Die zunehmende Verbreitung von Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere in jüngster Zeit – vor allem von tiefen neuronalen Netzen (DNN) – hatte einen enormen Einfluss auf das Wachstum kommerzieller Anwendungen mit Einsatz von KI.

Dank der kontinuierlich steigenden Leistungsfähigkeit von Computerhardware konnten DNN bereits vor über einem Jahrzehnt erfolgreich eingesetzt werden. KI-Chips stellen eine neue, fortschrittliche Generation spezialisierter Chips für Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens dar. Die wachsende Popularität künstlicher Intelligenz wirkt sich positiv auf den Bedarf an der Entwicklung schnellerer und kostengünstigerer Chips bei vielen Technologieherstellern aus.

Was ist ein KI-Chip?

KI-Chips sind speziell entwickelte Beschleuniger für künstliche neuronale Netze (ANN). Sie bestehen aus feldprogrammierbaren Gate-Arrays (FPGA), Grafikprozessoren (GPU) sowie anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASIC). Alle sind gezielt für Anwendungen der künstlichen Intelligenz konzipiert.

Klassische Zentraleinheiten (CPU), die universelle Allzweckchips sind, können ebenfalls für einige grundlegende KI-Funktionen eingesetzt werden. Mit dem Fortschritt und der zunehmenden Verbreitung von KI werden sie jedoch schrittweise weniger geeignet sein. Ähnlich wie CPUs erreichen KI-Chips ihre Leistung und Geschwindigkeit durch die Integration großer Mengen deutlich kleinerer Transistoren. Im Gegensatz zu CPUs verfügen KI-Chips jedoch über speziell entwickelte und optimierte Funktionen für den Einsatz im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Diese speziellen Funktionen steigern die für KI-Algorithmen erforderliche Rechenleistung erheblich und ermöglichen eine effizientere Ausführung von Algorithmen, während gleichzeitig die Anzahl der für dieselbe Berechnung benötigten Transistoren reduziert wird.

Es gibt verschiedene Kategorien von KI-Chips, die für unterschiedliche Aufgaben geeignet sind. Die beliebtesten und am häufigsten verwendeten sind FPGA-, GPU- und ASIC-Chips.

Warum sind KI-Chips besser?

Ein gutes Beispiel ist der Einsatz von KI-Chips in mobilen Geräten, die im Alltag eine ständige Verbindung mit dem Zuhause und nahestehenden Personen ermöglichen – nicht nur durch schnelle Verbindungen, sondern auch durch moderne Anwendungen. Diese erlauben neben traditioneller Kommunikation auch die Fernsteuerung von Geräten und Ausstattungen oder eine kontinuierliche Überwachung. Übertragen auf das industrielle Umfeld ermöglicht dies eine ferngesteuerte, unterbrechungsfreie Kontrolle von Produktionsprozessen oder einen permanenten Echtzeitzugriff auf Daten.

KI-Chips gelten als Zukunft mobiler Chips, die in leichten Geräten wie privaten Smartphones oder industriellen Tablets eingesetzt werden. Das liegt daran, dass sie weit über grundlegende Gerätefunktionen hinausgehen können. Die Hauptaufgabe von KI-Chips besteht darin, spezifische KI-Funktionen effizienter und leistungsfähiger auszuführen.

Herkömmliche Chips sind nicht ausreichend ausgestattet oder optimiert, um den Anforderungen des maschinellen Lernens gerecht zu werden. KI-Chips verfügen über zusätzliche neuronale Verarbeitungseinheiten (NPU). Der Einsatz solcher Chips sorgt für eine längere Akkulaufzeit und ermöglicht eine deutlich schnellere Ausführung von KI-Anwendungen. KI-Chips bieten Energieeffizienz und hohe Leistungsfähigkeit von KI-Applikationen aufgrund ihrer Rechenkapazitäten. Mit KI-Chips können mobile Geräte mehrere Funktionen gleichzeitig ausführen und bestimmte Programmieraufgaben effizienter und schneller bewältigen, da der Hauptprozessor deutlich leistungsfähiger ist.

Speziell entwickelte Chips integrieren maschinelles Lernen und KI-Technologie so, dass Geräte intelligent genug sind, um Maschinenfunktionen für ein effizienteres Deep Learning zu optimieren. Maschinelles Lernen ist lediglich eine Methode zur Erreichung von KI-Leistungsfähigkeit. KI-Chips hingegen sind Systeme mit mehreren Prozessoren, von denen jeder eine spezialisierte Funktion erfüllt.

KI-Chips bieten eine vier- bis fünfmal höhere Bandbreite als herkömmliche Chips. Dies ist entscheidend, da KI-Anwendungen aufgrund ihres Bedarfs an paralleler Verarbeitung eine deutlich höhere Bandbreite zwischen Prozessoren benötigen, um effizient zu arbeiten. KI-Anwendungen erfordern in der Regel parallele Rechenkapazitäten, um hochentwickelte Algorithmen und Trainingsmodelle erfolgreich auszuführen. In diesem Bereich bieten KI-Chips eine mehr als zehnfache Leistungsfähigkeit im Vergleich zu herkömmlichen Anwendungen künstlicher neuronaler Netze (ANN).

Warum benötigen wir Grafikprozessoren in der künstlichen Intelligenz?

Mit der steigenden Nachfrage nach neuen Technologien, der Einführung von KI-Lösungen in die Industrie sowie den hohen Bandbreitenmöglichkeiten von 5G wenden sich viele Organisationen, die KI-Operationen implementieren, dem Einsatz von Grafikprozessoren zu, um Deep-Learning-Prozesse zu beschleunigen, deren Ausführung sich andernfalls als zu zeitaufwendig erweist.

