{"id":3881,"date":"2023-08-06T21:12:33","date_gmt":"2023-08-06T21:12:33","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=3881"},"modified":"2023-08-06T21:55:52","modified_gmt":"2023-08-06T21:55:52","slug":"shortages-of-high-end-gpus-threaten-to-slow-ai-development","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/08\/shortages-of-high-end-gpus-threaten-to-slow-ai-development\/","title":{"rendered":"Knappheit an Hochleistungs-GPUs droht KI-Entwicklung zu bremsen"},"content":{"rendered":"

Die Technologieunternehmen der Welt sind hungrig nach High-End-GPU-Chips, und die Hersteller k\u00f6nnen scheinbar nicht genug produzieren, um die Nachfrage zu decken.\u00a0<\/b><\/p>\n

Hinter jedem hochkar\u00e4tigen KI-Modell steht eine Legion von Grafikprozessoren, die unerm\u00fcdlich arbeiten - und selbst die Top-Akteure der Branche k\u00f6nnen nicht genug von ihnen bekommen. <\/span><\/p>\n

F\u00fcr das Training von KI-Modellen sind immense Rechenressourcen erforderlich, aber die Hersteller sind relativ d\u00fcnn ges\u00e4t, und High-End-Grafikprozessoren kann man nicht von heute auf morgen auf die Beine stellen. Der Gro\u00dfteil der Nachfrage entf\u00e4llt auf den Branchenveteranen Nvidia, dessen Marktkapitalisierung in diesem Jahr auf $1tn angestiegen ist.<\/p>\n

Im Moment scheinen nur wenige vor dem GPU-Mangel sicher zu sein <\/span>- und je weiter Sie von Nvidia entfernt sind, desto geringer sind Ihre Chancen, sie zu bekommen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Im Mai sagte der CEO von OpenAI, Sam Altman, vor dem US-Senat: \"Wir haben so wenig GPUs, dass es umso besser ist, je weniger Leute das Tool benutzen.\"\u00a0<\/span><\/p>\n

Eine aktuelle Verschlechterung der Leistung von GPT-4<\/a> veranlasste viele zu Spekulationen dar\u00fcber, ob OpenAI nicht in der Lage war, die Nachfrage zu befriedigen, so dass sie gezwungen waren, Aspekte ihres Modells zu \u00e4ndern und zu optimieren.<\/p>\n

In China hat die GPU-Knappheit inzwischen zu einem <\/span>ziemlich bizarrer Schwarzmarkt<\/span><\/a> in dem Gesch\u00e4ftskunden in den Etagen des SEG-Wolkenkratzers in Shenzhen zwielichtige Gesch\u00e4fte f\u00fcr Nvidias A100- und H100-Chips abschlie\u00dfen m\u00fcssen - ein Cyberpunk-Szenario, das direkt aus einem Deus Ex-Videospiel stammt.\u00a0<\/span><\/p>\n

Microsofts <\/span>Jahresbericht<\/span><\/a> wies k\u00fcrzlich auf die anhaltende Verknappung von KI-Chips als potenziellen Risikofaktor f\u00fcr Investoren hin. <\/span><\/p>\n

In dem Bericht hei\u00dft es: \"Wir identifizieren und bewerten weiterhin M\u00f6glichkeiten, unsere Rechenzentrumsstandorte zu erweitern und unsere Serverkapazit\u00e4ten zu erh\u00f6hen, um die sich entwickelnden Anforderungen unserer Kunden zu erf\u00fcllen, insbesondere angesichts der wachsenden Nachfrage nach KI-Diensten.\"<\/span><\/p>\n

Weiter hei\u00dft es: \"Unsere Rechenzentren sind abh\u00e4ngig von der Verf\u00fcgbarkeit von genehmigten und bebaubaren Grundst\u00fccken, vorhersehbarer Energie, Netzwerkversorgung und Servern, einschlie\u00dflich Grafikprozessoren (GPUs) und anderen Komponenten.\"<\/span><\/p>\n

Der unstillbare Appetit auf GPUs<\/span><\/h2>\n

Die Rechenleistung ist ein erheblicher Engpass f\u00fcr die KI-Entwicklung, aber nur wenige haben einen Bedarf in dieser Gr\u00f6\u00dfenordnung vorhergesagt.<\/span><\/p>\n

W\u00e4re eine derartige Nachfrage vorhersehbar, g\u00e4be es mehr KI-Chiphersteller als Nvidia und eine Handvoll Start-ups, wobei Nvidia nach einigen Sch\u00e4tzungen mindestens 84% des Marktes kontrolliert. AMD und Intel steigen gerade erst in das Spiel ein.\u00a0<\/span><\/p>\n

