NACHRICHTEN / KI-TECHNOLOGIE

Mit dem cloud wird den Nutzern eine abstrakte Infrastruktur als Service (IaaS*) angeboten, statt endlicher Ressourcen, die sie kaufen können, bekannt als On-Premise-Infrastruktur. Das cloud kann auch eine Anwendung (PaaS*: Platform as a Service) oder eine Funktion (FaaS*: Function As A Service) anbieten.

Das Bedürfnis nach Abstraktion

Mit dem cloud wird den Nutzern eine abstrakte Infrastruktur als Service (IaaS*) angeboten, statt endlicher Ressourcen, die sie kaufen können, bekannt als On-Premise-Infrastruktur. Das cloud kann auch eine Anwendung (PaaS*: Platform as a Service) oder eine Funktion (FaaS*: Function As A Service) anbieten.

Vergleichen Sie zum Beispiel den Kauf eines Autos mit der Nutzung eines Taxis.

Wenn Sie ein Auto kaufen, müssen Sie im Voraus wissen, welche Ressourcen Sie benötigen, einschließlich Motorleistung, Größe, Optionen usw.

Ein Taxi zu nehmen ist viel flexibler. Es ist wartungsfrei, steht auf Anfrage innerhalb weniger Minuten zur Verfügung und bietet mehrere Stehoptionen.

Bei der cloud können die Wartung der Maschinen (keine Wartung), die Erstellung virtueller Maschinen bei Bedarf (Verfügbarkeit in Sekunden/Minuten) und die Auswahl der Anwendungen (Auswahl an Optionen) für den Benutzer transparent sein.

Dank der vom cloud gebotenen Flexibilität des “On-Demand” kann die KI durch die Verwendung von “verarbeitenden” erratischen Algorithmen auf die Bedürfnisse von oft unvorhersehbaren Ressourcen reagieren. Auf diese Weise konzentriert sich das cloud-Computing mehr auf das Problem als auf die Werkzeuge, die für eine Antwort benötigt werden.

Der Bedarf an Macht der Maschinen

KI braucht Leistung. Führende KI-Anbieter, die auch führende cloud-Anbieter sind, haben in proprietäre Technologien investiert, um das Rennen um die beste Rechenleistung zu gewinnen.

Google entwickelt seine eigenen Chips namens TPUs* (Tensor Processing Units), die einzig und allein für die Beschleunigung von Deep-Learning-Berechnungen auf TensorFlow*, seinem speziellen Open-Source-Framework*, gebaut werden. Die dritte Generation der TPUs, der TPUv3-Pod, erreicht Rechengeschwindigkeiten von Hunderten von Petaflops*.

Bevor Google die TPUs erfand, wurden CPUs* (Central Processing Units) für alle IT-Programmoperationen (Logik, Arithmetik usw.) verwendet. Die GPUs* (Graphics Processing Units) sind Chips, die ursprünglich für grafische Anforderungen entwickelt wurden (z.B. Pixelanzeigen auf dem Bildschirm). Mit mehr Kernen können sie sehr effektiv Berechnungen parallelisieren. (Die Entdeckung dieser besonderen Fähigkeit geht auf das Jahr 2009 zurück: GPUs sind 70 Mal leistungsfähiger als CPUs).

Die Notwendigkeit der Kostenoptimierung

Der cloud bietet die Flexibilität, die Abstraktionsebene von IaaS und PaaS bis hin zu FaaS zu wählen, was es Unternehmen ermöglicht, die Wertschöpfung zu maximieren und die Kosten zu senken.

Bei On-Premise wird die Kapazität der Maschinen und deren Bereitstellung im Voraus geplant und für einen bestimmten Zeitraum festgelegt. 

Auf der cloud-Seite haben die Teams die Flexibilität, das für sie passende Modell zu wählen:

  • ‘Vor Ort’ cloud: mietet das Team eine bestimmte Anzahl von Maschinen langfristig von einem cloud-Anbieter.
  • ‘Auf Anfrage’ cloud: Die data-Teams können die Ressourcen je nach Bedarf über den Code oder über eine Klick-Button-Schnittstelle (vollständig verwaltet) frei erhöhen oder reduzieren.
  • ‘Serverlos’ cloud: die Dimensionierung der Maschinen wird automatisch so erstellt, dass sie der tatsächlichen Anfrage, der Granularität einer Anfrage, eines Auftrags usw. so nahe wie möglich kommt (z.B. Dataflow)

Die Notwendigkeit, KI zu aktualisieren

Nur der cloud ermöglicht die Skalierbarkeit und Aktualisierung der KI. Einem KI-Projekt folgt immer eine Phase der Wartung und kontinuierlichen Verbesserung, in der sich die KI schrittweise weiterentwickelt und perfektioniert. Dieser Prozess erfordert eine ständige Aktualisierung der KI (Integration neuer data, Verfeinerung der Parameter des Algorithmus, Versionierung usw.).

Der cloud ermöglicht den Aufbau einer Infrastruktur, die stets mit den neuesten KI-Innovationen kompatibel ist, und begrenzt so die technologische Verschuldung, die durch anfängliche Entwicklungsentscheidungen entsteht.

Die Notwendigkeit der Zusammenarbeit

Das cloud ist ein großartiges Instrument für die KI-Zusammenarbeit. Die großen Akteure haben Marktplätze geschaffen, wie die Google Cloud Platform, auf denen Benutzer Tools und Algorithmen kostenlos oder gegen Bezahlung nutzen oder veröffentlichen können.

Dies zeigt sich auch an den Beiträgen, die die großen Akteure des cloud und ihre Gemeinschaften von data-Wissenschaftlern und data-Ingenieuren leisten.

Das cloud ist ein in sich geschlossener Raum. Es geht nicht darum, eine Technologie gegen eine andere auszuspielen; es ist eine ganze Welt. Wir können in der cloud nicht gegen On-Premise vorgehen, denn die Nutzer von On-Premise nehmen an den cloud-Communities teil, die Innovationen vorantreiben.