Warum GPUs für AI-Workloads

KI führt dieselben Berechnungen mit Millionen von Zahlen aus. Eine GPU ist dafür besonders geeignet, weil sie sehr viele dieser Operationen gleichzeitig ausführt.

Eine CPU besitzt einige schnelle Kerne für unterschiedliche Aufgaben. Eine GPU tauscht das gegen Tausende einfacherer Kerne ein, die auf reinen Parallelismus ausgelegt sind.

Training und Inferenz bestehen größtenteils aus Matrizenmultiplikationen und elementweisen Operationen. Das sind genau die regelmäßigen Muster, die eine GPU besonders gut verarbeiten kann.

Das Addieren zweier großer Vektoren besteht aus Millionen unabhängiger Additionen. Jede davon kann in ihrem eigenen GPU-Thread ohne Wartezeit ausgeführt werden.

Eine GPU startet einzelne Aufgaben möglicherweise etwas langsamer, erledigt aber eine große Anzahl davon gemeinsam. Der Vorteil liegt im gesamten Durchsatz.

GPUs versorgen ihre Kerne mit sehr schnellem Speicher mit großer Bandbreite. Eine hohe Bandbreite hält Tausende von Threads mit Daten versorgt.

Der Vorteil ist am größten, wenn die Arbeit umfangreich und gleichförmig ist. Kleine oder stark verzweigte Aufgaben laufen möglicherweise besser auf der CPU.

Mojo soll es ermöglichen, CPU- und GPU-Code in einer Sprache zu schreiben. Sie formulieren die parallele Idee einmal und wählen das passende Gerät als Ziel.

Python lagert Aufgaben normalerweise an GPU-Bibliotheken aus, deren Inneres es nicht einsehen kann. Mit Mojo schreiben Sie den schnellen Kernel selbst – in lesbarem Code.

Stellen Sie sich vor, eine Anweisung wird Tausenden von Workern übergeben, von denen jeder seinen eigenen Datenabschnitt bearbeitet. Das ist die zentrale Stärke der GPU.

Eine GPU hilft nur, wenn Sie sie ausgelastet und mit Daten versorgt halten. Ineffiziente Datenbewegungen können den Vorteil zunichtemachen – die Form der Arbeitslast ist daher entscheidend.

GPUs tauschen wenige schnelle Kerne gegen Tausende einfache Kerne ein. Deshalb kann umfangreiche, gleichförmige Tensorberechnung parallel ausgeführt werden und einen enormen Durchsatz erreichen. 🚀