Die rasante Entwicklung und Integration künstlicher Intelligenz in verschiedene Branchen stellt Unternehmen vor eine entscheidende Herausforderung: die Maximierung des Nutzens, der aus diesen leistungsstarken Technologien gezogen wird. Ein Schlüsselaspekt dieser Herausforderung liegt im Verständnis der Ökonomie der Inferenz, dem Prozess der Verwendung eines trainierten KI-Modells zur Generierung von Vorhersagen oder Ausgaben aus neuen Daten.
Inferenz stellt im Vergleich zum Modelltraining eine einzigartige rechnerische Anforderung dar. Während das Training mit erheblichen Vorabkosten für die Verarbeitung riesiger Datensätze und die Identifizierung von Mustern verbunden ist, entstehen bei der Inferenz mit jeder Interaktion laufende Kosten. Jede Eingabeaufforderung oder Eingabe, die an das Modell gesendet wird, löst die Generierung von Token aus, den grundlegenden Dateneinheiten, und jedes Token ist mit Rechenkosten verbunden.
Daher steigt mit zunehmender Komplexität und Verbreitung von KI-Modellen das Volumen der generierten Token, was zu höheren Rechenkosten führt. Für Unternehmen, die KI effektiv nutzen möchten, besteht das Ziel darin, ein hohes Volumen an Token mit optimaler Geschwindigkeit, Genauigkeit und Servicequalität zu generieren und gleichzeitig die Rechenkosten unter Kontrolle zu halten.
Das KI-Ökosystem hat aktiv Strategien zur Reduzierung der Inferenzkosten und zur Verbesserung der Effizienz verfolgt. Fortschritte bei der Modelloptimierung, gepaart mit der Entwicklung einer energieeffizienten, beschleunigten Recheninfrastruktur und umfassenden Full-Stack-Lösungen, haben zu einem Abwärtstrend bei den Inferenzkosten im vergangenen Jahr beigetragen.
Laut dem 2025 AI Index Report des Stanford University Institute for Human-Centered AI sind die Inferenzkosten für ein System mit GPT-3.5-ähnlicher Leistung zwischen November 2022 und Oktober 2024 drastisch gesunken. Auch die Hardwarekosten sind gesunken, wobei sich die Energieeffizienz jährlich verbessert. Darüber hinaus schließen Open-Weight-Modelle die Leistungslücke zu Closed-Source-Modellen, wodurch die Hürden für die Einführung fortschrittlicher KI weiter abgebaut werden.
Da sich die Modelle weiterentwickeln, mehr Bedarf erzeugen und mehr Token produzieren, müssen Unternehmen ihre beschleunigten Rechenressourcen skalieren, um die nächste Generation von KI-Reasoning-Tools bereitzustellen. Andernfalls könnte es zu erhöhten Kosten und erhöhtem Energieverbrauch kommen.
Dieser Artikel vermittelt ein grundlegendes Verständnis der Ökonomie der Inferenz und befähigt Unternehmen, effiziente, kostengünstige und skalierbare KI-Lösungen zu entwickeln.
Schlüsselkonzepte der KI-Inferenzökonomie
Die Vertrautheit mit der grundlegenden Terminologie der KI-Inferenzökonomie ist entscheidend, um ihre Bedeutung zu verstehen.
Token: Die Kerndateneinheiten innerhalb eines KI-Modells, die während des Trainings aus Text, Bildern, Audio und Video abgeleitet werden. Die Tokenisierung umfasst das Aufteilen von Daten in kleinere, überschaubare Einheiten. Während des Trainings lernt das Modell die Beziehungen zwischen Token, wodurch es Inferenz durchführen und genaue Ausgaben generieren kann.
Durchsatz: Die Datenmenge, die ein Modell innerhalb eines bestimmten Zeitraums verarbeiten und ausgeben kann, oft gemessen in Token pro Sekunde. Ein höherer Durchsatz deutet auf eine effizientere Nutzung der Infrastrukturressourcen hin.
Latenz: Die Zeitverzögerung zwischen der Eingabe einer Eingabeaufforderung und dem Erhalt der Antwort des Modells. Eine geringere Latenz führt zu schnelleren Antworten und einer besseren Benutzererfahrung. Zu den wichtigsten Latenzmetriken gehören:
- Time to First Token (TTFT): Die Zeit, die das Modell benötigt, um nach Erhalt einer Benutzeraufforderung das erste Ausgabetoken zu erzeugen, was die anfängliche Verarbeitungszeit widerspiegelt.
