Ein Engpass (Bottleneck) bezeichnet im Bereich der künstlichen Intelligenz eine Stelle, an der der Fluss von Daten oder die Verarbeitung eingeschränkt ist, was zu Ineffizienzen oder Einschränkungen führen kann. Dieses Konzept ist besonders relevant in neuronalen Netzen und tiefen Lernmodellen, wo der Datendurchfluss und die Verarbeitungsgeschwindigkeit von zentraler Bedeutung sind.
Engpässe können in verschiedenen Phasen des maschinellen Lernprozesses auftreten. Einerseits können sie während der Datenaufbereitung entstehen, wenn die Daten nicht schnell genug verarbeitet oder übertragen werden. Andererseits können sie während des Trainings eines Modells auftreten, wenn die Komplexität des Modells die verfügbare Rechenleistung übersteigt. Darüber hinaus können Engpässe auch während der Inferenzphase auftreten, wenn das Modell nicht schnell genug Vorhersagen liefert, um die Anforderungen der Anwendung zu erfüllen.
Die Behandlung von Engpässen ist entscheidend, da sie die Leistung und Skalierbarkeit von AI-Systemen direkt beeinflusst. Wenn Engpässe nicht behoben werden, können sie die Gesamteffizienz des Systems beeinträchtigen und dessen Fähigkeit einschränken, mit zunehmenden Anforderungen umzugehen.
Zu den häufigsten Ursachen für Engpässe gehören:
- Datenengpässe: Diese können durch eine unzureichende Menge an Trainingsdaten oder durch eine schlechte Datenqualität verursacht werden.
- Rechenengpässe: Diese treten oft auf, wenn die verfügbare Hardware nicht leistungsfähig genug ist, um die Anforderungen des Modells zu erfüllen.
- Modellengpässe: Diese können durch ein Modell verursacht werden, das entweder zu einfach oder zu komplex für die Aufgabe ist.
Um Engpässe zu überwinden, können verschiedene Strategien eingesetzt werden. Dazu gehören die Optimierung der Datenpipelines, die Verwendung effizienterer Algorithmen, die Verteilung von Rechenaufgaben auf mehrere Geräte oder die Nutzung spezialisierten Hardware wie Grafikprozessoren (GPUs). Durch die Identifizierung und Behandlung von Engpässen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre AI-Systeme effizient und effektiv arbeiten.