GPUs sind Mikroprozessoren, die speziell für die Ausführung bestimmter Aufgaben entwickelt wurden. Sie ermöglichen parallele Verarbeitung und können zur Leistungssteigerung in Deep-Learning-Prozessen weiter optimiert werden. Diese Chips sind in der Lage, parallele Rechenoperationen durchzuführen, wodurch Organisationen mehrere Grafikprozessoren zu Clustern zusammenschließen und diesen komplexe Aufgaben zuweisen können. GPUs können auch einzeln oder in Gruppen eingesetzt werden, die bereits für das Training unabhängiger Algorithmen vorgesehen sind. Grafikprozessoren bieten eine deutlich höhere Bandbreite als CPUs – bis zu 750 GB/s im Vergleich zu etwa 50 GB/s bei Prozessoren – was maßgeblich zur Verarbeitung großer Datenmengen beiträgt, die für künstliche Intelligenz erforderlich sind. Darüber hinaus verfügen GPUs über zahlreiche Kerne, die ebenfalls gruppiert und mit Prozessoren kombiniert werden können, was die Rechenleistung erheblich steigert.

KI-Chips werden bald noch verbreiteter sein.

Die wirtschaftliche Implementierung von künstlicher Intelligenz im großen Maßstab erfordert modernste spezialisierte integrierte Schaltungen. Der Einsatz solcher Lösungen, die deutlich teurer sind als ältere Versionen oder Allzweckchips, sowie die Tatsache, dass die Vereinigten Staaten und einige verbündete Demokratien weiterhin über komplexe Lieferketten für die Herstellung dieser Chips verfügen, schaffen die Möglichkeit zur Einführung neuer exportkontrollpolitischer Maßnahmen.

Das Mooresche Gesetz besagt, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem einzelnen Computerchip etwa alle zwei Jahre verdoppelt. Infolgedessen sind Chips in diesem Zeitraum millionenfach schneller und effizienter geworden. Die heutigen modernsten Prozessoren verwenden Transistoren mit einer Dicke von nur wenigen Atomen. Da logische Gatter jedoch immer kleiner werden, steigen die Investitionskosten der Halbleiterindustrie weiterhin beschleunigt an, wodurch sich das Mooresche Gesetz verlangsamt und sich der Zeitraum für die Verdopplung der Transistordichte verlängert.

Die Entwicklung von KI-Chip-Designs auf niedriger Ebene gilt als schwierig, zeitaufwendig und arbeitsintensiv. Um die Anzahl der für dieselbe Berechnung benötigten Transistoren bei Verwendung eines Prozessors zu reduzieren, müsste die Rechengenauigkeit verringert werden.

Verschiedene Arten von KI-Chips sind für unterschiedliche Aufgaben geeignet. Grafikprozessoren werden am häufigsten für die anfängliche Entwicklung und Verfeinerung von KI-Algorithmen eingesetzt; dieser Prozess wird als „Training“ bezeichnet. FPGA-Chips profitieren hauptsächlich vom „Inference“-Prozess, also der Anwendung trainierter KI-Algorithmen auf reale Eingabedaten. ASIC-Chips können sowohl für Training als auch für Inference entwickelt werden, werden jedoch häufiger für Letzteres eingesetzt.

Warum modernste KI-Chips für künstliche Intelligenz unerlässlich sind.

Warum sind KI-Chips in der heutigen Welt unverzichtbar? Um diese Frage zu beantworten, muss zunächst verstanden werden, dass die meisten kommerziellen KI-Anwendungen auf tiefen neuronalen Netzen basieren. Darüber hinaus ist die Anzahl solcher Anwendungen in den letzten Jahren stark gestiegen und wird voraussichtlich weiter wachsen. Dieses Wachstum wird sich direkt in erheblichen Umsätzen für den gesamten Markt in den kommenden Jahren niederschlagen.

Eine weitere zentrale Frage lautet: Welche Kriterien sollten zur Bewertung von KI-Hardware herangezogen werden? Es besteht zwar die Möglichkeit, auf Cloud-Dienstleister zurückzugreifen, doch ist dies keine optimale Lösung, da dieser Ansatz zeit- und kostenintensiv ist. Für erste Tests kann man der Cloud vertrauen.

Letztendlich lässt sich alles auf ein kurzes Fazit zusammenfassen. Herkömmliche Chips verfügen nicht über die erforderliche Rechenleistung, um viele komplexe Funktionen der künstlichen Intelligenz zu bewältigen. KI-Chips hingegen können groß angelegte Rechenoperationen deutlich schneller ausführen als klassische Chips. Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant weiter und wird zu einem immer größeren Bestandteil unseres Lebens – sowohl im privaten als auch im beruflichen Umfeld. Für ihre vollständige Implementierung in all diesen Bereichen wird der Einsatz von KI-Chips in neuen Geräten unerlässlich sein.

Uns steht ein Durchbruch bevor – nicht nur in industriellen Produktionslösungen, etwa in Form selbstlernender Maschinen, sondern auch durch neue Möglichkeiten, die KI in Chips von Alltagsgeräten bieten wird. Um diesen technologischen Innovationen näherzukommen, ist eine Weiterentwicklung in der Produktion und Anwendung von KI-Chips erforderlich, die wirtschaftlich so optimiert ist, dass KI schrittweise in Industrie und Alltag integriert werden kann.

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