- Time per Output Token (TPOT): Die durchschnittliche Zeit zum Generieren nachfolgender Token, auch bekannt als ‘Inter-Token-Latenz’ oder ‘Token-to-Token-Latenz’.
Während TTFT und TPOT nützliche Benchmarks sind, kann die ausschließliche Konzentration auf sie zu suboptimaler Leistung oder erhöhten Kosten führen.
Goodput: Eine ganzheitliche Metrik, die den erzielten Durchsatz unter Beibehaltung der Ziel-TTFT- und TPOT-Werte misst. Goodput bietet eine umfassendere Sicht auf die Systemleistung und stellt sicher, dass Durchsatz, Latenz und Kosten aufeinander abgestimmt sind, um die betriebliche Effizienz und eine positive Benutzererfahrung zu unterstützen.
Energieeffizienz: Ein Maß dafür, wie effektiv ein KI-System Leistung in Rechenleistung umwandelt, ausgedrückt als Leistung pro Watt. Beschleunigte Rechenplattformen können Unternehmen dabei helfen, Token pro Watt zu maximieren und den Energieverbrauch zu minimieren.
Skalierungsgesetze und Inferenzkosten
Die drei KI-Skalierungsgesetze geben weitere Einblicke in die Ökonomie der Inferenz:
Pretraining Scaling: Das ursprüngliche Skalierungsgesetz, das zeigt, dass die Erhöhung der Trainingsdatensatzgröße, der Modellparameteranzahl und der Rechenressourcen zu vorhersehbaren Verbesserungen der Modellintelligenz und -genauigkeit führt.
Post-training: Ein Prozess, bei dem Modelle für bestimmte Aufgaben und Anwendungen feinabgestimmt werden. Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) können die Genauigkeit verbessern, indem sie relevante Informationen aus Unternehmensdatenbanken abrufen.
Test-time Scaling: Auch bekannt als ‘Long Thinking’ oder ‘Reasoning’, beinhaltet diese Technik die Zuweisung zusätzlicher Rechenressourcen während der Inferenz, um mehrere mögliche Ergebnisse zu bewerten, bevor die beste Antwort ausgewählt wird.
Während Post-Training- und Test-Time-Scaling-Techniken immer ausgefeilter werden, bleibt das Pretraining ein entscheidender Aspekt der Skalierung von Modellen und der Unterstützung dieser fortschrittlichen Techniken.
Profitable KI mit einem Full-Stack-Ansatz erreichen
Modelle, die Test-Time-Scaling nutzen, generieren mehrere Token, um komplexe Probleme anzugehen, was zu genaueren und relevanteren Ausgaben führt, aber auch zu höheren Rechenkosten im Vergleich zu Modellen, die nur Pretraining und Post-Training durchlaufen.
Intelligentere KI-Lösungen erfordern die Generierung von mehr Token zur Lösung komplexer Aufgaben, während eine qualitativ hochwertige Benutzererfahrung die möglichst schnelle Generierung dieser Token erfordert. Je intelligenter und schneller ein KI-Modell ist, desto mehr Wert bietet es Unternehmen und Kunden.
Unternehmen müssen ihre beschleunigten Rechenressourcen skalieren, um KI-Reasoning-Tools bereitzustellen, die komplexe Problemlösungen, Codierung und mehrstufige Planung ohne übermäßige Kosten bewältigen können.
Dies erfordert sowohl fortschrittliche Hardware als auch einen vollständig optimierten Software-Stack. Die NVIDIA AI-Factory-Produkt-Roadmap wurde entwickelt, um diese Rechenanforderungen zu erfüllen und die Komplexität der Inferenz zu bewältigen und gleichzeitig die Effizienz zu verbessern.
KI-Fabriken integrieren hochleistungsfähige KI-Infrastruktur, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke und optimierte Software, um Intelligenz in großem Maßstab zu ermöglichen. Diese Komponenten sind flexibel und programmierbar, sodass Unternehmen Bereiche priorisieren können, die für ihre Modelle oder Inferenzanforderungen von entscheidender Bedeutung sind.
Um den Betrieb bei der Bereitstellung massiver KI-Reasoning-Modelle zu rationalisieren, laufen KI-Fabriken auf einem hochleistungsfähigen Inferenzmanagementsystem mit geringer Latenz. Dieses System stellt sicher, dass die für KI-Reasoning erforderliche Geschwindigkeit und der erforderliche Durchsatz zu den niedrigstmöglichen Kosten erreicht werden, wodurch die Token-Umsatzgenerierung maximiert wird.
