Was ist KI ?

KI ist der Prozess, bei dem ein trainiertes Modell für maschinelles Lernen verwendet wird, um auf der Grundlage neuer Eingabedaten Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Während bei der Modellschulung einem Algorithmus beigebracht wird, anhand großer Datensätze Muster zu erkennen, ist die Inferenz die Phase, in der das geschulte Modell eingesetzt wird, um Daten aus der realen Welt zu analysieren und Ergebnisse in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zu erzeugen.

Diese Phase ist entscheidend für Anwendungen, die schnelle und genaue Antworten erfordern, wie Gesichtserkennungssysteme, Sprachassistenten, Betrugserkennung bei Finanztransaktionen, autonome Fahrzeuge und medizinische Diagnostik. Die Inferenz ermöglicht die praktische Anwendung von künstlicher Intelligenz in Produktionsumgebungen, indem gelernte Muster in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden.

KI kann auf verschiedenen Arten von Hardware ausgeführt werden, darunter CPUs, GPUs und spezielle Beschleuniger wie FPGAs und KI Chips. Die Wahl der Hardware wirkt sich auf die Latenz, den Stromverbrauch und den Durchsatz aus, die Schlüsselfaktoren bei der Optimierung von KI für Edge-, Cloud- oder On-Premises-Bereitstellungen sind.

Wie die KI funktioniert

Die KI beginnt, nachdem ein maschinelles Lernmodell auf einem Datensatz trainiert und auf seine Genauigkeit hin validiert wurde. Während der Inferenz wird das trainierte Modell neuen, ungesehenen Daten ausgesetzt, und es erstellt Vorhersagen auf der Grundlage der gelernten Parameter. Das trainierte Modell wird in der Regel in einem portablen Format exportiert und in der Zielumgebung, z. B. einem Server, einem Edge-Gerät oder einem eingebetteten System, bereitgestellt, wo es zur Ausführung in den Speicher geladen wird. Im Gegensatz zum Training, das ressourcenintensiv ist und offline durchgeführt wird, ist die Inferenz auf Effizienz und Geschwindigkeit optimiert, insbesondere in Umgebungen, in denen Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden müssen.

Die Effektivität der KI hängt von mehreren Faktoren ab, darunter die Komplexität des Modells, die während der Modellentwicklung angewandten Optimierungsverfahren und die für die Ausführung verwendete Hardware. Techniken wie Quantisierung und Pruning werden häufig eingesetzt, um die Modellgröße und die Berechnungsanforderungen zu reduzieren und eine schnellere Inferenz ohne signifikante Genauigkeitsverluste zu ermöglichen. KI und Toolkits wie TensorRT, OpenVINO und ONNX Runtime werden häufig verwendet, um den Inferenzprozess auf verschiedenen Plattformen zu optimieren und zu beschleunigen.

Wo wird die KI verwendet?

KI wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und intelligente Dienste bereitzustellen. Im Gesundheitswesen ermöglicht sie Diagnosetools, die medizinische Bilder interpretieren oder Patientendaten analysieren, um klinische Entscheidungen zu unterstützen. In der Fertigung unterstützen Inferenzmodelle die vorausschauende Wartung, indem sie Sensordaten analysieren, um Anlagenanomalien zu erkennen, bevor es zu Ausfällen kommt. Finanzinstitute verlassen sich auf Inferenzen, um betrügerische Transaktionen zu erkennen und Kreditrisiken in Echtzeit zu bewerten.

Einzelhandels- und E-Commerce-Plattformen nutzen KI für Empfehlungsmaschinen, personalisiertes Marketing und Nachfrageprognosen. Im Transport- und Automobilsektor unterstützen KI-Inferenzen die Entscheidungsfindung in Echtzeit in autonomen Fahrzeugen und Verkehrsmanagementsystemen. Darüber hinaus nutzen intelligente Geräte in Privathaushalten und industriellen Umgebungen KI-Inferenzen, um reaktionsschnelle Offline-Funktionen bereitzustellen, ohne auf eine ständige Cloud-Verbindung angewiesen zu sein. Diese Anwendungen zeigen, wie KI die Lücke zwischen Modellentwicklung und realer Implementierung schließt.

Optimierung der KI für die Leistung

Die Verbesserung der Geschwindigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit der KI erfordert eine Kombination von Optimierungsstrategien auf Modell- und Systemebene.

Modell-Quantisierung

Die Quantisierung verringert die Modellgröße und den Rechenaufwand, indem hochpräzise Werte in Formate mit niedrigeren Bits konvertiert werden. Dies ermöglicht schnellere Schlussfolgerungen und eine geringere Speichernutzung, was besonders in Randumgebungen nützlich ist, in denen die Ressourcen begrenzt sind.

Modell Beschneiden

Durch Pruning wird die Modellarchitektur gestrafft, indem weniger wichtige Parameter entfernt werden. Dadurch wird die Anzahl der Berechnungen während der Inferenz reduziert und die Latenzzeit bei minimalen Auswirkungen auf die Genauigkeit verbessert.

