KI-Computing Was ist KI-Computing?
KI-Computing verwendet spezielle Hardware und Software, um menschliche Intelligenz, wie etwa Lernen, logisches Denken, Problemlösen und Entscheidungsfindung, nachzubilden. Die Verarbeitung riesiger Datensätze mit verbesserten Algorithmen und schneller Verarbeitungskapazität ermöglicht es Robotern, komplizierte Aufgaben selbstständig zu erledigen.
- Definition von KI-Computing
- So funktioniert KI-Computing
- GPU-Computing in der KI
- Geschichte des KI-Computings
- Anwendungen von KI-Computing
- HPE und KI-Computing
Definition von KI-Computing
Definition von KI-Computing: Beim KI-Computing wird spezielle Hard- und Software eingesetzt, um Maschinen in die Lage zu versetzen, Aufgaben mit menschenähnlicher Intelligenz zu erledigen. Dazu gehört die autonome Verarbeitung riesiger Datenmengen mithilfe von Algorithmen, die lernen, schlussfolgern und entscheiden wie Menschen.
Künstliche Intelligenz fördert Robotik, Natural Language Processing, Computer Vision und vorausschauende Analysen.
Kernkomponenten beim KI-Computing:
- Algorithmen: Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning zur Datenanalyse und Entscheidungsfindung.
- Daten: Große Datensätze trainieren KI-Modelle für präzise Prognosen und Leistung.
- Verarbeitungsleistung: Spezialisierte Hardware wie GPUs (Graphics Processing Units), TPUs (Tensor Processing Units) und andere KI-Beschleuniger für intensive Berechnungen.
- Software-Frameworks: TensorFlow und PyTorch zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Modellen.
- Cloud- und Edge-Computing: Skalierbare Plattformen für KI-Anwendungen vor Ort und im Internet.
Vorteile von KI-Computing:
- Effizienz und Automatisierung: Automatisiert komplizierte und monotone Vorgänge, um die Produktivität zu steigern.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Bietet datenorientierte Prognosen.
- Personalisierung: Passt Marketing- und Gesundheitserlebnisse individuell an.
- Skalierbarkeit: Dank anpassbarer Workloads für unterschiedliche Unternehmen geeignet.
- Innovation: Unterstützt selbstfahrende Autos und moderne medizinische Diagnoseprogramme.
KI-Computing eröffnet Branchen die Nutzung intelligenter Systeme, die aus großen Datenmengen lernen und sich anpassen, um die Technologie und die Gesellschaft voranzubringen.
So funktioniert KI-Computing
Was KI-Computing leistet:
- Übersicht über den KI-Computing-Prozess: Große Datensätze werden gesammelt und für KI-Computing vorbereitet, dann finden spezialisierte Algorithmen Muster und ermöglichen dadurch Erkenntnisse. Diese Methoden – üblicherweise maschinelles Lernen oder Deep Learning – bringen Modellen bei, Datenlinks zu erkennen. Die trainierten Modelle werden dann verwendet, um Prognosen zu erstellen, zu kategorisieren oder Auswahlmöglichkeiten zu automatisieren. Die Technologie lernt anschließend aus neuen Daten, um die Genauigkeit und Effizienz zu steigern.
- Maschinelles Lernen im KI-Computing: Maschinelles Lernen (ML) untermauert das KI-Computing. Es ermöglicht Systemen, ohne Programmierung aus Daten zu lernen. Die Historie wird verwendet, um ML-Modelle zu trainieren, Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Deep Learning verarbeitet unstrukturierte Daten, darunter Fotos, Videos und Texte, mithilfe neuronaler Netzwerke. Durch die Anpassung und den Fortschritt des maschinellen Lernens werden KI-Systeme zuverlässiger und flexibler.
Beispiele für KI-Computing in der Praxis:
- Gesundheitswesen: KI-basierte Bildanalysesysteme identifizieren Krankheiten wie Krebs.
- Einzelhandel: Empfehlungsmaschinen analysieren Benutzeraktivitäten und -präferenzen, um Einkäufe zu personalisieren.
- Transport: KI verarbeitet Sensordaten und trifft Echtzeitentscheidungen für die sichere Navigation in autonomen Fahrzeugen.
- Finanzen: Betrugserkennungssysteme erkennen verdächtige Transaktionen.
- Kundenservice: KI-Chatbots und virtuelle Assistenten verbessern die Hilfe in Echtzeit.
