Leichte LLMs auf einer einzigen GPU: Wie Unternehmen generative KI ohne umfangreiche Infrastruktur nutzen

Die derzeitige Spannung im Geschäftsumfeld besteht darin, dass Unternehmen große Sprachmodelle (LLMs) wünschen, die dafür erforderliche Infrastruktur (Cluster teurer GPUs) jedoch zu kostspielig ist. Hier bieten sich insbesondere leichtgewichtige LLMs, die auf einer einzigen GPU ausgeführt werden können, als praktikable und effiziente Lösung an. Eines der besten Beispiele für diesen Trend ist das Modell „tsuzumi 2” von NTT, das Effizienz, Leistung und Unternehmensbereitschaft vereint.

Die Bedeutung von Lightweight LLMs für Unternehmen.

Reduzierte Infrastruktur- und Betriebskosten.

Die alten groß angelegten LLMs erfordern Multi-GPU-Systeme oder sogar GPU-Cluster. Das ist mit hohen Kapitalkosten verbunden, ganz zu schweigen von den Kosten für Strom, Kühlung und Wartung. Leichte LLMs, die einen einzigen GPU-Chip verwenden, senken diese Kosten erheblich und machen KI für größere Organisationen und Unternehmen mit kleineren Budgets erschwinglicher.

Nachhaltigkeit und Energieeffizienz.

AIs are power-hungry workloads, especially on the inference scale, or in high-performance environments. Such models as tsuzumi 2 that operate on individual GPUs contribute to energy consumption minimisation, one of the strategic options of companies that are willing to cut their carbon footprint.

Datenhoheit und -sicherheit

In den meisten regulierten Branchen (z. B. Finanzwesen, Gesundheitswesen, Behörden) sind Datenschutz und Datenhoheit von größter Bedeutung. Durch die Bereitstellung eines schlanken LLM vor Ort können Unternehmen sensible Informationen in ihrem eigenen Rechenzentrum speichern und so potenzielle Gefahren durch die Übertragung von Daten an Drittanbieter oder cloudbasierte KI-Anbieter vermeiden.

Domänen-Spezialisierung

Enterprises often require domain-specific LLMs (e.g., financial, medical, legal) rather than generic models. Lightweight LLMs can be fine-tuned or designed with strong domain knowledge, making them highly effective for enterprise use cases. NTT’s tsuzumi 2, for example, has reinforced knowledge in the financial, medical, and public sectors.

Einfachere Bereitstellung und Wartung

Running an LLM on a single GPU simplifies architecture, reduces the complexity of orchestration, and lowers the barrier for enterprises lacking specialised AI infrastructure teams. Companies can deploy inference on-premises or in private clouds without needing large-scale GPU clusters.

NTTs Tsuzumi 2: Eine Fallstudie zur Innovation im Bereich leichter LLM

Eines der überzeugendsten Beispiele für den Einsatz von leichtgewichtigen LLM in der Praxis ist tsuzumi 2 von NTT. Hier finden Sie einen detaillierten Überblick über die Funktionen, die Architektur und die Auswirkungen auf Unternehmen.

Was ist Tsuzumi 2?

• Tsuzumi 2 wurde von NTT Human Informatics Laboratories entwickelt und ist ein LLM der nächsten Generation, das für den effizienten Betrieb auf nur einer GPU ausgelegt ist.
• Tsuzumi 2 wurde von Grund auf in Japan entwickelt und kombiniert japanische und englische Sprachunterstützung, wodurch es sich hervorragend für den Einsatz in Unternehmen in Japan und darüber hinaus eignet.
• Laut NTT bietet tsuzumi 2 in vielen Anwendungsfällen „eine Spitzenleistung, die mit der von extrem großen Modellen vergleichbar ist“.

Technische Grundlagen und Optimierungen

Der Ansatz von NTT beim Aufbau von Tsuzumi 2 verdeutlicht mehrere intelligente Designentscheidungen, die eine hohe Leistung auf begrenzter Hardware ermöglichen:

Modellkompression und Quantisierung

• Obwohl NTT nicht alle internen Techniken öffentlich bekannt gegeben hat, umfasst seine Strategie für leichtgewichtige Modelle wahrscheinlich eine Quantisierung, um die numerische Genauigkeit und den Speicherbedarf zu reduzieren. Dies ist ein gängiges Muster bei leichtgewichtigen LLMs.
• Durch eine solche Komprimierung lassen sich Modelle mit großer Kapazität in einen einzigen GPU-Speicher integrieren, während die Inferenzleistung erhalten bleibt.

Geringe Aufmerksamkeit

• Durch die Konzentration der Aufmerksamkeitsberechnung auf die relevantesten Token-Paare (anstelle einer dichten Aufmerksamkeit über alle Token hinweg) kann tsuzumi 2 sowohl den Rechenaufwand als auch die Speicherbelastung reduzieren.
• Dieses Design unterstützt eine effiziente Inferenz, ohne die Fähigkeit des Modells zu beeinträchtigen, den Kontext tiefgreifend zu verstehen.