Durch das Verständnis und die Berücksichtigung der Ökonomie der Inferenz können Unternehmen das volle Potenzial der KI ausschöpfen und erhebliche Renditen auf ihre Investitionen erzielen. Ein strategischer Ansatz, der wichtige Kennzahlen, Skalierungsgesetze und die Bedeutung einer Full-Stack-Lösung berücksichtigt, ist für den Aufbau effizienter, kostengünstiger und profitabler KI-Anwendungen unerlässlich.
Die Bedeutung des Verständnisses von Token in der KI-Inferenz
Token sind die Grundeinheiten der Daten, die von KI-Modellen verarbeitet werden. Sie können Wörter, Wortteile oder sogar einzelne Zeichen sein, abhängig von der Tokenisierungsmethode, die verwendet wird. Die Art und Weise, wie Daten tokenisiert werden, hat einen direkten Einfluss auf die Leistung, die Kosten und die Effizienz von KI-Systemen. Ein besseres Verständnis dieser Einheiten ermöglicht eine präzisere Steuerung und Optimierung des gesamten Prozesses.
Die Tokenisierung ist ein komplexer Prozess, der von verschiedenen Faktoren beeinflusst wird, darunter die verwendete Sprache, die Art der Daten und das spezifische KI-Modell. Es gibt verschiedene Algorithmen und Techniken, die verwendet werden können, um Daten zu tokenisieren, und die Wahl des richtigen Algorithmus kann einen erheblichen Unterschied in der Leistung des Modells machen.
Zum Beispiel kann die Verwendung eines Byte-Pair-Encoding (BPE)-Algorithmus zu einer effizienteren Tokenisierung führen, insbesondere bei Sprachen mit komplexen Wortstrukturen. BPE lernt, häufig vorkommende Zeichenpaare zu kombinieren und sie als einzelne Token zu behandeln, wodurch die Anzahl der benötigten Token reduziert und die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöht wird.
Darüber hinaus ist es wichtig zu beachten, dass die Kosten für die Inferenz direkt mit der Anzahl der generierten Token zusammenhängen. Je mehr Token ein Modell generiert, desto höher sind die Rechenkosten. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, Strategien zur Minimierung der Anzahl der generierten Token zu entwickeln, ohne die Genauigkeit oder Qualität der Ergebnisse zu beeinträchtigen.
Die Rolle von Durchsatz und Latenz bei der Optimierung der KI-Inferenz
Durchsatz und Latenz sind zwei wichtige Leistungsmetriken, die bei der Optimierung der KI-Inferenz berücksichtigt werden müssen. Der Durchsatz bezieht sich auf die Menge an Daten, die ein Modell innerhalb eines bestimmten Zeitraums verarbeiten kann, während die Latenz die Zeitverzögerung zwischen der Eingabe einer Anfrage und dem Erhalt einer Antwort ist.
Ein hoher Durchsatz ist wichtig, um große Mengen an Daten effizient zu verarbeiten und schnelle Antworten zu gewährleisten. Eine niedrige Latenz ist entscheidend für Anwendungen, bei denen Echtzeitreaktionen erforderlich sind, wie z. B. Chatbots oder interaktive Spiele.
Die Optimierung von Durchsatz und Latenz erfordert ein sorgfältiges Abwägen verschiedener Faktoren, darunter die Hardwareinfrastruktur, die Softwarearchitektur und die Modellparameter. Eine effektive Strategie besteht darin, beschleunigte Rechenplattformen wie GPUs oder FPGAs zu verwenden, um die Rechenleistung zu erhöhen und die Verarbeitungszeit zu verkürzen.
Darüber hinaus können Softwareoptimierungen wie die Verwendung von effizienten Algorithmen, die Minimierung von Datenübertragungen und die Parallelisierung von Aufgaben dazu beitragen, den Durchsatz zu verbessern und die Latenz zu reduzieren. Die Auswahl der richtigen Modellarchitektur und die Optimierung der Modellparameter können ebenfalls einen erheblichen Einfluss auf die Leistung haben.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Optimierung von Durchsatz und Latenz oft einen Kompromiss erfordert. Die Erhöhung des Durchsatzes kann beispielsweise zu einer höheren Latenz führen, und umgekehrt. Daher ist es wichtig, die spezifischen Anforderungen der Anwendung zu berücksichtigen und die Leistungsparameter entsprechend anzupassen.
