KI-Anwendungen finden zunehmend Anwendung in vielen Bereichen. Seien es Chatbots, die uns Arbeiten rund um Texte & Analysen abnehmen, Bildgeneratoren oder Voice-Tools. Vieles bekommt man Online, aber manche diese Tools lassen sich auch Offline auf dem eigenen Rechner installieren, beispielsweise das sehr interessante Text-to-Speech Tool Zyphra/Zonos-v0.1-transformer, verfügbar über Hugging Face.
Im Vergleich zur Online-Nutzung von Zyphra/Zonos-v0.1 bekommt man mehr Möglichkeiten, mehr Stimmen und man kann beliebig Text in Audio überführen. Dafür muss man aber selber die Rechenleistung beisteuern, was uns zu der interessanten Frage führt, warum hier oftmals, ja praktisch immer im Moment, dann eine NVIDIA-Grafik vorausgesetzt wird. Der Prozessor steht eigentlich weniger im Vordergrund, auch wenn natürlich auch hier ein aktueller nicht zu langsamer Prozessor mehr als vorteilhaft ist
Ein weiteres interessante Tool ist Vision FX 2.0, mit dem man auf dem eigenen Rechner mit Hilfe von Texteingaben KI-basiert beliebig viele Bilder erstellen kann.
Die Rolle von GPUs in der KI, insbesondere von NVIDIA-GPUs erklärt
Es gibt verschiedene Gründe, warum viele lokal installierte KI-Tools, insbesondere solche, die sich auf maschinelles Lernen und Deep Learning konzentrieren, dringend eine NVIDIA-Grafikkarte empfehlen oder benötigen:
Parallele Verarbeitungskraft von GPUs:
KI-Workloads sind hochgradig parallel. KI-Aufgaben allgemein und insbesondere das Trainieren von Deep-Learning-Modellen umfassen massive parallele Berechnungen von Matrizen und weiteren parallele Berechnungen. Hierbei werden dieselben einfachen Berechnungen millionen- oder milliardenfach gleichzeitig durchgeführt.
Moderne GPUs sind für genau diese Parallelität ausgelegt. Ursprünglich wurden Graphics Processing Units (GPUs) für das Rendern von Grafiken entwickelt, was ebenfalls eine massive parallele Verarbeitung beinhaltet und natürlich ist auch dies nach wie vor eine der wichtigsten Aufgaben. Moderne GPUs verfügen über Hunderte oder Tausende von Kernen, die parallel arbeiten können, im Gegensatz zu CPUs (Central Processing Units), die über weniger, aber leistungsfähigere Kerne verfügen, die für sequenzielle Aufgaben ausgelegt sind.
Diese parallele Architektur macht GPUs für viele KI-Workloads deutlich schneller als CPUs. Aufgaben, die auf einer CPU Tage oder Wochen dauern könnten, können auf einer geeigneten NVIDIA-GPU in Stunden oder sogar Minuten erledigt werden.
NVIDIAs CUDA-Plattform und Software-Ökosystem
NVIDIA entwickelte CUDA (Compute Unified Device Architecture), eine parallele Computerplattform und ein Programmiermodell. CUDA macht es Entwicklern relativ einfach, GPUs für allgemeine Computeranwendungen, einschließlich KI, zu programmieren, alles Gründe, warum sich CUDA izur zumindest aktuell dominierenden Plattform entwickelt jhat.
Viele beliebte KI-Frameworks und -Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und andere sind stark für die Zusammenarbeit mit CUDA optimiert. Das bedeutet, dass sie so konzipiert sind, dass sie die parallelen Verarbeitungsmöglichkeiten von NVIDIA-GPUs voll ausschöpfen. Die Plattform bietet also eine umfassende KI-Softwareunterstützung.
NVIDIA investiert stark in die Optimierung seiner Treiber, Bibliotheken (wie cuDNN für tiefe neuronale Netze) und Tools, um sicherzustellen, dass KI-Software effizient auf ihren GPUs läuft. Dies schafft einen Leistungsvorteil, der für Wettbewerber, zumindest im Moment, schwer zu erreichen ist.
Die breite Akzeptanz von CUDA hat eine große und aktive Entwickler-Community gefördert, die sich auf NVIDIA-GPUs für KI konzentriert. Dies bedeutet, dass mehr Ressourcen, Unterstützung und leicht verfügbare Codebeispiele oft auf NVIDIA ausgerichtet sind.
Marktdominanz und Optimierung von NVIDIA
NVIDIA ist seit langem führend auf dem GPU-Markt und hat frühzeitig proaktiv in KI-Computing investiert. Dies hat NVIDIA gegenüber vielen Konkurrenten einen deutlichen Vorsprung verschafft.
