Die besten Prozessoren für die Tensorverarbeitung: Anwendungsfälle, Anbieter und Nischenoptionen im Überblick

Die Tensorverarbeitung spielt eine entscheidende Rolle für die Leistungsfähigkeit moderner Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML). Die Wahl des richtigen Prozessors kann die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Tensorberechnungen, die für Deep-Learning-Modelle unerlässlich sind, erheblich beeinflussen. Dieser Beitrag untersucht, welche Prozessoren Tensoroperationen am schnellsten und präzisesten verarbeiten, stellt einige weniger bekannte Spezialprozessoren vor und erläutert die Bedeutung der Tensorverarbeitung. Darüber hinaus werden spezifische Anwendungsfälle aufgezeigt, in denen verschiedene Prozessoren ihre Stärken ausspielen, sowie die jeweiligen Hersteller.

Was ist Tensorverarbeitung und warum ist sie wichtig?

Tensoren sind mehrdimensionale Arrays, die Daten in KI-Modellen repräsentieren. Die Tensorverarbeitung umfasst mathematische Operationen auf diesen Arrays, wie beispielsweise Matrixmultiplikationen, die das Rückgrat neuronaler Netze bilden. Eine effiziente Tensorverarbeitung ermöglicht ein schnelleres Training und eine schnellere Inferenz von KI-Modellen, was zu einer besseren Leistung in Anwendungen wie Bilderkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und autonomem Fahren führt.

Die Verarbeitung von Tensoren ist wichtig, weil:

• Es beschleunigt KI-Workloads und reduziert so den Zeit- und Energieverbrauch.

• Es verbessert die Modellgenauigkeit, indem es komplexere Berechnungen ermöglicht.

• Es unterstützt KI-Anwendungen in Echtzeit, bei denen Geschwindigkeit entscheidend ist.

  
  

Prozessoren, die speziell für Tensoroperationen entwickelt wurden, können Allzweck-CPUs hinsichtlich Geschwindigkeit und Effizienz um Größenordnungen übertreffen.

Führende Prozessoren für die Tensorverarbeitung

1. Grafikprozessoren (GPUs)

Anwendungsfälle: Training von groß angelegten Deep-Learning-Modellen, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Reinforcement Learning.

Anbieter und Verarbeiter:

• NVIDIA : Die NVIDIA A100- und Blackwell-GPUs sind branchenführend. Sie verfügen über Tensor-Kerne, die für Matrixberechnungen mit gemischter Genauigkeit optimiert sind und einen hohen Durchsatz für Training und Inferenz ermöglichen.

• AMD : Die AMD MI350X GPU bietet mit ihrer CDNA 2-Architektur eine wettbewerbsfähige Tensor-Leistung und konzentriert sich auf HPC- und KI-Workloads.

  
  

Stärken: GPUs zeichnen sich durch ihre hervorragende Parallelverarbeitung aus und eignen sich daher ideal für das Training großer Datenmengen und komplexe Modellarchitekturen. Ihre weite Verbreitung gewährleistet eine starke Unterstützung durch ein starkes Software-Ökosystem.

2. Tensor Processing Units (TPUs)

Anwendungsfälle: KI-Training und -Inferenz im großen Maßstab, insbesondere in Cloud-Umgebungen.

Anbieter und Verarbeiter:

• Google : Googles TPUs, wie beispielsweise TPU v5, sind kundenspezifische ASICs, die speziell für Tensoroperationen entwickelt wurden. Sie bieten hohen Durchsatz und Energieeffizienz, bilden die Grundlage für Googles KI-Dienste und sind über Google Cloud verfügbar.

  
  

Stärken: TPUs bieten eine hervorragende Leistung pro Watt und sind eng mit TensorFlow integriert, was sie zur ersten Wahl für Google-zentrierte KI-Workflows macht.

3. Feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs)

Anwendungsfälle: KI-Inferenz mit geringer Latenz, Edge-Computing, kundenspezifische KI-Workloads.

Anbieter und Verarbeiter:

• Xilinx (AMD) : Die Versal AI Core-Serie kombiniert anpassungsfähige Hardware mit KI-Engines, die für Tensorrechnung optimiert sind.

• Intel : Die Agilex FPGAs von Intel bieten flexible Beschleunigung für KI-Inferenzaufgaben.

  
  

Stärken: FPGAs bieten anpassbare Hardwarebeschleunigung, die es Entwicklern ermöglicht, Tensorverarbeitungspipelines für spezifische Anwendungen anzupassen, insbesondere dort, wo Latenz und Energieeffizienz von entscheidender Bedeutung sind.

4. Zentrale Verarbeitungseinheiten (CPUs) mit KI-Erweiterungen

Anwendungsfälle: Allgemeine KI-Workloads, Training im kleinen Maßstab und Inferenz.

Anbieter und Verarbeiter:

• Intel : Xeon-Prozessoren mit DL-Boost-Technologie beschleunigen Tensoroperationen mithilfe von Vektor-Neuronalnetz-Instruktionen (VNNI).

• AMD : EPYC-Prozessoren unterstützen KI-Workloads mit hoher Kernanzahl und AVX-512-Erweiterungen.

