Was ist ein Künstliche-Intelligenz-Chip?

Künstliche-Intelligenz-Chips (KI-Chips) sind Mikrochips, die speziell zur Erstellung von KI-Systemen entwickelt wurden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chips zielt der Zweck von KI-Chips darauf ab, komplexe KI-Aufgaben effizient zu verarbeiten, wie z. B. maschinelles Lernen (ML), Datenanalyse und natürliche Sprachverarbeitung (NLP).

Der Begriff "KI-Chip" umfasst eine Vielzahl von Chiptypen, die schnell die einzigartigen rechnerischen Anforderungen von KI-Algorithmen erfüllen können, einschließlich Grafikprozessoren (GPU), Field-Programmable Gate Arrays (FPGA) und Application-Specific Integrated Circuits (ASIC). Obwohl zentrale Verarbeitungseinheiten (CPU) auch einfache KI-Aufgaben bewältigen können, hat ihre Rolle in modernen Entwicklungen allmählich abgenommen.

Wie funktionieren KI-Chips?

KI-Chips sind tatsächlich Mikrochips, die aus Halbleitermaterialien bestehen und eine große Anzahl kleiner Schalter (Transistoren) enthalten, die verwendet werden, um den Elektrizitätsfluss zu steuern und Speicher- und Logikberechnungen durchzuführen. Speicherkarten verwalten das Speichern und Abrufen von Daten, während logische Chips als Kern für die Datenoperationen fungieren. KI-Chips konzentrieren sich darauf, datenintensive Arbeitslasten zu verarbeiten, die die Leistungsgrenzen traditioneller CPUs überschreiten. Um dies zu erreichen, integrieren KI-Chips eine größere Anzahl, schnellere und effizientere Transistoren, wodurch ihre Leistung hinsichtlich des Energieverbrauchs verbessert wird.

KI-Chips verfügen auch über einzigartige Merkmale, die die erforderlichen Berechnungen für KI-Algorithmen erheblich beschleunigen können. Dazu gehört das parallele Verarbeiten, was bedeutet, dass sie mehrere Berechnungen gleichzeitig durchführen können. Parallelverarbeitung ist in der künstlichen Intelligenz entscheidend, da sie es ermöglicht, mehrere Aufgaben zur gleichen Zeit auszuführen und somit eine schnellere und effizientere Handhabung komplexer Berechnungen zu erleichtern.

Arten von Künstliche-Intelligenz-Chips

Die verschiedenen Arten von KI-Chips variieren in Hardware und Funktionalität:

• GPU (Grafikprozessor): GPUs werden am häufigsten zum Trainieren von KI-Modellen verwendet. Diese Chips sind aufgrund ihrer Fähigkeit, Grafiken schnell zu verarbeiten, insbesondere beim Training von KI-Modellen weit verbreitet. Sie sind oft miteinander verbunden, um das Training die KI-Systeme zu synchronisieren.
• FPGA (Field-Programmable Gate Array): FPGAs sind sehr nützlich bei der Anwendung von KI-Modellen, da sie "sofort neu programmiert" werden können und somit für die Ausführung verschiedener Aufgaben geeignet sind, insbesondere im Bereich der Bild- und Videoverarbeitung.
• ASIC (Application-Specific Integrated Circuit): ASICs sind speziell entwickelte Beschleunigungschips für bestimmte Aufgaben. Sie bieten eine extrem hohe Leistung, können jedoch nicht neu programmiert werden, was ihnen im Vergleich zu herkömmlichen Prozessoren und anderen KI-Chips in der Regel einen Vorteil verschafft. Ein typisches Beispiel ist das Tensor Processing Unit von Google, das speziell zur Optimierung der Leistung des maschinellen Lernens entwickelt wurde.
• NPU (Neural Processing Unit): NPUs sind moderne Komponenten, die es CPUs ermöglichen, KI-Arbeitslasten zu bewältigen. Ähnlich wie GPUs sind sie stärker auf die Erstellung von Deep-Learning-Modellen und neuronalen Netzwerken ausgerichtet. Daher sind NPUs besonders gut darin, große Datenmengen zu verarbeiten, um eine Vielzahl von fortschrittlichen KI-Aufgaben wie Objekt- und Spracherkennung sowie Videobearbeitung auszuführen. Aufgrund ihrer leistungsstarken Funktionalität übertreffen NPUs oft GPUs bei der KI-Verarbeitung.

