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.
„Was früher Wochen an manuellen Überprüfungen und Regelwerk erforderte, ist jetzt in Enzai innerhalb von Minuten strukturiert und prüfbar. Es ist das erste Mal, dass sich AI-Governance betriebsbereit anfühlt, nicht theoretisch.“
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