Raj Joshi, Senior Vice President bei Moody's Investors Service, sagte: \"Niemand konnte vorhersehen, wie schnell und wie stark die Nachfrage steigen w\u00fcrde\", \"ich glaube nicht, dass die Branche auf diese Art von Nachfrageschub vorbereitet war\".<\/span><\/p>\n

In seiner Gewinnbenachrichtigung im Mai gab Nvidia bekannt, dass das Unternehmen \"f\u00fcr die zweite Jahresh\u00e4lfte ein wesentlich h\u00f6heres Angebot beschafft\" hat, um die steigende Nachfrage nach KI-Chips zu decken.\u00a0<\/span><\/p>\n

AMD erkl\u00e4rte unterdessen, dass es seine Antwort auf die KI-GPUs von Nvidia gegen Ende des Jahres vorstellen wird. \"Es gibt ein sehr starkes Kundeninteresse an unseren KI-L\u00f6sungen\". sagte AMD-CEO<\/a> Lisa Su.<\/span><\/p>\n

Einige Branchenexperten gehen davon aus, dass sich die Chip-Knappheit in zwei bis drei Jahren entspannen k\u00f6nnte, wenn die Konkurrenten von Nvidia ihr Angebot erweitern. Mehrere Start-ups arbeiten jetzt Tag und Nacht daran <\/span>diese explosive Nachfrage decken<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Alle Unternehmen, die in der Lage sind, High-End-Chips f\u00fcr KI-Workloads herzustellen, werden gut abschneiden, aber es handelt sich um eine seltene Kategorie, da die Erforschung und Herstellung von GPUs au\u00dfergew\u00f6hnlich langwierig ist.\u00a0<\/span><\/p>\n

KI muss schlanker werden<\/span><\/h2>\n

Relativ frischgebackene KI-Entwickler wie Inflection st\u00fcrzen sich darauf, riesige Trainingsstacks zu bauen. <\/span><\/p>\n

Nach der Erhebung einer <\/span>m\u00e4chtig $1.3bn<\/span><\/a>Inflection plant, einen GPU-Cluster aus 22.000 High-End-H100-Chips zusammenzustellen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Zum Vergleich: Nvidia hat k\u00fcrzlich in Zusammenarbeit mit CoreWeave <\/span>KI-Trainingsbenchmarks gebrochen<\/span><\/a> mit einem Cluster von 3.584 Chips - einschlie\u00dflich des Trainings eines gro\u00dfen Sprachmodells (LLM) wie GPT-3.5 in etwa 10 Minuten.\u00a0<\/span><\/p>\n

W\u00e4hrend sich das Streben nach Macht unter den f\u00fchrenden KI-Akteuren um das Stapeln von Grafikprozessoren dreht, was langsam wie eine feudale Landnahme aussieht, konzentrieren sich andere darauf, die KI-Modelle zu verschlanken, um mehr Nutzen aus der aktuellen Technologie zu ziehen. <\/span><\/p>\n

So haben beispielsweise Entwickler in der Open-Source-Gemeinschaft vor kurzem Wege gefunden, LLMs auf kompakten Ger\u00e4ten wie MacBooks auszuf\u00fchren.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Not macht erfinderisch, nicht wahr?\" Sid Sheth, Gr\u00fcnder und CEO des KI-Start-ups d-Matrix <\/span>gegen\u00fcber CNN<\/span><\/a>. \"Da die Menschen nun nicht mehr \u00fcber unbegrenzte Mengen an Rechenleistung verf\u00fcgen, finden sie einfallsreiche Wege, um das, was sie haben, auf viel intelligentere Weise zu nutzen.<\/span><\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus ist der Mangel an Grafikprozessoren eine willkommene Nachricht f\u00fcr diejenigen, die sich eine Verlangsamung der KI-Entwicklung w\u00fcnschen - muss die Technologie wirklich noch schneller werden, als sie ohnehin schon ist?<\/span>
\n<\/span>
\n<\/span>Wahrscheinlich nicht. Wie Sheth es ausdr\u00fcckt: \"Unterm Strich wird das ein Segen sein\".<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Technologieunternehmen der Welt sind hungrig nach High-End-GPU-Chips, und die Hersteller k\u00f6nnen scheinbar nicht genug produzieren, um die Nachfrage zu decken. Hinter jedem hochkar\u00e4tigen KI-Modell steht eine Legion von GPUs, die unerm\u00fcdlich arbeiten - und selbst die A-Liste der Branche kann nicht genug von ihnen bekommen. Das Training von KI-Modellen erfordert immense Rechenressourcen, aber die Hersteller sind relativ d\u00fcnn ges\u00e4t, und High-End-GPUs kann man nicht \u00fcber Nacht auftreiben. Der Gro\u00dfteil der Nachfrage ist auf die Schultern des Branchenveteranen Nvidia gefallen, dessen Marktkapitalisierung in diesem Jahr auf $1tn gestiegen ist. 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