  
  

Stärken: CPUs bleiben vielseitig und werden häufig für KI-Workloads eingesetzt, die keine massive Parallelverarbeitung erfordern oder wenn eine Integration mit anderen Aufgaben notwendig ist.

Nischenprozessoren für die Tensorverarbeitung

Neben den gängigen Optionen bieten einige Nischenprozessoren einzigartige Vorteile für Tensor-Workloads, erhalten aber weniger Aufmerksamkeit.

1. Graphcore IPU (Intelligente Verarbeitungseinheit)

Anwendungsfälle: Graphbasiertes maschinelles Lernen, Operationen mit spärlichen Tensoren, forschungsorientierte KI-Modelle.

Anbieter: Graphcore

Details: IPUs sind für die Verarbeitung feinkörniger Parallelität und unregelmäßiger Datenstrukturen ausgelegt und eignen sich daher für Modelle, die nicht gut in herkömmliche GPU- oder TPU-Architekturen passen.

2. Cerebras Wafer-Scale Engine

Anwendungsfälle: Massives Training von KI-Modellen, Tensoroperationen mit hohem Durchsatz.

Anbieter: Cerebras Systems

Details: Die Wafer-Scale Engine ist der größte jemals gebaute Chip und integriert Hunderttausende von Kernen, die für Tensorrechnung optimiert sind. Sie richtet sich an Forschungslabore und Unternehmen, die extrem hohe Rechenleistung benötigen.

3. SambaNova DataScale

Anwendungsfälle: KI-Workloads in Unternehmen, Echtzeit-Inferenz und Training.

Anbieter: SambaNova Systems

Details: Die rekonfigurierbare Datenflussarchitektur von SambaNova beschleunigt Tensoroperationen mit hoher Effizienz und legt den Fokus auf eine einfache Bereitstellung in Rechenzentren.

Spezifische Anwendungsfälle für Tensoren und Prozessorstärken

Training tiefer neuronaler Netze

• Beste Prozessoren: NVIDIA A100/Blackwell GPUs, Google TPU v5, Cerebras Wafer-Scale Engine.

• Warum: Diese Prozessoren bieten massive Parallelität und einen hohen Durchsatz, wodurch sich die Trainingszeit von Wochen auf Tage oder Stunden verkürzt.

  
  

Echtzeit-Inferenz am Netzwerkrand

• Beste Prozessoren: Xilinx Versal FPGAs, Intel Agilex FPGAs, NVIDIA Jetson-Serie.

• Warum: Geringe Latenz und Energieeffizienz sind entscheidend für Edge-Geräte wie Drohnen, Roboter und IoT-Sensoren.

  
  

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

• Beste Prozessoren: NVIDIA GPUs mit Tensor-Kernen, Google TPUs, Graphcore IPUs.

• Warum: NLP-Modelle erfordern die Verarbeitung großer Sequenzen und spärlicher Daten, was diese Prozessoren effizient bewältigen.

  
  

Computer Vision

• Beste Prozessoren: NVIDIA-GPUs, AMD MI350X, Intel Xeon mit DL Boost.

• Warum: Der hohe Durchsatz bei Faltungsoperationen und der Bilddatenverarbeitung macht diese Prozessoren für Bildverarbeitungsaufgaben geeignet.

  
  

Wissenschaftliches Rechnen und HPC-KI

• Beste Prozessoren: AMD MI350X, Intel Xeon, Cerebras Wafer-Scale Engine.

• Warum: Diese Prozessoren kombinieren Tensorverarbeitung mit traditionellen HPC-Fähigkeiten für Simulationen und KI-gestützte Forschung.

  
  

Übersicht der Anbieter und ihrer Tensorprozessoren

Verkäufer	Prozessor(en)	Anwendungsfallfokus
NVIDIA	A100, H100, Jetson, Blackwell	Training, Inferenz, Edge-KI
Google	TPU v5	Cloud-KI-Training und -Inferenz
AMD	MI350X, EPYC	HPC-KI, allgemeine KI-Workloads
Intel	Xeon mit DL Boost, Agilex	Allgemeine KI, Inferenz, HPC
Xilinx (AMD)	Versal AI Core	Edge-KI, Inferenz mit geringer Latenz
Graphcore	IPU	KI-Forschung, Sparse-Tensor-Modelle
Cerebras-Systeme	Wafer-Scale Engine	Massives KI-Training
SambaNova	DataScale	Unternehmens-KI

Die Tensorverarbeitung ist ein spezialisiertes, aber sich rasant entwickelndes Gebiet. Gängige Prozessoren wie GPUs und TPUs dominieren viele KI-Anwendungen, doch Nischenlösungen wie IPUs und Wafer-Scale-Engines bieten einzigartige Vorteile für spezifische Aufgaben. Das Verständnis der Stärken der einzelnen Prozessortypen hilft Entwicklern und Unternehmen, die passende Hardware für ihre KI-Projekte auszuwählen und dabei Geschwindigkeit, Genauigkeit, Energieverbrauch und Kosten optimal auszubalancieren.