GPU
Spezialisierter Hardware-Beschleuniger für parallele Berechnungen, der häufig zum effizienten Trainieren und Ausführen groß angelegter KI-Modelle verwendet wird.
Grafikprozessoren (GPUs) sind bei Matrix- und Tensoroperationen, die für Deep Learning grundlegend sind, besonders leistungsfähig. Sie verkürzen Trainings- und Inferenzzeiten drastisch, verbrauchen jedoch erhebliche Mengen an Energie und erfordern eine spezialisierte Bereitstellung. Die Governance rund um die GPU-Nutzung umfasst Kostenüberwachung, Richtlinien für die Job-Planung, Fair-Share-Quoten sowie die Ausmusterung veralteter GPU-Generationen, um die Leistung pro Watt zu optimieren.
Ein Forschungslabor stellt einen dedizierten GPU-Cluster für KI-Experimente bereit. Es setzt Zeitkontingente pro Benutzer durch, nimmt Modelle, die über die festgelegten Grenzen hinaus laufen, automatisch außer Betrieb und verfolgt GPU-Auslastungskennzahlen, um Upgrades auf energieeffizientere GPU-Architekturen zu begründen.
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Verlangsamt die KI-Governance die Innovation?
Wie bleibt Enzai im Einklang mit den sich entwickelnden KI-Vorschriften?
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