KI-Trainings: Bedarf an Rechenleistung steigt viel zu schnell an

Roboter, Künstliche Intelligenz, Ki, Menschen Bildquelle: Public Domain
Die Weiterentwicklung moderner KI-Systeme dürfte vor allem durch die begrenzten Rechenkapazitäten in absehbarer Zeit deutlich gebremst werden. Denn der Leistungshunger, den das Maschinenlernen hervorbringt, nimmt in einem Maße zu, der die Entwicklung der Hardware nach dem Mooreschen Gesetz weit übertrifft.
Rechenleistung für KI-TrainingsRechenleistung für KI-Projekte
Was gemeinhin als Künstliche Intelligenz bezeichnet wird, ist eigentlich eher ein Verfahren, in dem ein Algorithmus auf eine sehr komplexe Mustererkennung trainiert wird. Um in den simulierten neuronalen Netzen möglichst optimale Abläufe festigen zu können, ist es notwendig, das System mit möglichst großen Datenmengen zu füttern. Je mehr Muster-Informationen bereitgestellt werden, umso besser kann die KI werden.

Nach Statistiken der Forschungsfirma OpenAI, die von verschiedenen bekannten IT-Managern und Unternehmen wie Microsoft und Amazon finanziert wird, hat die Rechenleistung, mit der die Trainings in den Spitzenprojekten durchgeführt wurden, dabei extrem schnell zugenommen. Um große Erfolgsgeschichten wie beispielsweise Alpha Go hervorbringen zu können, haben die KI-Entwickler die Rechenkapazitäten, die investiert wurden, seit 2012 im Durchschnitt alle dreieinhalb Monate verdoppelt.

Keine Chance für Startups

Eine solche Steigerung lässt sich natürlich nicht dauerhaft fortsetzen. Denn die Rechenleistung von Prozessoren läuft im Wesentlichen weiterhin nach dem Mooreschen Gesetz und verdoppelt sich damit alle anderthalb bis zwei Jahre. In der Zeit, in der die Hardware-Performance sich verdoppelt, stieg die Investition von Leistung in KI-Projekte also um das zwölffache.

Bisher war dies noch kein großes Problem, da generell noch ordentlich Luft nach oben war und man beispielsweise auch durch den Einsatz von Grafikkarten und FPGAs mehr Performance bereitstellen konnte. Allerdings kommt man zunehmend an einen Punkt, dass die Spitzenleistungen in der KI-Entwicklung im Grunde nur noch möglich sind, indem viel Geld in einen immer größeren Hardware-Pool investiert wird.

Das bedeutet letztlich auch eine Zementierung der Kräfteverhältnisse in der IT-Branche. Denn KI-Systeme spielen unzweifelhaft eine wichtige Rolle für viele zukünftige Produkte und Services. Startups und kleinere Unternehmen können aber selbst beim Vorliegen guter Ideen einfach keine Trainings in einem Umfang durchführen, wie es die großen Internet-Konzerne können, die schon durch ihre enormen Datenbestände einen klaren Vorteil haben. Roboter, Künstliche Intelligenz, Ki, Menschen Roboter, Künstliche Intelligenz, Ki, Menschen Public Domain
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