Googles neuer Chip könnte die Zukunft aller AI-Systeme werden
Alphabets (WKN:A14Y6F) Google hat im Rahmen seiner I/O-Entwicklerkonferenz im Mai 2016 enthüllt, dass es einen neuen Chip entworfen hat – den sogenannten „Tensor Processing Unit“ (TPU) – der eigens für die Anforderungen von auf künstlicher Intelligenz (AI) basierenden Systemen ausgelegt ist. Damals hatte das Unternehmen nicht viele Details preisgegeben, aber in einem Blogeintrag, der zeitnah nach Googles Enthüllung veröffentlicht wurde, schreibt der Hardware-Ingenieur Norm Jouppi, dass Google den TPU in den Rechenzentren des Unternehmens bereits seit über einem Jahr testet und…
…herausgefunden hat, dass er bezüglich des maschinellen Lernvermögens eine bessere Performance pro Watt abliefert. Der technologische Fortschritt ist so groß, als würde man einen Sprung von sieben Jahren in die Zukunft machen (dem Mooreschen Gesetz nach überspringt die Neuerung drei Generationen).
Bei dem Chip handelt es sich um einen anwenderspezifischen integrierten Schaltkreis (ASIC). Es ist ein Mikrochip, der für eine konkrete Anwendung entworfen wurde. Sonst war lange nur sehr wenig über den rätselhaften TPU bekannt, bis letzte Woche Google Licht ins Dunkle brachte und Informationen zu dem Innenleben seines bahnbrechenden Fortschritts im Bereich AI vorstellte.
Googles „TENSOR PROCESSING UNIT“ könnte AI-Verarbeitungsprozesse revolutionieren. Bildquelle: Google.
Geschwindigkeit und Effizienz
Der TPU basiert auf Googles TensorFlow, einem Open-Source-Framework zu maschinellem Lernen und ist eine Sammlung von Algorithmen, die das tiefe neurale Netz des Unternehmens antreiben. Diese AI-Systeme sind in der Lage, sich selbst Dinge beizubringen, indem sie große Datenmengen verarbeiten. Google hat den TPU entworfen, um den einzigartigen Anforderungen seiner AI-Systeme, die zuvor mit den Grafikprozessoren (GPUs) von NVIDIA (WKN:918422) betrieben wurden, gerecht zu werden. Da das Unternehmen derzeit sowohl mit dem TPU als auch mit dem GPU parallel arbeitet, könnte dies drastische Auswirkungen darauf haben, wie AI-Systeme in Zukunft angetrieben werden.
Google hat eine Studie enthüllt, die von über 70 Mitwirkenden verfasst wurde und eine detaillierte Analyse des TPU bietet. In einem Blogeintrag von Anfang April erläuterte Jouppi die Fähigkeiten des Chips. Er beschrieb, wie damit AI-Verarbeitungskapazitäten um 15 bis 30 Mal schneller werden als mit CPUs und GPUs. Außerdem steigert der neue Chip die Energieeffizienz um 30 bis 80 Mal.
Die Kosten von 12 neuen Rechenzentren eingespart
Google erkannte vor einigen Jahren, dass, wenn jeder Kunde die Google Sprach-Suchfunktion täglich nur drei Minuten verwenden würde, das Unternehmen die Anzahl seiner bestehenden Rechenzentren verdoppeln müsste. Google glaubt außerdem, dass der TPU zu schnelleren Bearbeitungszeiten von Sucheingaben führt und die Performance von Google verbessert. Auch bei der Niederlage des Weltmeisters im antiken chinesischen Spiel Go nahm der TPU eine tragende Rolle ein.
Unternehmen gehen viele unterschiedliche Wege, um AI-Systeme weiterzuentwickeln. Intel (WKN:855681) hat vor kurzem das Startup Nervana, das sein eigenes ASIC – den Nervana Engine — entwickelt hat, übernommen. Der Nervana Engine eliminiert Komponenten des GPU, die für die Funktionalität von AI nicht notwendig sind. Außerdem hat das Unternehmen den Datenspeicher neu konzipiert und glaubt, dass dieser ein bis zu zehn Mal höheres Leistungsvermögen hat als GPUs. Intel arbeitet daran, diese Fähigkeit in seine bestehenden Prozessorplattformen zu integrieren, um besser mit NVIDIAs Produkten konkurrieren zu können.
Nicht der einzige Scheriff in der Stadt
Ein Field Programmable Gate Array (FPGA) Prozessor kann nach der Installation umprogrammiert werden. Es ist ein weiterer Chip, der AI vorantreiben soll. FPGAs werden zunehmend in Rechenzentren verwendet, um maschinelles Lernen zu beschleunigen. Apple (WKN:865985) soll weit verbreiteten Annahmen zufolge diesen Chip in sein iPhone 7 eingebaut haben, um das Gerät mit anspruchsvollen AI-Funktionen auszustatten. Zudem hat das Unternehmen betont, dass es Fortschritte bei AI nicht auf Kosten der Nutzerprivatsphäre vorantreiben möchte.
Der NVIDIA TESLA P100 ist die Grundlage von Facebooks AI-Servern. Bildquelle: NVIDIA.
Facebook (WKN:A1JWVX) geht einen anderen Weg, um seinen jüngst herausgebrachten Rechenzentrum-Server namens Big Basin zu optimieren. Das Unternehmen hat eine Plattform erstellt, die auf acht NVIDIA Tesla P100 GPU Beschleuniger zurückgreift. Diese sind mit NVLink-Verbindungen, die zur Beseitigung von Engpässen entworfen wurden, verknüpf. Das System gilt als der fortschrittlichste Rechenzentrum-GPU, der jemals gebaut wurde. Das Unternehmen sagte, dass der jüngste Server in der Lage ist, bis zu 30 % größere Maschinenlern-Datensysteme in nur in etwa der Hälfte der Zeit zu trainieren. Facebook teilte zudem mit, dass die Architektur des Systems auf dem NVIDIA’s DGX-1 “AI Supercomputer in a Box” basiert.
Es werden viele weitere Innovationen folgen
Obwohl fast täglich neue bahnbrechende Innovationen im Bereich AI zum Vorschein kommen, ist es wichtig, sich darüber bewusst zu sein, dass sich die zugrundeliegende Technologie noch in den Kinderschuhen befindet und neue Fortschritte in Zukunft aller Voraussicht nach in einem rasanten Tempo erzielt werden. Diese Fortschritte erlauben effizientere Systeme und legen den Grundstein für künftige Innovationen in der Branche. Jedoch lassen sich die Innovationen sowie die möglichen Auswirkungen auf künftige Umsatzzahlen und Gewinnmargen nur sehr schwer konkret monetär bewerten.
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Dieser Artikel wurde von Danny Vena auf Englisch verfasst und am 18.4.2017 auf Fool.com veröffentlicht. Er wurde übersetzt, damit unsere deutschen Leser an der Diskussion teilnehmen können.