Das Jahr 2023 war in verschiedenen Bereichen bahnbrechend f&uuml;r Generative KI (K&uuml;nstliche Intelligenz). Zum Ende des Jahres r&uuml;ckte ein neues Schlagwort in den Mittelpunkt: AI PC! Was ist AI PC? Einfacher gesagt kann AI PC als eine verbesserte PC-Architektur betrachtet werden. Der Begriff wird allgemein als Computerger&auml;t mit generativen KI-Funktionen definiert, ohne dass eine Cloud-Plattform n&ouml;tig ist. Ein solcher Computer verf&uuml;gt &uuml;ber die gleiche CPU (Zentraleinheit) und GPU (Grafikprozessoreinheit) wie ein herk&ouml;mmlicher PC und einen zus&auml;tzlichen NPU (neuromorpher Prozessor), den herk&ouml;mmliche PCs nicht besitzen. Der NPU kann gro&szlig;e Datenmengen bei geringerem Stromverbrauch schnell verarbeiten und ist mit einem lokalen LLM (gro&szlig;es Sprachmodell) gekoppelt, um die Entwicklung generativer KI in Industrie, Handel und Bildung weiter zu beschleunigen.
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Welcher Zusammenhang besteht also zwischen KI-Computing, AI PC und Speicher? Vergleichen wir ein KI-System mit einem Gehirn, dann w&uuml;rde das Computerged&auml;chtnis den Ged&auml;chtnisbereichen des Gehirns entsprechen. Wie das menschliche Gehirn Informationen zum Lernen und zur Entscheidungsfindung speichern und abrufen muss, so ben&ouml;tigen AI PCs auch Speicher, um Daten und Modellparameter zu speichern und zu verwalten. Weil der Speicher Daten speichert, die von gro&szlig;en Sprachmodellen verwendet werden, wirkt sich die Zugriffsgeschwindigkeit auch auf die Leistung des KI-Computings f&uuml;r verschiedene Aufgaben aus. Au&szlig;erdem bezeichnet AI PC im Allgemeinen die Nutzung generativer KI auf einem PC, ohne das Ger&auml;t mit der Cloud verbinden zu m&uuml;ssen. Auch wenn der PC keine Netzwerkverbindung hat, kann generative KI auf dem Ger&auml;t genutzt werden.

Deshalb spielt der Speicher eine Kernrolle bei AI PCs und wirkt sich direkt auf die Gesamtsystemleistung und die Wirksamkeit der KI-Aufgabenausf&uuml;hrung aus. Der KI-Betrieb erfordert eine gro&szlig;e Datenmenge f&uuml;r Training und Deep Learning, wobei diese Daten normalerweise vor&uuml;bergehend im Speicher abgelegt werden. Ein trainiertes KI-Modell enth&auml;lt eine enorme Anzahl an Parametern und mit zunehmender Komplexit&auml;t des Modells nimmt auch die Anzahl der Parameter entsprechend zu, wobei ausreichend Speicherkapazit&auml;t erforderlich ist, um diese Parameter zu speichern. Deshalb k&ouml;nnen Hochgeschwindigkeits- und Hochleistungsspeicher schnellere Geschwindigkeiten beim Datenzugriff bieten und dazu beitragen, den Modelltrainingsprozess zu beschleunigen. Beim Importieren eines trainierten Modells in tats&auml;chliche Anwendungen sind Optimierung des Speichers, Reduzierung der Modellgr&ouml;&szlig;e und Verbesserung der Wirksamkeit der Speichernutzung von entscheidender Bedeutung.
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Bei der Hardware konzentrieren sich CPU-Hersteller auf die KI-Verarbeitungsf&auml;higkeiten von Endger&auml;ten, um schnellere (sofortige Reaktion, geringe Latenz), sicherere (lokale Speicherung) und wirtschaftlichere (Serverabh&auml;ngigkeit reduzieren) Ziele zu verfolgen. Sei es Intel NPU, AMD Ryzen AI, Apple Neural Engine oder Qualcomm NPU &ndash; diese Technologien richten sich darauf aus, Client-KI-Anwendungen auf Endger&auml;ten durch die Integration neuronaler Beschleunigungs-Engines zu realisieren, damit Benutzer nicht mehr auf Cloud Computing angewiesen sind. Inferenz in der K&uuml;nstlichen Intelligenz kann offline durchgef&uuml;hrt werden, um Produktionsanforderungen zu erf&uuml;llen und den Grundstein f&uuml;r die Entwicklung von AI PCs mit wirksamer Datenverarbeitung zu legen.
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Da Intel und AMD voraussichtlich im Jahr 2024 neue Plattformen auf den Markt bringen werden, werden alle neuen Spezifikationen mit DDR5 ausgestattet sein. Diese Tatsache wird auch den Marktanteil und die Durchdringungsrate von DDR5 beschleunigen und gleichzeitig den Ersatz von PC-Prozessoren vorantreiben. Es wird erwartet, dass diese Welle an Austausch die starke Entwicklung von AI PCs vorantreiben wird. Gro&szlig;e Server, Rechenzentren und High-End-Workstations sind nicht die einzigen Anwendungen, welche Hochgeschwindigkeits- und Hochleistungs-DRAM ben&ouml;tigen, um schnellere Datenzugriffsgeschwindigkeiten zu erreichen. F&uuml;r alle, die neue Technologien lieben, mithilfe von KI etwas erschaffen m&ouml;chten, wie auch f&uuml;r Spieler, die h&ouml;here Anforderungen an physische Geschwindigkeit und Kapazit&auml;t haben, scheint das ersehnte KI-Erlebnis in greifbare N&auml;he zu r&uuml;cken!

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