Stapelverarbeitung und Parallelisierung

Bei der Stapelverarbeitung werden mehrere Eingaben zur gleichzeitigen Verarbeitung zusammengefasst, während bei der Parallelisierung Multicore- oder Beschleunigerhardware zur Verteilung von Arbeitslasten verwendet wird. Zusammen steigern diese Techniken den Durchsatz und die Ressourceneffizienz, insbesondere bei Cloud-Bereitstellungen.

Verwendung von Inferenzrahmen

Inferenz-Frameworks können eingesetzt werden, um die Modellausführung für bestimmte Hardware zu optimieren. Sie wenden eine Reihe von Techniken an, wie z. B. Operatorfusion und Speicheroptimierung, um die Leistung in verschiedenen Einsatzumgebungen zu maximieren.

KI über Edge-, Cloud- und Rechenzentrumsumgebungen hinweg

Bei Cloud-basierten Schlussfolgerungen werden Daten an zentrale Datenzentren gesendet, wo leistungsstarke Server die Informationen verarbeiten und Ergebnisse zurückgeben. Dieses Modell ist ideal für Anwendungen, die eine hohe Rechenkapazität benötigen, von einer zentralen Datenverwaltung profitieren oder geringe Latenzzeiten tolerieren können. Die Cloud-Infrastruktur ermöglicht auch eine einfachere Skalierung und Aktualisierung von Modellen, wodurch sie sich für den Einsatz in großen Unternehmen eignet.

Zusätzlich zu den öffentlichen Cloud-Plattformen führen viele Unternehmen Inferenz-Workloads in dedizierten oder hybriden Rechenzentrumsumgebungen aus. Diese Einrichtungen bieten eine vorhersehbare Leistung, kontrollierte Latenzzeiten und eine sichere, auf die Unternehmensanforderungen zugeschnittene Infrastruktur. In den Rechenzentren kann spezielle KI untergebracht werden, z. B. GPUs oder Inferenzbeschleuniger, und sie sind häufig in Orchestrierungs-Tools integriert, um umfangreiche Implementierungen effizient zu verwalten. Dies macht sie zu einer strategischen Wahl für Branchen mit strengen Compliance-Anforderungen oder in denen eine kontinuierliche Verfügbarkeit entscheidend ist.

Die Edge-Inferenz findet dagegen direkt auf lokalen Geräten wie Smartphones, IoT-Sensoren, Industriemaschinen oder eingebetteten Systemen statt. Dieser Ansatz minimiert die Latenzzeit, reduziert die Bandbreitennutzung und verbessert den Datenschutz, da die Datenverarbeitung näher an der Quelle stattfindet. Edge Inference ist entscheidend für zeitkritische Anwendungen wie autonomes Fahren oder Robotersteuerung, bei denen Entscheidungen in Echtzeit erforderlich sind.

Jede Umgebung - Cloud, Rechenzentrum und Edge - bietet unterschiedliche Vorteile, und viele praktische Lösungen nutzen eine Kombination aus allen drei, um Kosten, Leistung und Ausfallsicherheit zu optimieren.

FAQs

1. Was ist der Unterschied zwischen KI und Inferenz?
   KI ist der Prozess, bei dem einem Modell beigebracht wird, unter Verwendung großer Datensätze und Rechenressourcen Muster zu erkennen, während KI die Verwendung dieses trainierten Modells ist, um Vorhersagen für neue, ungesehene Daten zu treffen. Das Training ist in der Regel ressourcenintensiver und erfolgt offline, während die Inferenz für die Ausführung in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit optimiert ist.
2. Ist die KI teurer als das Training?
   In den meisten Fällen ist das KI aufgrund der iterativen Verarbeitung großer Datensätze und der für die Optimierung der Modellparameter erforderlichen Zeit rechenintensiver. Die Inferenz erfordert zwar immer noch effiziente Hardware, ist aber im Allgemeinen leichter und kostengünstiger, insbesondere wenn Modelle optimiert und in großem Maßstab eingesetzt werden.
3. Was ist der Unterschied zwischen Inferenz und generativer KI?
   Inferenz bezieht sich auf die Verwendung eines trainierten Modells zur Erstellung von Vorhersagen oder Klassifizierungen, während generative KI neue Inhalte wie Bilder, Text oder Audio erzeugt. Generative KI , wie z. B. große Sprachmodelle, führen Inferenzen durch, um Ausgaben zu generieren, aber ihr Zweck geht über die Vorhersage hinaus und umfasst auch die Erstellung.
4. Kann die KI offline durchgeführt werden?
   Ja, die KI kann offline durchgeführt werden, insbesondere wenn sie auf Edge-Geräten eingesetzt wird. Dies ermöglicht es den Modellen, Entscheidungen lokal zu treffen, ohne dass eine ständige Verbindung zur Cloud erforderlich ist. Dies ist wichtig für Anwendungen, die geringe Latenzzeiten, erhöhten Datenschutz oder den Betrieb in abgelegenen Umgebungen erfordern.