unterstützen CUDA, eine Parallelrechenplattform und ein API-Modell, was sie vielseitig für verschiedene KI- und maschinelle Lernanwendungen macht.

Welche Rolle spielt Nvidia in der KI-Industrie?

KI-Programme wie ChatGPT-4 von OpenAI, das letztes Jahr zur Textgenerierung veröffentlicht wurde, basieren auf massiven Datenbanken und beträchtlicher Rechenleistung. ChatGPT-4 wird auf 1,7 Billionen Parameter geschätzt, zehnmal so viele wie sein Vorgänger von 2020, was die zunehmende Komplexität unterstreicht. Nvidia stellt einen Chip namens H100-Beschleuniger her, der diese Daten verarbeiten kann und stark nachgefragt ist. Diesen Monat kündigte das Unternehmen an, einen noch fortschrittlicheren Chip zu fertigen. Nvidia produziert einen Chip namens H100-Beschleuniger, der diese Daten verarbeiten kann und derzeit stark nachgefragt ist.