Die Bedeutung der Energieeffizienz in der KI-Inferenz
Mit dem wachsenden Einsatz von KI-Modellen steigt auch der Energieverbrauch. Die Energieeffizienz ist daher ein entscheidender Faktor bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen. Eine höhere Energieeffizienz bedeutet geringere Betriebskosten und eine geringere Umweltbelastung.
Die Energieeffizienz wird typischerweise als Leistung pro Watt gemessen, d. h. die Menge an Rechenleistung, die ein System pro Watt Energie liefern kann. Eine höhere Leistung pro Watt deutet auf eine höhere Energieeffizienz hin.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Energieeffizienz von KI-Systemen zu verbessern. Dazu gehören die Verwendung energieeffizienter Hardwarekomponenten, die Optimierung der Softwarearchitektur und die Implementierung von Techniken zur Reduzierung des Energieverbrauchs während der Inferenz.
Ein wichtiger Ansatz ist die Verwendung von Accelerated Computing Plattformen. Diese Plattformen nutzen spezialisierte Hardwarekomponenten wie GPUs oder FPGAs, um die Rechenleistung zu erhöhen und gleichzeitig den Energieverbrauch zu minimieren.
Darüber hinaus können Softwareoptimierungen wie die Verwendung von sparsamen Algorithmen, die Reduzierung von Datenübertragungen und die Implementierung von Techniken zur dynamischen Spannungs- und Frequenzskalierung dazu beitragen, den Energieverbrauch zu senken. Die Auswahl der richtigen Modellarchitektur und die Optimierung der Modellparameter können ebenfalls einen erheblichen Einfluss auf die Energieeffizienz haben.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Energieeffizienz nicht auf Kosten der Leistung gehen sollte. Die Optimierung der Energieeffizienz sollte Hand in Hand mit der Optimierung von Durchsatz und Latenz erfolgen, um ein ausgewogenes und effizientes KI-System zu schaffen.
Scaling Laws und ihre Auswirkungen auf die KI-Inferenz
Die Scaling Laws beschreiben die Beziehungen zwischen der Größe des Trainingsdatensatzes, der Modellgröße und der Rechenleistung und deren Auswirkungen auf die Leistung von KI-Modellen. Diese Gesetze geben Einblicke in die Skalierbarkeit von KI-Modellen und die damit verbundenen Kosten.
Das Pretraining Scaling Law besagt, dass die Leistung eines Modells mit zunehmender Größe des Trainingsdatensatzes, der Modellgröße und der Rechenleistung verbessert wird. Dies deutet darauf hin, dass größere Modelle, die auf größeren Datensätzen trainiert werden, tendenziell eine höhere Genauigkeit und eine bessere Generalisierungsfähigkeit aufweisen.
Das Post-Training Scaling Law bezieht sich auf die Feinabstimmung von Modellen für spezifische Aufgaben und Anwendungen. Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) können die Genauigkeit verbessern, indem sie relevante Informationen aus externen Wissensquellen abrufen.
Das Test-Time Scaling Law, auch bekannt als ‘Long Thinking’ oder ‘Reasoning’, beinhaltet die Zuweisung zusätzlicher Rechenressourcen während der Inferenz, um mehrere mögliche Ergebnisse zu bewerten, bevor die beste Antwort ausgewählt wird.
Die Scaling Laws haben erhebliche Auswirkungen auf die Ökonomie der Inferenz. Die Erhöhung der Modellgröße, der Datensatzgröße und der Rechenleistung führt zu höheren Trainingskosten, kann aber auch zu besseren Inferenzleistungen führen. Es ist daher wichtig, die Kosten und Vorteile der Skalierung von KI-Modellen sorgfältig abzuwägen.
Strategien zur Reduzierung der Inferenzkosten
Die Inferenzkosten können erheblich sein, insbesondere bei großen und komplexen KI-Modellen. Daher ist es wichtig, Strategien zur Reduzierung der Inferenzkosten zu entwickeln, ohne die Leistung oder Qualität der Ergebnisse zu beeinträchtigen.
Ein Ansatz ist die Verwendung von Modellkomprimierungstechniken wie Quantisierung, Pruning und Destillation. Diese Techniken reduzieren die Größe des Modells und die Anzahl der benötigten Rechenoperationen, was zu geringeren Inferenzkosten führt.
