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Die EU, Supercomputer und Grenzen für KI.

19. September 2023

Die europäische KI-Community ist in Aufruhr. Die EU-Kommissionspräsidentin Ursula von der Leyen hat kürzlich angekündigt, dass KI-Start-ups Zugang zu den drei europäischen Supercomputern erhalten sollen. Doch was bedeutet das für die KI-Entwicklung in Europa?

CPU vs. GPU: Der entscheidende Unterschied

Die meisten Supercomputer, einschließlich derer in Europa, basieren auf CPUs (Central Processing Units). CPUs sind großartig für allgemeine Aufgaben und können eine Vielzahl von Aufgaben effizient verarbeiten. Aber wenn es um spezialisierte Aufgaben wie das Training großer KI-Modelle geht, stoßen sie an ihre Grenzen. Hier kommen GPUs (Graphics Processing Units) ins Spiel. GPUs sind für das parallele Verarbeiten großer Datenmengen optimiert. Dies macht sie ideal für KI-Anwendungen, bei denen riesige Datenmengen verarbeitet werden müssen.

Unterschied zwischen CPU und GPU

  • CPU (Central Processing Unit): Die CPU, oft als das „Gehirn“ des Computers bezeichnet, ist für die Ausführung der meisten Befehle von Computerprogrammen verantwortlich. Sie besteht aus wenigen Kernen (typischerweise 2-32) und ist optimiert für sequenzielle serielle Verarbeitung.
  • GPU (Graphics Processing Unit): Im Gegensatz dazu wurde die GPU ursprünglich für die schnelle Bildverarbeitung entwickelt. Daher ist sie in der Lage, viele Aufgaben gleichzeitig auszuführen. Eine GPU kann Tausende von Kernen haben, die speziell für parallele Verarbeitungsaufgaben entwickelt wurden.

Für KI-Modelle, insbesondere für Deep Learning, sind GPUs aufgrund ihrer parallelen Verarbeitungsfähigkeiten und ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, von unschätzbarem Wert.

Die Herausforderung für Europa

Die EU plant, ihre Supercomputer für KI-Entwicklungen zu nutzen. Aber ohne den entscheidenden Vorteil von GPUs könnten diese Bemühungen ins Stocken geraten. Es erfordert „einigen Aufwand, die europäischen Supercomputer für entsprechende Anwendungen zu trainieren“, sagt Liebl.* Und selbst dann ist nicht garantiert, dass die Start-ups tatsächlich davon profitieren.

Europas KI-Zukunft: Warum GPUs allein nicht ausreichen

Platine mit Computerchip und der markanten Aufschrift 'AI' für künstliche Intelligenz (KI)- Quelle: Adobe Stock
Platine mit Computerchip und der markanten Aufschrift ‚AI‘ für künstliche Intelligenz (KI)- Quelle: Adobe Stock

Ein robustes europäisches KI-Ökosystem braucht mehr als GPUs und könnte folgendermaßen aussehen:

  1. Infrastruktur: Investitionen in GPU-basierte Supercomputer und Datenzentren, die speziell für KI-Optimierung entwickelt wurden.
  2. Bildung & Forschung: Einrichtung von KI-Forschungszentren in Zusammenarbeit mit führenden Universitäten und Industriepartnern.
  3. Regulierung: Schaffung eines regulatorischen Rahmens, der Innovation fördert und gleichzeitig ethische Standards wahrt.
  4. Zusammenarbeit: Partnerschaften mit führenden KI-Unternehmen und Forschungseinrichtungen weltweit.
  5. Förderung von Start-ups: Bereitstellung von Ressourcen, Finanzierung und Mentoring für aufstrebende KI-Start-ups.

Was es braucht

  • Investition: Sowohl von privaten als auch von öffentlichen Einrichtungen.
  • Bildung: Schulung der nächsten Generation von KI-Experten.
  • Zugang zu Daten: Daten sind das Lebenselixier der KI. Ein europäisches Datenportal könnte den Zugang und die Zusammenarbeit erleichtern.
  • Offene Standards: Förderung von Interoperabilität und Zusammenarbeit.

Fazit

Europa steht an einem entscheidenden Punkt in seiner KI-Zukunft. Mit den richtigen Investitionen, einer klaren Vision und Zusammenarbeit kann Europa eine führende Rolle in der nächsten Welle der KI-Innovation spielen.

*Quelle: Handelsblatt – KI-Initiative der EU: Warum von der Leyens Supercomputer Deutschlands KI-Start-ups nur bedingt helfen

Posted in Digitalisierung, TechnologyTags:
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