Anwendungen von KI-Chips

Ohne diese speziell entwickelten KI-Chips wären viele Fortschritte in der modernen künstlichen Intelligenz unmöglich. Hier sind einige praktische Anwendungen:

Große Sprachmodelle

KI-Chips beschleunigen die Trainings- und Verbesserungszeiten von Techniken der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und von Deep-Learning-Algorithmen, was besonders im Bereich der Entwicklung von großen Sprachmodellen (LLMs) nützlich ist. Sie können parallele Verarbeitung nutzen, um Daten zu sequenzieren und die Operationen neuronaler Netze zu optimieren, wodurch die Leistung von LLMs verbessert und die Entwicklung von Chatbots, KI-Assistenten und Textgeneratoren unterstützt wird.

Künstliche Intelligenz am Edge

So gut wie alle intelligenten Geräte (wie Smartwatches und Smart-Home-Produkte) sind auf KI-Chips angewiesen, die es ihnen ermöglichen, Informationen direkt am Ort der Datenerzeugung zu verarbeiten, ohne die Daten in die Cloud senden zu müssen, wodurch die Nutzung schneller, sicherer und energieeffizienter wird.

Autonome Fahrzeuge

KI-Chips helfen autonomen Fahrzeugen, die riesigen Datenmengen von Sensoren wie LiDAR und Kameras zu verarbeiten, was komplexe Aufgaben wie die Bilderkennung erleichtert. Sie ermöglichen eine Echtzeit-Entscheidungsfindung, was das Intelligenzniveau des Fahrzeugs erheblich verbessert.

Robotik

KI-Chips können für verschiedene Aufgaben des maschinellen Lernens und der Computer Vision eingesetzt werden und ermöglichen es verschiedenen Robotern, ihre Umgebung effektiver wahrzunehmen und darauf zu reagieren. Dies kann in allen Bereichen der Robotik angewendet werden, von kollaborativen Robotern, die verwendet werden, um Ernten einzubringen, bis hin zu humanoiden Robotern, die Begleitung bieten.

Warum sind KI-Chips wichtig?

Mit der rasanten Entwicklung der Künstlichen-Intelligenz-Industrie sind spezialisierte KI-Chips der Schlüssel zur Entwicklung verschiedener KI-Lösungen geworden. Im Vergleich zu CPUs oder älteren Chips haben moderne KI-Chips signifikante Verbesserungen in Geschwindigkeit, Flexibilität, Effizienz und Leistung gezeigt.

• Erhöhte Verarbeitungs Geschwindigkeit: Moderne KI-Chips nutzen neue Rechenmethoden, die in der Lage sind, Tausende bis Millionen von Berechnungen gleichzeitig auszuführen, was die Verarbeitungs Geschwindigkeit erheblich verbessert.
• Erhöhte Flexibilität: KI-Chips bieten eine größere Anpassbarkeit, die es ermöglicht, spezialisierte Designs zu erstellen, die sich an die Anforderungen verschiedener Anwendungsbereiche anpassen, und fördern so die Innovation und Entwicklung in der KI.
• Höhere Effizienz: Moderne KI-Chips zeigen auch signifikante Reduzierungen im Energieverbrauch, was sie umweltfreundlicher in ressourcenintensiven Umgebungen (wie Rechenzentren) macht.
• Bessere Leistung: Da KI-Chips für spezifische Aufgaben entwickelt wurden, neigen sie oft dazu, präzisere Ergebnisse bei der Durchführung KI-assoziierter Aufgaben zu liefern.

Warum sind KI-Chips besser als herkömmliche Chips?

In der Entwicklung und Implementierung von Künstlicher Intelligenz übertreffen KI-Chips die herkömmlichen Chips erheblich, hauptsächlich aufgrund ihrer einzigartigen Konstruktionsmerkmale. KI-Chips verfügen über parallele Verarbeitungsfähigkeiten, während der Hauptunterschied zwischen Chips für allgemeine Zwecke (wie CPUs) und KI-Chips in ihren Rechenmethoden liegt: Chips für allgemeine Zwecke führen sequenzielle Verarbeitung durch, während KI-Chips parallele Verarbeitung nutzen. Dies ermöglicht es KI-Chips, mehrere kleine Probleme gleichzeitig zu lösen, was zu einer schnelleren und effizienteren Verarbeitung führt.

KI-Chips sind energieeffizienter

Die Konstruktionsweisen von KI-Chips sind energieeffizienter, da sie Algorithmen mit niedriger Präzision verwenden und für Berechnungen weniger Transistoren benötigen, was den Energieverbrauch reduziert. Darüber hinaus können KI-Chips, da sie in der parallelen Verarbeitung herausragend sind, die Arbeitslasten effektiver zuweisen, wodurch der Energieverbrauch weiter gesenkt wird. Dies trägt dazu bei, den CO2-Fußabdruck der KI-Industrie in Rechenzentren zu reduzieren. KI-Chips machen auch die KI-Geräte am Edge effizienter, wie Smartphones, die ihre Chips optimieren müssen, um persönliche Daten zu verarbeiten, ohne die Akkulaufzeit zu beeinträchtigen.

