Das wachsende Datenuniversum: Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz und Serverarchitekturen

Das wachsende Datenuniversum

Heutzutage ist die Künstliche Intelligenz zu einem wichtigen Bestandteil unseres Lebens geworden und integriert sich zunehmend, wobei ihr Einfluss täglich zunimmt.

Ohne Zweifel erleichtert die Technologie der Künstlichen Intelligenz den Nutzern in vielen Bereichen die Arbeit und beschleunigt Prozesse. Diese Erleichterungen haben jedoch selbstverständlich ihren Preis.

Im Zeitalter der Daten nimmt die Bedeutung von Daten stetig zu und die Investitionen in die notwendigen Technologien zur Verarbeitung dieser Daten wachsen rapide. Datensätze, die einen der Grundpfeiler der KI-Technologie darstellen, benötigen leistungsstarke Hardware, um stabil und schnell arbeiten zu können.

An dieser Stelle spielen GPUs (Grafikprozessoren), die als das 'Herz' der Künstlichen Intelligenz bezeichnet werden können, eine entscheidende Rolle bei der Erfüllung der Anforderungen an Rechenleistung und Performance. Traditionelle CPUs (Prozessoren) reichen nicht aus, um diese hohen Anforderungen zu erfüllen, weshalb Investoren zunehmend zu GPU-unterstützten Systemen tendieren. In diesem Sinne steigen die Investitionen in GPU-fokussierte Infrastrukturen rapide und gewinnen an Priorität, um die Anforderungen moderner KI-Anwendungen zu erfüllen.

Bereitgestellte Datensätze und Llama-Modelle

Einer der bekannten und weit verbreiteten bereitgestellten Datensätze, der den KI-Enthusiasten vertraut ist, sind die Llama-Modelle, die von Meta (Facebook) angeboten werden. Diese Modelle bieten Lösungen, die auf verschiedene Bedürfnisse mit unterschiedlichen Datenkapazitäten und Hardwareanforderungen zugeschnitten sind. Hier sind die herausragenden Versionen der Llama-Modelle und ihre Details:

Llama 3.2

1B

• Datenmenge: Enthält 1 Milliarde Daten.
• Eigenschaften: Unterstützt mehrere Sprachen. Geeignet für Personal Computer und kleine Server. Führt einfache Operationen problemlos aus.
• Hardwareanforderungen:
  • Mindestens 2 GB RAM und 2 GB GPU erforderlich.
  • Kann ohne GPU stabil nur mit einer CPU betrieben werden.

3B

• Datenmenge: Enthält 3 Milliarden Daten.
• Eigenschaften: Bietet mehrsprachige Unterstützung. Ideal für mittelgroße Server und unterstützt komplexere Operationen.
• Hardwareanforderungen:
  • Mindestens 4 GB RAM und 4 GB GPU erforderlich.
  • Kann ohne GPU betrieben werden, aber die Leistung ist erheblich reduziert und der Betrieb ist langsam.

Llama 3.2-Vision

11B

• Datenmenge: Enthält 11 Milliarden Daten.
• Eigenschaften: Bietet mehrsprachige Unterstützung und die Fähigkeit zur Bildinterpretation. Dieses Modell richtet sich an grundlegende Anforderungen der visuellen Datenverarbeitung.
• Hardwareanforderungen:
  • Mindestens 20 GB RAM und 8 GB GPU erforderlich.
  • Beim Betrieb nur mit einer CPU kann die Antwortzeit auf eine Frage etwa 5 Minuten betragen.

90B

• Datenmenge: Enthält 90 Milliarden Daten.
• Eigenschaften: Aktuelles, mittelmäßig fortgeschrittenes Modell. Verfügt über vielseitige Fähigkeiten und bietet breite Anwendungsbereiche.
• Hardwareanforderungen:
  • Mindestens 128 GB RAM und 141 GB GPU-Speicher erforderlich.

