KI-Workloads und die Bedeutung der CPU
Erfolgsfaktoren für eine leistungsfähige KI-Infrastruktur
Welche Rolle spielt der Hauptprozessor (CPU) eines Servers beim Training und der Anwendung von KI-Modellen? Wie müssen CPU und Grafikprozessor (GPU) zusammenarbeiten, um eine möglichst hohe Performance zu gewährleisten? Die Antworten finden Sie in diesem Video.
Beim Training großer Sprachmodelle und bei anderen anspruchsvollen Deep-Learning-Projekten kommen in der Regel Grafikprozessoren (Graphic Processing Unit, GPU) oder spezielle KI-Beschleuniger zum Einsatz, die großen Mengen an Daten parallel verarbeiten können.
Nicht alle KI-Aufgaben benötigen jedoch eine GPU-Unterstützung, sondern lassen sich ebenso gut mit dem Hauptprozessor (Central Processing Unit, CPU) des Servers erledigen. Dazu gehören beispielsweise klassische Maschine-Learning-Verfahren wie die automatische Klassifikation von Objekten durch Entscheidungsbäume (Decision Trees) oder Empfehlungssysteme. Auch die KI-basierte Unterstützung traditioneller Applikationen wie Datenbanken, Office-Anwendungen oder Kreativsoftware profitieren von einer leistungsfähigen CPU, die für KI-Workloads optimiert wurde.
Dieses Video erklärt Ihnen:
- Wie Sie die richtige Kombination von CPUs und GPUs für Ihre Workloads finden.
- Was Sie bei der Prozessorauswahl für KI-Projekte beachten sollten.
- Wie Sie durch einen Systemwechsel die Leistung ihrer IT-Umgebung steigern und gleichzeitig die Kosten senken.