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Broadcom ist ein weltweit führender Technologieanbieter, der ein umfassendes Portfolio an Halbleiter- und Infrastruktursoftwarelösungen anbietet. Seine Produkte sind …
Broadcom ist ein weltweit führender Technologieanbieter, der ein umfassendes Portfolio an Halbleiter- und Infrastruktursoftwarelösungen anbietet. Seine Produkte sind grundlegend für den Aufbau, die Skalierung und die Sicherung der weltweit fortschrittlichsten KI-Rechenzentren und privaten KI-Clouds von Unternehmen.
Über Halbleiter
KI-Halbleiter sind spezialisierte Siliziumchips, die entwickelt wurden, um Berechnungen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zu beschleunigen. Als Kernkomponente der KI-Hardware sind diese Prozessoren mit hochgradig parallelen Architekturen konzipiert, um die massiven Matrixmultiplikationen und Vektoroperationen, die neuronalen Netzen innewohnen, effizient zu bewältigen. Ihr Hauptwert liegt darin, schnelleres Modelltraining, Inferenz mit geringerer Latenz und den Einsatz komplexer KI auf Geräten zu ermöglichen, die von großen Rechenzentren bis hin zu energieeffizienten Edge-Geräten reichen. Diese Spezialisierung ermöglicht es ihnen, Allzweck-CPUs bei KI-Aufgaben um Größenordnungen zu übertreffen.
Kernfunktionen
- Parallele Architektur: Verfügt über Tausende von Kernen, um viele Berechnungen gleichzeitig auszuführen, ideal für Deep-Learning-Workloads.
- Spezialisierte Kerne: Enthält dedizierte Hardware-Einheiten wie Tensor Cores oder NPUs zur Beschleunigung spezifischer KI-Operationen.
- Speicher mit hoher Bandbreite (HBM): Nutzt gestapelten Speicher für extrem schnellen Datenzugriff und verhindert Verarbeitungsengpässe.
- Energieeffizienz: Optimiert, um maximale Leistung pro Watt zu liefern, was sowohl für Rechenzentren als auch für Edge-Einsätze entscheidend ist.
- Unterstützung für Berechnungen mit geringer Präzision: Verarbeitet nativ Datenformate wie FP16, BFLOAT16 und INT8, um den Durchsatz bei minimaler Auswirkung auf die Genauigkeit zu erhöhen.
Anwendungsfälle
KI-Halbleiter sind in verschiedenen Sektoren von grundlegender Bedeutung. In Rechenzentren werden sie zum Trainieren großer Sprachmodelle (LLMs) und zum Betreiben von Cloud-basierten KI-Diensten verwendet. Im Edge-Computing ermöglichen sie Echtzeitanwendungen wie autonomes Fahren, intelligente Überwachung und Sprachassistenten auf Geräten. Sie werden auch zunehmend in PCs und Workstations integriert, um KI-gestützte Funktionen in Kreativsoftware, Spielen und Datenwissenschaftsanwendungen zu beschleunigen.
Wie man wählt
Die Auswahl des richtigen KI-Halbleiters hängt von der spezifischen Anwendung ab. Für das Training großer Modelle sollten Sie die Rohleistung (gemessen in FLOPS oder TOPS) und großen Speicher mit hoher Bandbreite priorisieren. Für die Inferenz konzentrieren Sie sich auf Latenz, Energieeffizienz (Leistung pro Watt) und den Formfaktor. Das Software-Ökosystem, einschließlich Treiberunterstützung, Bibliotheken wie CUDA oder ROCm und Framework-Kompatibilität, ist ebenfalls ein entscheidender Faktor für Entwicklung und Bereitstellung.
HalbleiterAnwendungsfälle
Training großer Sprachmodelle in Rechenzentren
KI-Forschungslabore und große Technologieunternehmen nutzen Cluster von Hochleistungs-KI-Halbleitern wie GPUs oder benutzerdefinierten ASICs, um grundlegende Modelle wie LLMs zu trainieren. Dieser Prozess beinhaltet die Einspeisung von Petabytes an Daten in ein neuronales Netzwerk über Wochen oder Monate. Die parallele Rechenleistung dieser Chips ist unerlässlich, um die Billionen von Berechnungen zu bewältigen, die zur Anpassung der Modellparameter erforderlich sind, und macht es möglich, leistungsstarke Modelle wie GPT-4 oder Llama in einem praktikablen Zeitrahmen zu erstellen.