KI-Computing nutzt Daten, maschinelles Lernen und komplexe Algorithmen, um branchenübergreifend Innovationen hervorzubringen und die Problemlösung und Entscheidungsfindung zu verändern.
GPU-Computing in der KI
GPU-Computing in der KI: GPU-Computing nutzt Grafikprozessoren (GPUs), um anspruchsvolle KI-Berechnungen durchzuführen. GPUs können tausende Prozesse gleichzeitig ausführen und eignen sich daher perfekt für KI-Workloads wie Deep Learning und das Training neuronaler Netzwerke. CPUs verarbeiten einige Jobs nacheinander. Aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit sind GPUs für aktuelle KI-Berechnungen sehr wichtig.
Vorteile von GPU-KI-Computing:
- Parallelverarbeitung: GPUs führen Multitasks aus, wodurch die Rechenzeit von KI-Modellen verkürzt wird.
- Hoher Durchsatz: GPUs optimieren KI-Matrix-Berechnungen und können riesige Datensätze verarbeiten.
- Energieeffizienz: Bei KI-Aufgaben übertreffen GPUs die Leistung pro Watt der CPUs.
- Schnellere Trainingszeiten: Deep Learning-Modelle, deren Training auf CPUs Tage dauern würden, lassen sich auf GPUs in Stunden trainieren.
- Skalierbarkeit: GPU-Cluster und Multi-GPU-Konfigurationen bewältigen riesige KI-Projekte.
GPU-beschleunigte KI-Frameworks und -Bibliotheken:
- TensorFlow: GPU-gestütztes Training und Inferenz von Deep-Learning-Modellen.
- PyTorch: GPU-beschleunigtes Forschungs- und Produktionsframework mit Popularität.
- CUDA (Compute Unified Device Architecture): Die parallele Computertechnologie von NVIDIA ermöglicht Entwicklern die effiziente Nutzung von GPU-Leistung.
- CuDNN (CUDA Deep Neural Network Library): Verbessert die GPU-Leistung für Deep-Learning-Anwendungen.
- TensorRT: NVIDIA-Bibliothek zur Optimierung der Inferenz trainierter KI-Modelle.
Geschichte des KI-Computings
Überblick über KI-Computing
KI-Computing hat sich seit seinen Anfängen Mitte des 20. Jahrhunderts erheblich weiterentwickelt. Die Forschung zur symbolischen KI begann in den 1950er Jahren mit logikbasierten Versuchen, das menschliche Denken nachzuahmen. In den 1980er Jahren stützte sich das maschinelle Lernen auf datenbasierte Algorithmen, die aus Erfahrung erlernt wurden. Mit GPUs und Big Data revolutionierte Deep Learning in den 2010er Jahren das KI-Computing und ermöglichte es neuronalen Netzwerken, komplizierte Bilderkennung, Natural Language Processing und andere Herausforderungen zu bewältigen. KI-Computing nutzt modernste Technologie und Software für unübertroffene Effizienz und Skalierbarkeit.
Meilensteine der Entwicklung im KI-Computing:
- 1950: Alan Turing entwickelt den Turing-Test für maschinelles Lernen.
- Die Dartmouth-Konferenz von 1956 begründete die KI-Forschung.
- 1960er Jahre: ELIZA, der erste Chatbot, der mit KI entwickelt wurde.
- 1980er Jahre: Maschinelles Lernen gewann an Popularität, als neuronale Netzwerke begannen, Backpropagation zu verwenden.
- 1997: IBMs Deep Blue besiegte Garri Kasparow und bewies die strategischen Fähigkeiten der KI.
- 2012: Der ImageNet-Sieg von AlexNet demonstrierte GPU-gestütztes Deep Learning.
- 2023: Generationen-KI-Modelle wie ChatGPT und Stable Diffusion transformieren Unternehmen mit anspruchsvollen Inhalten und menschenähnlicher Interaktion.
Brancheneffekte des KI-Computings:
- Gesundheitswesen: KI beschleunigt die Medikamentenentwicklung, verbessert Diagnoseprogramme und passt Behandlungen individuell an.
- Finanzwesen: Verbessert algorithmischen Handel, Betrugserkennung und Risikoanalyse.
- Einzelhandel: Personalisiert das Einkaufserlebnis und optimiert den Lagerbestand.
- Transportwesen: Fördert autonome Fahrzeuge, intelligente Verkehrssysteme und Logistikoptimierung.
- Fertigung: Ermöglicht vorausschauende Wartung, Robotik und Qualitätskontrolle.
