Hardware-Beschleuniger
Spezialisierte Chips (z.B. GPUs, TPUs), die zur Beschleunigung von KI-Berechnungen entwickelt wurden, mit Auswirkungen auf den Energieverbrauch und das Lieferkettenrisiko.
Zweckentwickeltes Silizium (GPUs, TPUs, FPGAs, neuromorphe Chips), optimiert für Matrixberechnungen und parallele Workloads. Beschleuniger verkürzen Trainings- und Inferenzzeiten erheblich, bündeln jedoch zugleich Beschaffungsrisiken (Lock-in auf einen einzelnen Anbieter), den Energieverbrauch sowie Bedenken hinsichtlich Elektroschrott. Die Governance von Beschleunigern umfasst die Diversifizierung von Anbietern, Nachhaltigkeits-KPIs (Leistung pro Watt), Recyclingprogramme für das Ende des Lebenszyklus und sichere Firmware-Updates zum Schutz vor Angriffen auf Hardwareebene.
Ein Cloud-Anbieter vergleicht NVIDIA-GPUs mit AMD-Instinct-Beschleunigern für seine KI-Trainingscluster. Er verfolgt eine hybride Beschaffungsstrategie – eine Kombination beider Anbieter –, um das Risiko einer Abhängigkeit von einer einzelnen Quelle zu vermeiden, setzt dynamische Workload-Scheduler ein, die während Spitzenzeiten bei den Stromkosten die energieeffizienteren Geräte priorisieren, und arbeitet mit einem Elektroschrott-Recyclingunternehmen zusammen, um veraltete Karten verantwortungsvoll aus dem Betrieb zu nehmen.
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