Echtzeit-Inferenz für autonome Fahrzeuge
Automobilhersteller integrieren energieeffiziente KI-Halbleiter, oft in Form eines System-on-Chip (SoC) mit einer dedizierten Neural Processing Unit (NPU), in ihre Fahrzeugsteuerungssysteme. Diese Chips verarbeiten Daten von mehreren Sensoren wie Kameras, Radar und LiDAR in Echtzeit. Sie führen komplexe Wahrnehmungsmodelle aus, um Fußgänger, andere Fahrzeuge und Verkehrszeichen mit minimaler Latenz zu erkennen. Diese On-Device-Verarbeitung mit geringer Latenz ist entscheidend für die in Sekundenbruchteilen zu treffenden Entscheidungen, die für sicheres autonomes Fahren erforderlich sind.
Beschleunigung generativer KI auf PCs
Content-Ersteller, Künstler und Entwickler verwenden Consumer-GPUs mit spezialisierten KI-Kernen (wie NVIDIAs Tensor Cores), um generative KI-Modelle lokal auszuführen. Dies ermöglicht es ihnen, Bilder mit Stable Diffusion zu generieren, Videos mit KI-gestützten Funktionen zu bearbeiten oder mit lokalen KI-Assistenten zu programmieren, ohne auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein. Der KI-Halbleiter in ihrem PC reduziert die Verarbeitungszeiten drastisch und verwandelt Aufgaben, die auf einer CPU Minuten dauern würden, in eine Sache von Sekunden, wodurch kreative Arbeitsabläufe und die Produktivität verbessert werden.
KI-gestützte medizinische Bildanalyse
Krankenhäuser und Diagnoselabore verwenden Workstations, die mit leistungsstarken KI-Beschleunigerkarten ausgestattet sind, um medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRTs zu analysieren. Radiologen führen auf dieser spezialisierten Hardware KI-Modelle aus, um potenzielle Anomalien wie Tumore oder Frakturen automatisch zu erkennen, was als Zweitmeinung dienen kann. Der hohe Durchsatz dieser Halbleiter ermöglicht eine schnelle Analyse großer, hochauflösender Bilder und trägt dazu bei, die Diagnosezeit zu verkürzen und die Genauigkeit bei der Identifizierung kritischer Zustände zu verbessern.
Betrieb von Smart-City-Überwachungssystemen
Kommunen setzen Edge-Server ein, die mit KI-Inferenzchips ausgestattet sind, um Videofeeds von Tausenden von öffentlichen Kameras zu verarbeiten. Anstatt alle Rohvideos an ein zentrales Rechenzentrum zu streamen, analysieren diese Edge-Geräte das Filmmaterial lokal. Die KI-Halbleiter führen Modelle für die Echtzeit-Verkehrsflussanalyse, die Kennzeichenerkennung oder die Erkennung von Vorfällen der öffentlichen Sicherheit aus. Dieser verteilte Ansatz reduziert den Bandbreitenbedarf, senkt die Kosten für Cloud-Computing und verbessert die Reaktionszeiten, indem er sofortige Warnungen und Maßnahmen auf lokaler Ebene ermöglicht.
APIs für die Verarbeitung natürlicher Sprache mit geringer Latenz
Cloud-Dienstanbieter verwenden Racks mit dedizierten KI-Inferenzbeschleunigern, um ihre APIs für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu betreiben, die Anwendungen wie Echtzeitübersetzung, Stimmungsanalyse und Chatbots bedienen. Wenn eine Benutzeranfrage die API erreicht, wird sie an einen dieser spezialisierten Chips weitergeleitet. Die Architektur des Halbleiters ist für die effiziente Ausführung von NLP-Modellen optimiert, sodass er die Anfrage verarbeiten und innerhalb von Millisekunden eine Antwort zurückgeben kann. Dies gewährleistet eine reibungslose und reaktionsschnelle Benutzererfahrung für Tausende von gleichzeitigen Benutzern.