KI-Inferenz-Computing: Die nächste Hardware-Grenze
Während die immensen Rechenanforderungen des Trainings von Modellen künstlicher Intelligenz oft die Schlagzeilen beherrschen und Investoren faszinieren, zeichnet sich eine leisere, doch gleichermaßen tiefgreifende Herausforderung ab: die Anforderungen der KI-Inferenz. Diese Phase, in der trainierte KI-Modelle tatsächlich zum Einsatz kommen, entwickelt sich rasant und könnte die fortschrittlichsten GPUs von heute bald an ihre Grenzen bringen.
Sid Sheth, Gründer und CEO von d-Matrix, weist auf eine signifikante Verschiebung in der KI-Landschaft hin. Die Welt des KI-Modelltrainings war historisch gesehen “monolithisch”, weitgehend dominiert von GPUs, insbesondere denen eines einzelnen prominenten Unternehmens. Der Bereich der KI-Inferenz stellt jedoch einen starken Kontrast dar. Er ist weit entfernt von einem Einheitsansatz, gekennzeichnet durch eine umfangreiche Vielfalt von Workloads, die jeweils unterschiedliche Rechenanforderungen stellen. Einige Benutzer priorisieren die Kosteneffizienz, andere suchen Echtzeit-Interaktivität mit dem Modell, während eine dritte Gruppe sich ausschließlich auf die Maximierung des Datendurchsatzes konzentrieren könnte. Diese inhärente Vielfalt bedeutet, dass keine einzelne Hardware-Architektur oder Computing-Infrastruktur all diese unterschiedlichen Bedürfnisse gleichzeitig effizient bedienen kann. Sheth erwartet eine wirklich “heterogene” Zukunft für die Inferenz, in der spezialisierte, erstklassige Hardware eingesetzt wird, um die spezifischen Anforderungen einzelner Benutzer und Anwendungen zu erfüllen.
Eine der kritischsten technischen Hürden bei der KI-Inferenz ist die Sicherstellung, dass der Speicher, der die Daten speichert, den Recheneinheiten, die sie verarbeiten, so physisch nah wie möglich bleibt. Diese Nähe ist entscheidend, da KI-Workloads, insbesondere solche, die generative KI betreffen, häufigen Zugriff auf den Speicher erfordern. Beim Generieren von Inhalten verlassen sich Modelle stark auf das Zwischenspeichern früherer Daten. Jedes neue “Token” – ein Datenelement wie ein Wort oder Teilwort – das generiert wird, erfordert den Zugriff auf diese zwischengespeicherten Informationen, um die nächste optimale Ausgabe zu bestimmen. Dieses Problem verschärft sich dramatisch bei KI-Agenten, wobei die Speicheranforderungen um das Zehnfache oder sogar Hundertfache steigen. Folglich wird die Minimierung der Strecke, die Daten zwischen Speicher und Recheneinheit zurücklegen müssen, von größter Bedeutung, da dies die Geschwindigkeit, Effizienz und Kosteneffizienz von Inferenzoperationen direkt beeinflusst.
Unternehmen innovieren aktiv, um diese Herausforderung zu bewältigen. Zum Beispiel ist die Corsair KI-Inferenzplattform von d-Matrix ein Beispiel für einen neuartigen Ansatz zur Architektur und Platzierung von Speicher und Rechenleistung. Das Unternehmen baut spezialisierte Chiplets, die dann gemeinsam in einem flexiblen Fabric verpackt werden. Dieses Design verleiht der Plattform entscheidende Elastizität und Modularität, sodass sie präzise an die Kundenanforderungen angepasst werden kann. Innerhalb von Corsair sind Speicher- und Rechenschichten direkt übereinander gestapelt, ähnlich einem Stapel Pfannkuchen. Dieses revolutionäre Design reduziert die physische Distanz, die Daten zurücklegen müssen, drastisch. Wie Sheth es beschreibt, “regnen” Daten effektiv vom Speicher direkt in die darunter liegenden Recheneinheiten, wobei die vergrößerte Oberfläche zwischen den Schichten ein viel höheres Datenübertragungsvolumen ermöglicht.
Da KI-Anwendungen weiterhin proliferieren und reifen, verlagert sich der Fokus allmählich von der anfänglichen Schwerstarbeit des Modelltrainings auf die fortlaufende, vielfältige und gleichermaßen anspruchsvolle Aufgabe, sie im großen Maßstab zu betreiben. Die Zukunft der KI-Infrastruktur wird zweifellos von diesen sich entwickelnden Inferenzanforderungen geprägt sein, die eine neue Welle spezialisierter Hardware-Innovationen vorantreiben.