Aufgrund von NVIDIAs Marktanteil und Fokus auf KI priorisieren Softwareentwickler oft NVIDIA-GPUs, wenn sie ihre KI-Tools optimieren. Dies erzeugt eine positive Rückkopplungsschleife, in der immer mehr Tools für NVIDIA optimiert werden, was ihre Dominanz im KI-Bereich weiter festigt.
Gibt es dennoch Alternativen zu NVIDIA GPUs?
Natürlich gibt es trotz aller aktuellen NVIDIA Dominanz Alternativen, so produziert und entwickelt AMD ebenfalls GPUs, und auch diese werden für KI-Aufgaben immer leistungsfähiger. Die ROCm-Plattform von AMD ist dabei die Alternative zu CUDA.
Das Software-Ökosystem und die Optimierung für AMD-GPUs in der KI sind jedoch im Moment noch nicht so ausgereift oder verbreitet wie das CUDA-Ökosystem von NVIDIA. Die Unterstützung für AMD-GPUs wächst, aber NVIDIA hat immer noch einen deutlichen Vorsprung in Bezug auf Software-Kompatibilität und optimierte Leistung für viele KI-Tools.
Aber nichts in Stein gemeißelt. In den letzten 40-50 Jahren, seit die Welt der Computer massentauglich wurde, sind schon viele Firmen auf- und abgestiegen oder haben zumindest ihre vielleicht mal vorhandene Dominanz mit der Zeit eingebüßt, weil andere natürlich auch nicht dumm sind.
Während GPUs für das Training komplexer Modelle bevorzugt werden, können CPUs dennoch für das Ausführen (Inferenz) kleinerer, vortrainierter KI-Modelle oder für weniger rechenintensive KI-Aufgaben verwendet werden. Für anspruchsvolle Aufgaben wie das Training großer Sprachmodelle oder komplexer Bilderkennungssysteme sind GPUs jedoch für angemessene Verarbeitungszeiten nahezu unerlässlich.
Fazit: Dominanz und Bedeutung von NVIDIA-GPUs im KI-Bereich
Die Anforderung von NVIDIA-GPUs in vielen lokalen KI-Tools lässt sich auf eine Kombination aus folgenden Faktoren zurückführen:
- Überlegene parallele Verarbeitungsarchitektur von GPUs, die gut für KI-Workloads geeignet ist.
- NVIDIAs CUDA-Plattform und ihr ausgereiftes, gut unterstütztes Software-Ökosystem, das die KI-Softwarelandschaft dominiert.
- Marktdominanz und daraus resultierende Optimierungsbemühungen, die NVIDIA einen starken Vorteil im Bereich der KI-Hardware verschafft haben.
Während Alternativen wie AMD-GPUs aufkommen, hat NVIDIA derzeit einen deutlichen Vorsprung, was ihre GPUs zum De-facto-Standard und oft zu einer Voraussetzung für optimale Leistung mit vielen lokal installierten KI-Tools macht.
Investition in eine Gaming-Notebook mit einer NVIDIA – Grafikkarte lohnt sich
Möchte man eigene KI-Anwendungen lokal installieren und diese auch vernünftig ausführen, so kommt man an einem PC oder Notebook mit einer NVIDIA-Grafikkarte nicht vorbei. Umso mehr Leistung diese hat, umso besser, aber prinzipiell reicht auch schon ein Notebook mit einer NVIDIA 4050/4060-Grafikkarte, was man mit Gaming-Notebooks wie Victus Gaming Notebooks von HP oft auch bereits deutlich unter 1.000€ bekommt.
KI-Power lokal installiert und genutzt ist also nicht unerschwinglich. Die Investition in eigene Hardware kann sich lohnen, denn:
- Spart man auf der anderen Seite wieder Geld für die Nutzung von Online-KI-Tools ein.
- Wird man nicht limitiert in der Anzahl der Texte oder Bilder, die man mit KI erzeugen oder verändern möchte.
- Hat man einen erheblichen Vorteil im Bereich Datenschutz, denn schließlich läuft alles auf dem eigenen Rechner.
Die lokal installierte KI-Anwendungen wird nicht in jedem Fall eine wirklich passende Lösung sein, aber in vielen Fällen schon.
Interessiert man sich also für die Nutzung von KI-basierten Programmen, so lohnt sich die Investition in ein Notebook mit NVIDIA Grafik schnell, es muss dabei nicht zwingend ein Gaming-Notebook sein, auch Workstations oder andere hochwertige Vertreter sind eine Option.
