Warum GPUs für Machine Learning entscheidend sind

Einleitung

Der Aufstieg des Machine Learning, verstärkt durch das Wachstum der generativen KI, hat den Rechenbedarf von Unternehmen tiefgreifend verändert. Lange auf CPU-Architekturen gestützt, ruht das Training heute weitgehend auf GPUs, die unumgänglich geworden sind, seit Modelle mehrere Milliarden Parameter erreichen. In einem Umfeld, in dem KI-Lasten in der Westschweiz zunehmen, wird die Fähigkeit, massiv parallele Berechnungen schnell auszuführen, zu einem entscheidenden Leistungsfaktor.

Hersteller und Cloud-Betreiber weisen darauf hin, dass diese Entwicklung vor allem auf der Architektur der GPUs selbst beruht. Ihr Aufbau, darauf ausgelegt, sehr viele gleichartige Operationen gleichzeitig auszuführen, passt genau zu den Matrixberechnungen im Kern des Deep Learning. Diese Passung erklärt ihre wachsende Verbreitung, im Training wie in der Inferenz.

Massiv parallele GPU-Architektur: der Motor des Machine Learning

Ursprünglich für die Grafikdarstellung entwickelt, beruhen GPUs auf Tausenden von Kernen, die identische Operationen parallel verarbeiten. Das steht im Gegensatz zu CPUs, die auf sequenzielle Verarbeitung ausgelegt sind. Dieser Unterschied erlaubt GPUs, wiederkehrende Matrixoperationen wie Multiplikationen und Faltungen erheblich zu beschleunigen, die für modernes Machine Learning wesentlich sind. Ein einzelner Beschleuniger kann so sehr viele Neuronen oder Vektoren parallel verarbeiten, was die Gewinne im intensiven Training erklärt.

Deep Learning: Modelle, die immer grösser und anspruchsvoller werden

Die Entwicklung der Architekturen, ob CNN, Transformer oder LLM, geht mit einem stetigen Wachstum der Modellgrösse und der benötigten Datenmenge einher.

Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und JAX stützen sich auf die Bibliotheken CUDA und ROCm, um die Fähigkeiten der GPUs voll auszuschöpfen. Die Hersteller geben an, dass die erzielten Beschleunigungen je nach Konfiguration vom Zehn- bis zum Hundertfachen gegenüber der Ausführung auf CPU reichen können.

GPUs der neuesten Generation enthalten zudem spezialisierte Einheiten wie Tensor Cores, ausgelegt auf Berechnungen in gemischter Präzision. Sie verkürzen die Trainingszeiten bei vergleichbarer Qualität.

Verteiltes Training: über die Grenzen einer einzelnen GPU hinaus

Moderne Workloads übersteigen oft die Kapazität einer einzigen GPU. Cloud-Infrastrukturen stützen sich heute auf Cluster mit mehreren Beschleunigern, verbunden über Hochgeschwindigkeits-Interconnects wie NVLink, NVSwitch, PCIe Gen4/Gen5 oder RDMA-fähige InfiniBand-Netze.

Die Frameworks für Verteilung, DeepSpeed, Horovod, Megatron-LM, beschreiben mehrere sich ergänzende Ansätze:

• Data Parallelism, Duplizieren des Modells und Synchronisieren der Gradienten,

• Model Parallelism, Aufteilen des Modells in mehrere Segmente,

• Pipeline Parallelism, Orchestrieren der Schichten in sequenzieller Logik.

Diese Methoden erlauben es, sehr grosse Modelle in Zeiträumen zu trainieren, die zu den F&E-Zyklen der Organisationen passen, auch in der Westschweiz, wo der KI-Bedarf zunimmt.

GPU und Inferenz, Latenz und Verbrauch senken

GPUs nehmen auch in Inferenzumgebungen einen zentralen Platz ein. Sie senken die Latenz, besonders bei Anwendungen mit sofortiger Antwortpflicht: Videoverarbeitung, laufende Analyse, Textgenerierung. Diese Verbesserung beruht zum Teil auf Optimierungen wie Quantisierung, dem Einsatz von TensorRT-Graphen und Batching, welche die Energieeffizienz erhöhen und die Leistung erhalten.

Die Hersteller nennen in manchen Fällen Energiegewinne bis zum Fünffachen gegenüber einer CPU-Architektur.

CPU gegen GPU: Ergänzung statt Gegensatz

CPUs behalten eine wesentliche Rolle beim Orchestrieren der KI-Pipelines, bei der Ein- und Ausgabe und bei schlecht parallelisierbaren Aufgaben. Bei intensiven Matrixlasten stossen sie jedoch an ihre Grenzen.

GPUs mit mehr Kernen, höherer Speicherbandbreite und spezialisierten Einheiten ergänzen die CPUs in den rechenintensivsten Phasen auf natürliche Weise.

GPUs sollen die CPUs also nicht ersetzen, sondern in den anspruchsvollsten Phasen des Machine Learning ergänzen.

Was das für Unternehmen bedeutet

Die Einbindung von GPUs verändert tiefgreifend, wie Organisationen ihre KI-Modelle entwickeln und betreiben. Trainingszyklen verkürzen sich, Forschungsphasen beschleunigen sich, und grosse Modelle werden zugänglicher. Unternehmen in Finanzwesen, Gesundheit, Industrie und Cybersicherheit beobachten namentlich:

• eine bessere Anwendungsleistung;

• eine deutliche Verkürzung der Time-to-Market.

In der Westschweiz haben mehrere Akteure ihre KI-Pipelines bereits um GPU-Infrastruktur herum neu aufgestellt, um zunehmend ambitionierte Projekte zu tragen.

Zusammengefasst, warum GPUs für Machine Learning wesentlich sind

Die Gewinne, die GPUs im Machine Learning bringen, beruhen auf mehreren inzwischen gut belegten Faktoren.

Ihre massiv parallele Architektur beschleunigt die Matrixberechnungen, den Kern moderner neuronaler Netze, und verkürzt die Trainingszeiten deutlich. Sie bieten zudem bessere Effizienz bei der Inferenz, besonders bei Echtzeitanwendungen, in denen die Latenz ein Schlüsselkriterium ist.

Schliesslich erleichtern GPUs den Umgang mit grossen Modellen und fügen sich natürlich in verteilte Architekturen ein, ein wesentlicher Punkt für Unternehmen mit Multi-GPU-Clustern oder eigener Cloud-Infrastruktur.

Fazit: ein unverzichtbar gewordener Beschleuniger

Je komplexer die Modelle und je grösser die Datenmengen werden, desto mehr etablieren sich GPUs als Pfeiler des modernen Machine Learning. Ihre parallele Architektur, ihre spezialisierten Einheiten und ihre enge Verzahnung mit den KI-Frameworks erklären ihre zentrale Rolle.

Die kommenden Entwicklungen, heterogene Beschleuniger, schnellere Interconnects, Multi-GPU-Architekturen, dürften die Fähigkeit der Unternehmen weiter verbessern, auch in der Westschweiz, künstliche Intelligenz im grossen Massstab zu nutzen.

Organisationen, die GPU-fähige Infrastruktur einsetzen, intern oder über souveräne Cloud-Plattformen, haben heute einen entscheidenden Vorteil, um das Wachstum ihrer KI-Lasten zu tragen.