Die Quantisierung reduziert die Genauigkeit der Modellgewichte, was zu geringeren Speicheranforderungen und schnelleren Berechnungen führt. Das Pruning entfernt irrelevante Verbindungen aus dem Modell, wodurch die Anzahl der Rechenoperationen reduziert wird. Die Destillation überträgt das Wissen eines großen und komplexen Modells auf ein kleineres und schnelleres Modell.
Ein weiterer Ansatz ist die Verwendung von Inferenzoptimierungstechniken wie Batching, Caching und Kompilierung. Batching kombiniert mehrere Anfragen zu einem einzigen Batch, was zu einer effizienteren Nutzung der Rechenressourcen führt. Caching speichert häufig verwendete Ergebnisse im Cache, wodurch die Notwendigkeit, die Inferenz jedes Mal erneut durchzuführen, reduziert wird. Die Kompilierung wandelt das Modell in einen effizienteren Code um, was zu schnelleren Berechnungen führt.
Darüber hinaus kann die Verwendung von spezialisierter Hardware wie GPUs oder FPGAs die Inferenzkosten senken, indem sie die Rechenleistung erhöht und den Energieverbrauch senkt. Die Auswahl der richtigen Modellarchitektur und die Optimierung der Modellparameter können ebenfalls einen erheblichen Einfluss auf die Inferenzkosten haben.
Die Rolle von Retrieval-Augmented Generation (RAG) bei der Verbesserung der Inferenzgenauigkeit
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die die Genauigkeit von KI-Modellen bei der Inferenz verbessern kann, indem sie relevante Informationen aus externen Wissensquellen abruft. RAG kombiniert die Stärken von Retrieval- und Generation-Modellen, um genauere und informativere Antworten zu generieren.
Bei RAG ruft das Modell zunächst relevante Informationen aus einer externen Wissensquelle ab, z. B. einer Datenbank oder einem Wissensgraphen. Anschließend verwendet es diese Informationen zusammen mit der Eingabeaufforderung, um eine Antwort zu generieren.
RAG kann die Genauigkeit von KI-Modellen verbessern, indem es ihnen den Zugriff auf ein breiteres Spektrum an Informationen ermöglicht, als sie während des Trainings gelernt haben. Dies ist besonders nützlich für Aufgaben, bei denen das Modell über spezifische Fakten oder Informationen verfügen muss, um eine korrekte Antwort zu generieren.
Darüber hinaus kann RAG die Glaubwürdigkeit der Antworten des Modells erhöhen, indem es sie auf externe Wissensquellen stützt. Dies kann dazu beitragen, das Vertrauen der Benutzer in die Antworten des Modells zu stärken.
RAG ist jedoch auch mit einigen Herausforderungen verbunden. Das Abrufen relevanter Informationen aus externen Wissensquellen kann rechenintensiv sein. Darüber hinaus kann die Integration der abgerufenen Informationen in die Generierung von Antworten komplex sein.
Trotz dieser Herausforderungen ist RAG ein vielversprechender Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit und Glaubwürdigkeit von KI-Modellen bei der Inferenz.
Der Full-Stack-Ansatz für eine effiziente KI-Inferenz
Ein Full-Stack-Ansatz für die KI-Inferenz umfasst die Optimierung aller Aspekte des KI-Systems, von der Hardware bis zur Software. Dies umfasst die Auswahl der richtigen Hardwarekomponenten, die Optimierung der Softwarearchitektur, die Verwendung von effizienten Algorithmen und die Implementierung von Techniken zur Reduzierung der Inferenzkosten.
Ein Full-Stack-Ansatz ermöglicht eine ganzheitliche Optimierung des KI-Systems, was zu einer höheren Leistung, einer geringeren Latenz, einer besseren Energieeffizienz und geringeren Kosten führt.
Die Hardwarekomponenten umfassen CPUs, GPUs, FPGAs und Speicher. Die Softwarearchitektur umfasst das Betriebssystem, die Treiber, die Bibliotheken und die Frameworks. Die Algorithmen umfassen die Tokenisierung, die Modellarchitektur und die Inferenzoptimierungstechniken.
Ein Full-Stack-Ansatz erfordert ein tiefes Verständnis aller Aspekte des KI-Systems und die Fähigkeit, diese zu optimieren, um die bestmögliche Leistung zu erzielen. Dies erfordert ein interdisziplinäres Team von Experten mit Kenntnissen in Hardware, Software und Algorithmen.
Durch die Anwendung eines Full-Stack-Ansatzes können Unternehmen das volle Potenzial ihrer KI-Systeme ausschöpfen und erhebliche Renditen auf ihre Investitionen erzielen.