- Unterhaltungsbranche: Unterstützt Empfehlungssysteme, KI-gestützte Inhalte und VR.
KI-Computer haben Unternehmen revolutioniert, indem sie komplizierte Probleme lösen, die Effizienz steigern und Innovationen hervorbringen.
Anwendungsbereiche von KI-Computing
KI-Computing im Gesundheitswesen:
- Verbesserte Diagnoseprogramme und personalisierte Medizin: KI-Modelle werden zunehmend eingesetzt, um medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen und MRTs genau auszuwerten und so Krebs, Herzkrankheiten und neurologische Erkrankungen zu erkennen. KI berechnet riesige genetische und klinische Datenbanken, um Therapien individuell anzupassen und die Ergebnisse zu verbessern, indem die Gesundheitsversorgung auf bestimmte Patienten zugeschnitten wird.
- Unterstützung therapeutischer Entdeckungen und klinischer Entscheidungen: KI analysiert biologische Daten, um die Wirksamkeit von Therapien vorherzusagen und so die Arzneimittelentdeckung zu beschleunigen. KI-basierte Systeme zur Unterstützung klinischer Entscheidungen verbessern die Patientenversorgung, indem sie evidenzbasierte Vorschläge liefern, die die Diagnosegenauigkeit erhöhen und menschliches Versagen minimieren.
KI-Computing in Wirtschaft und Finanzen:
- Betrugserkennung und vorausschauende Analysen: KI-gestützte Systeme überwachen Finanztransaktionen in Echtzeit, um Unregelmäßigkeiten zu erkennen, die auf Betrug oder finanzielle Gefahren hinweisen können, und ermöglichen so eine schnellere Reaktion auf Bedrohungen. Durch die Vorhersage von Nachfrage, Verbraucherverhalten und Verkaufsmustern verbessern vorausschauende Analysen der KI das Bestandsmanagement und die strategische Entscheidungsfindung.
- Automatisierung und betriebliche Effizienz: KI-basierte Chatbots und virtuelle Assistenten verbessern den Kundenservice, indem sie Fragen schneller beantworten und die Zufriedenheit steigern. Die Dateneingabe und Dokumentenverarbeitung in Unternehmen wird durch KI automatisiert. Das steigert die Produktivität, spart Kosten und gibt Mitarbeitenden Zeit für anspruchsvollere Tätigkeiten.
KI-Computing in anderen Bereichen:
- Transport: KI analysiert Sensordaten, navigiert autonome Fahrzeuge und sorgt für Sicherheit.
- Einzelhandel: KI-Intelligenz optimiert Lieferketten, personalisiert Einkaufserlebnisse und schlägt Artikel basierend auf Kundenpräferenzen vor.
- Unterhaltung: Netflix und Spotify nutzen KI-Algorithmen, um Inhalte basierend auf dem Benutzerverhalten vorzuschlagen.
- Fertigung: KI verbessert die Effizienz der Produktionslinie, die Produktivzeit von Maschinen und die vorausschauende Wartung.
Schließlich ermöglicht KI-Computing branchenweite Verbesserungen durch die Automatisierung von Prozessen, die Optimierung der Entscheidungsfindung und die Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse.
HPE und KI-Computing
HPE ist führend bei KI-Computing-Lösungen und unterstützt Unternehmen dabei, sich mithilfe von KI zu verändern. HPE kombiniert KI-Computing mit einer ausgefeilten Infrastruktur und Cloud-Technologien, um Unternehmen bei der Nutzung von maschinellem Lernen, Deep Learning und Datenanalyse zu unterstützen. Dank der Expertise von HPE in den Bereichen HPC und KI bietet HPE leistungsstarke Lösungen, um die steigenden Anforderungen in puncto Rechenleistung für KI-Anwendungen zu erfüllen.
KI Computing-Produkte von HPE:
- HPE Private Cloud AI: Erfahren Sie, wie HPE Private Cloud AI den Zugriff auf eine KI-Anwendung sowie deren Bereitstellung, Sicherung und Bearbeitung vereinfacht.
- HPE Cray Supercomputing: Beschleunigen Sie Ihre Innovation und Entdeckungen im KI-Zeitalter mit HPE Cray Supercomputing, HPC- und KI-Lösungen und -Services.
- HPE ProLiant Compute: Profitieren Sie von der Leistung, die Sie zur Optimierung aller Workloads vom Rechenzentrum bis zum Edge benötigen.
