Spezialisierte Hardware, die KI- und ML-Workloads schneller und energieeffizienter verarbeitet als herkömmliche CPUs.
Ein Beschleuniger ist ein speziell entwickeltes Hardwaremodul, das rechenintensive Aufgaben wie Matrixmultiplikationen, Faltungen oder Vektoroperationen erheblich schneller ausführt als ein allgemeiner Prozessor. In modernen KI-Stacks übernehmen GPUs, NPUs, TPUs oder maßgeschneiderte ASICs genau diese Operationen und entlasten die CPU, die weiterhin Steuerung, I/O und leichte Aufgaben übernimmt.
Warum sie entscheidend sind
- Maximale Parallelität: Tausende Rechenkerne und systolische Arrays bearbeiten große Batches an Tensoroperationen gleichzeitig.
- Bessere Effizienz: Höhere Performance pro Watt und pro Euro senkt Cloud- und Edge-Betriebskosten.
- Speicherhierarchie: On-Chip-Speicher, High-Bandwidth-Memory und schnelle Interconnects reduzieren Datenbewegungen.
- Ökosystem: Treiber wie CUDA, ROCm oder XLA-Compiler optimieren Modelle gezielt für die jeweilige Hardware.
Einsatzgebiete
Rechenzentren nutzen Beschleuniger für Trainings-Cluster, während Edge-Geräte wie Smartphones NPUs für On-Device-Inferenz integrieren. Unternehmen kombinieren beide Welten, um Produktzyklen zu verkürzen, Features schneller auszurollen und strenge Datenschutzvorgaben einzuhalten.