Die Ergebnisse von KI-Chips sind präziser

Da KI-Chips speziell für künstliche Intelligenz entwickelt wurden, neigen sie dazu, KI-bezogene Aufgaben wie Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung präziser auszuführen als herkömmliche Chips. Ihr Zweck ist es, die komplexen Berechnungen, die in den KI-Algorithmen erforderlich sind, präzise auszuführen und so die Fehlerwahrscheinlichkeit zu verringern. Dies macht KI-Chips zur bevorzugten Wahl für viele Hochrisiko-KI-Anwendungen, wie medizinische Bildgebung und autonome Fahrzeuge, bei denen Schnelligkeit und Präzision entscheidend sind.

KI-Chips sind anpassbar

Im Gegensatz zu herkömmlichen Chips können KI-Chips (wie FPGAs und ASICs) für spezifische KI-Modelle oder -Anwendungen angepasst werden, sodass sie sich verschiedenen Aufgaben anpassen können. Diese Anpassung umfasst die Feinabstimmung der Modellparameter und die Optimierung der Chiparchitektur, was für die Entwicklung von KI entscheidend ist, da es Entwicklern hilft, die Hardware gemäß den einzigartigen Anforderungen anzupassen, um Variationen in Algorithmen, Datentypen und Rechenanforderungen gerecht zu werden.

Die Zukunft der Künstlichen-Intelligenz-Chips

Obwohl KI-Chips eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung intelligenter Technologien spielen, sieht sich ihre Zukunft auch mehreren Herausforderungen gegenüber, einschließlich Engpässen in der Lieferkette, geopolitischer Instabilität und rechnerischen Einschränkungen. Derzeit hält Nvidia etwa 80 % des weltweiten GPU-Marktes und ist damit ein wichtiger Anbieter von KI-Hardware und -Software. Ihre monopolartige Stellung hat jedoch zu Kontroversen geführt. Nvidia, Microsoft und OpenAI stehen wegen möglicher Verstöße gegen die US-Antitrustgesetze unter Beobachtung. Kürzlich hat das Start-up Xockets Nvidia des Diebstahls von Patenten und von Antitrust-Verstößen beschuldigt.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen einer CPU und einer GPU? Eine CPU (zentraler Verarbeitungseinheit) ist ein allgemeiner Chip, der verschiedene Aufgaben innerhalb eines Computer Systems ausführen kann, einschließlich der Ausführung des Betriebssystems und der Verwaltung von Anwendungen. Eine GPU (Grafikprozessor) ist ebenfalls allgemein, wird jedoch typischerweise verwendet, um parallele Verarbeitung durchzuführen. Sie sind besser geeignet für das Rendern von Bildern, das Ausführen von Videospielen und das Trainieren von KI-Modellen.

Wie viel kostet ein KI-Chip? Die Kosten für KI-Chips variieren je nach Leistungsfaktoren. Beispielsweise kostet der MI300X-Chip von AMD zwischen 10.000 und 15.000 US-Dollar, während der H100-Chip von Nvidia zwischen 30.000 und 40.000 US-Dollar liegt.

Welche Unternehmen produzieren KI-Chips? Obwohl Nvidia der Marktführer ist, konkurrieren auch Technologieriesen wie Microsoft, Google, Intel und IBM in der Produktion von KI-Chips.

Zusammenfassung

KI-Chips übertreffen nicht nur herkömmliche Chips hinsichtlich Geschwindigkeit und Leistung, sondern ihre Flexibilität, Effizienz und Spezialisierung sind auch wesentliche Kräfte, die die rasante Entwicklung der modernen Künstlichen Intelligenz antreiben. Wenn wir in die Zukunft blicken, wird die kontinuierliche Innovation und Entwicklung der KI-Chips sicherlich einen tiefgreifenden Einfluss auf verschiedene Branchen haben. XXAI, als Anwendung, die von fortgeschrittenen Modellen wie GPT-4, Claude 3 und DALL-E 3 angetrieben wird, nutzt die leistungsstarken Fähigkeiten von KI-Chips vollständig aus und kann nahtlos in verschiedene Anwendungen und Websites integriert werden, um das Schreiben, die Kommunikation und die Produktivität zu verbessern. Wenn wir in die Zukunft schreiten, wird die kontinuierliche Innovation und Entwicklung von KI-Chips tiefgreifende Auswirkungen auf zahlreiche Sektoren haben.