Hardwarebeschleuniger
Spezialisierte Chips (z. B. GPUs, TPUs), die darauf ausgelegt sind, KI-Berechnungen zu beschleunigen, was Auswirkungen auf den Energieverbrauch und das Risiko der Lieferkette hat.
Definition
Speziell entwickeltes Silizium (GPUs, TPUs, FPGAs, neuromorphe Chips), optimiert für Matrixmathematik und parallele Workloads. Beschleuniger sorgen für eine drastische Verkürzung der Schulungs- und Inferenzzeiten, konzentrieren aber gleichzeitig das Beschaffungsrisiko (Bindung an einen einzigen Anbieter), den Energieverbrauch und die Bedenken hinsichtlich des Elektroschrotts. Die Steuerung von Beschleunigern umfasst die Anbieterdiversifizierung, Nachhaltigkeits-KPIs (Leistung pro Watt), Recyclingprogramme am Ende des Lebenszyklus und sichere Firmware-Updates zum Schutz vor Angriffen auf Hardwareebene.
Real-World Example
Ein Cloud-Anbieter vergleicht NVIDIA-GPUs mit AMD Instinct-Beschleunigern für seine KI-Trainingscluster. Sie verfolgen eine hybride Beschaffungsstrategie, bei der beide Anbieter miteinander kombiniert werden, um das Risiko einer einzigen Quelle zu vermeiden. Sie setzen dynamische Workload-Planer ein, die energieeffizientere Geräte in Zeiten hoher Stromkosten bevorzugen, und arbeiten mit einem Recyclingunternehmen für Elektroschrott zusammen, um veraltete Karten verantwortungsbewusst zu entsorgen.
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