Zukunft der Serverarchitekturen im Datenzeitalter

Mit der zunehmenden Menge an Daten in den Datensätzen steigen auch die Anforderungen an RAM und GPU parallel dazu. Um diesen Bedürfnissen gerecht zu werden, hat Nvidia leistungsstarke Grafikkarten entwickelt.

Einige dieser leistungsstarken Grafikkarten unterstützen die Virtualisierungsfunktion. Dank dieser Funktion kann beispielsweise eine Grafikkarte mit 141 GB auf einer Virtualisierungsplattform wie ESXi in Segmente aufgeteilt und mehreren Kunden in verschiedenen Nutzungsschichten zugewiesen werden. Dies ermöglicht eine effizientere Ressourcennutzung und bietet skalierbare Lösungen.

Tag für Tag erhöhen Serverfirmen ihre Investitionen in diesem Bereich rapide. Im Datenzeitalter wächst die Nachfrage nach GPU-gestützten Servern, insbesondere in den Bereichen Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data-Analytik. Dies ermutigt Serverfirmen, sich von traditionellen Serverarchitekturen abzuwenden und sich hin zu GPU-basierten und leistungsstarken Systemen zu bewegen.

Virtualisierungs- und GPU-Partitionierungstechnologien bieten Unternehmen flexible und kosteneffiziente Lösungen, während sie gleichzeitig eine schnellere und skalierbare Reaktion auf Kundenanforderungen ermöglichen. Daher verschaffen Investitionen der Serverfirmen in solche Technologien sowohl einen Wettbewerbsvorteil als auch beschleunigen sie die Innovation im Sektor.

NVIDIA A100 Tensor Core GPU

• Eigenschaften:
  • Basierend auf der Ampere-Architektur.
  • 54 Milliarden Transistoren.
  • 6.912 CUDA-Kerne.
  • Optionen für 40 GB oder 80 GB HBM2-Speicher.

NVIDIA H100 Tensor Core GPU

• Eigenschaften:
  • Neueste Technologie mit der Hopper-Architektur.
  • 80 Milliarden Transistoren.
  • 7.680 CUDA-Kerne.
  • 80 GB HBM3-Speicher.

NVIDIA A40 GPU

• Eigenschaften:
  • Ampere-Architektur.
  • 4.608 CUDA-Kerne.
  • 48 GB GDDR6-Speicher.

NVIDIA A30 Tensor Core GPU

• Eigenschaften:
  • Ampere-Architektur.
  • 3.840 CUDA-Kerne.
  • 24 GB HBM2-Speicher.

NVIDIA RTX A6000

• Eigenschaften:
  • Ampere-Architektur.
  • 10.752 CUDA-Kerne.
  • 48 GB GDDR6-Speicher.

Serie NVIDIA Jetson

• Modelle:
  • Jetson AGX Xavier
  • Jetson Xavier NX
  • Jetson Nano

Systèmes NVIDIA DGX

• Modelle:
  • DGX A100
  • DGX Station
• Eigenschaften:
  • Enthält mehrere NVIDIA A100 oder H100 GPUs.
  • Entwickelt für Hochleistungsrechnen und KI-Training.
  • Bietet integrierte Software- und Hardwarelösungen.
• Anwendungsbereiche:
  • Unternehmensforschung im Bereich Künstliche Intelligenz.
  • Großskalige maschinelle Lernprojekte.
  • Datenwissenschaft und Analytik.

Serie NVIDIA Titan

• Modelle:
  • Titan RTX
  • Titan V
• Eigenschaften:
  • Leistungsstarke CUDA-Kerne.
  • Große Speicherkapazität.
  • Fokussiert auf tiefes Lernen und Forschung.
• Anwendungsbereiche:
  • Forschung und Entwicklung.
  • Projekte im Bereich Künstliche Intelligenz und tiefes Lernen.
  • Anwendungen, die Hochleistungsrechnen erfordern.