xPUs: Mikroarchitekturen zur Hardwarebeschleunigung für KI-Inferenz

Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000

xPU: Dies ist ein Oberbegriff für eine spezialisierte Verarbeitungseinheit (PU), wobei „x“ für jede für eine bestimmte Arbeitslast angepasste Rechenarchitektur stehen kann. Gängige Varianten sind GPUs (Grafik), TPUs (Tensor/KI), NPUs (neuronale Netze), DPUs (Daten) oder PPUs (Pulsprozessoren, hauptsächlich für Quantenkontrollsysteme).

Dieses superkurze Memo soll Einblicke in die Marktlandschaft von xPU im Kontext von KI-Inferenz geben.

Marktlandschaft Link zu Überschrift

Bei der Betrachtung des Marktumfelds für KI-Inferenz-ASICs ist die aussagekräftigste Kennzahl möglicherweise nicht die reine Leistung, sondern die Frage, ob sich die Alleinstellungsmerkmale eines Anbieters über einen Zeitraum von drei bis fünf Jahren behaupten lassen. Aus dieser Perspektive lassen sich drei Cluster herauskristallisieren:

Allgemeine Matrixmultiplikationskerne (GEMM)

Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000

Dieses Dokument behandelt die Grundlagen der GPU-Nutzung. Es konzentriert sich auf die zentrale Operation des Deep Learning: die Matrixmultiplikation. Zunächst beschreibe ich die grundlegende und akademische Implementierung. Anschließend gehe ich auf die Optimierungen ein, die für eine effiziente GPU-Nutzung notwendig sind.

Den naiven Matrixmultiplikator verstehen Link zu Überschrift

Beginnen wir mit diesem einfachen Beispiel, das man oft in Lehrbüchern findet.

  
/**
* Kernel to perform matrix multiplication C = A × B
* A is of size N x M, B is M x N, and C is N x N
* Each thread computes one element of matrix C.
*/

__global__ void naive_matrix_multiply(float* A, float* B, float* C) {

// Calculate global row and column for this thread
int row = blockIdx.y /* 0...16 */ * blockDim.y + threadIdx.y;
int col = blockIdx.x /* 0...16 */ * blockDim.x + threadIdx.x;

if (row < N && col < N) {
float sum = 0.0f;
for (int k = 0; k < M; k++) {
// C[row][col] = sum(A[row][i] * B[i][col])
sum += A[row * N + k] * B[k * N + col];
}
C[row * N + col] = sum;
}

}

Auf den ersten Blick erscheint dies einfach. Man berechnet einfach jede Zelle der Ausgabematrix C. Dieser Kernel-Code scheint die Aufgabe zu erfüllen. Hier ist eine anschaulichere Darstellung des Kernels.

Gpu on QSysArch - Quantum Computer System Architecture

xPUs: Mikroarchitekturen zur Hardwarebeschleunigung für KI-Inferenz

Marktlandschaft Link zu Überschrift

Allgemeine Matrixmultiplikationskerne (GEMM)

Den naiven Matrixmultiplikator verstehen Link zu Überschrift