Wissensdestillation und Domänenfokus

• Tsuzumi 2 profitiert von der Wissensdestillation, bei der ein kleineres „Schüler”-Modell von einem größeren „Lehrer”-LLM lernt. Dadurch kann das kompakte Modell hochentwickelte sprachliche Schlussfolgerungsfähigkeiten beibehalten.
• NTT legte während des Trainings besonderen Wert auf domänenspezifisches Wissen (Finanzen, Gesundheitswesen, öffentlicher Sektor), sodass Tsuzumi 2 bei Aufgaben, die für Unternehmenskunden relevant sind, hervorragende Leistungen erbringen kann.

Aufgabenoptimierung

• Das Modell ist auf gängige Unternehmensaufgaben abgestimmt: Beantwortung von Fragen zu Dokumenten (RAG), Zusammenfassung, Informationsextraktion und Befolgung von Anweisungen.
• Diese Optimierung stellt sicher, dass tsuzumi 2 sowohl Genauigkeit als auch Effizienz in Produktionsumgebungen bieten kann.

Einsätze und Anwendungsfälle in der Praxis

NTT hat tsuzumi 2 bereits in Unternehmensumgebungen validiert und damit seinen praktischen Wert unter Beweis gestellt:

• Tokyo Online University: Die Universität hat tsuzumi 2 vor Ort implementiert, um sicherzustellen, dass die Daten von Studierenden und Mitarbeitern innerhalb der Campus-Netzwerke bleiben, und damit Bedenken hinsichtlich der Datenhoheit auszuräumen. Das Modell wird für Fragen und Antworten zu Kursen, die Erstellung von Unterrichtsmaterialien und personalisierte Beratung genutzt.
• Finanzsysteme: In internen Benchmarks erreichte Tsuzumi 2 bei der Bearbeitung von RAG-basierten Finanzanfragen die gleiche oder eine höhere Leistung als größere externe Modelle.
• Dokumentenverarbeitung in Unternehmen: Durch eine Partnerschaft mit FUJIFILM Business Innovation wurde tsuzumi 2 in das REiLI-System integriert, wodurch eine sichere, vor Ort generative KI für die Analyse von Verträgen, Angeboten und gemischten Text-/Bilddokumenten ermöglicht wird.

Sicherheit, Governance und Datenschutz

• Das On-Premise- oder Private-Cloud-Bereitstellungsmodell von Tsuzumi 2 eignet sich gut für Unternehmen, die strenge Datenverwaltungsrichtlinien einhalten müssen.
• Da es sich um ein „rein inländisches” japanisches Modell handelt, betont NTT dessen Vorteile in Märkten, in denen Datenresidenz und die Einhaltung nationaler Vorschriften eine wichtige Rolle spielen.
• Die Architektur und Bereitstellungsstrategie des Modells reduzieren die Abhängigkeit von externen Cloud-Anbietern und minimieren so das Risiko des Datenzugriffs durch Dritte.

Allgemeine Trends und Branchenkontext

NTTs „tsuzumi 2” ist kein Einzelfall. Der Aufstieg leichter LLMs spiegelt größere Veränderungen bei der Einführung von KI in Unternehmen und der Gestaltung der Infrastruktur wider.

Die Bewegung „Kleines Modell, große Wirkung“

• Laut einer Analyse von Lunabase.ai ermöglichen kleine LLMs (1–3 B Parameter) Unternehmen den Einsatz hochwertiger Modelle auf handelsüblicher Hardware (GPUs mit 8–12 GB VRAM).
• NVIDIA selbst hat sich für einen Paradigmenwechsel ausgesprochen: Anstelle von monolithischen, massiven LLMs gehen sie davon aus, dass spezialisierte kleine Modelle effizienter sein können, insbesondere in agentenbasierten KI-Systemen.
• Diese Trends spiegeln die wachsende Erkenntnis wider, dass nicht alle KI-Anwendungen Modelle im Frontier-Maßstab benötigen, insbesondere wenn Kosten, Latenz und Datenkontrolle im Mittelpunkt stehen.

Leichte Inferenztechniken: Engines und Frameworks

Auch über das Modelldesign hinaus gibt es Innovationen in der Inferenzinfrastruktur:

• FlexGen ist ein bemerkenswertes Forschungsprojekt, das eine LLM-Inferenz mit hohem Durchsatz auf einer einzigen GPU ermöglicht, indem es den Speicher zwischen GPU, CPU und Festplatte auslagert, Gewichte komprimiert und auf Darstellungen mit geringer Genauigkeit quantisiert.
• FLEXLLM, eine weitere aktuelle Veröffentlichung, schlägt einen kostenoptimierenden Solver vor, der effiziente Parallelisierungsstrategien identifiziert, die auf verschiedene Hardwarekonfigurationen zugeschnitten sind und Latenz und Ressourcennutzung ausgleichen.
• Eine softwaredefinierte Architektur unterstützt LLM-as-a-Service auf heterogenen oder älteren GPU-Knoten und ermöglicht so eine bessere Auslastung des VRAM selbst auf älterer oder weniger leistungsfähiger Hardware.

Diese Fortschritte machen es zunehmend möglich, leistungsfähige LLMs auf bescheidenen Hardware-Konfigurationen auszuführen, ohne dabei zu große Leistungseinbußen hinnehmen zu müssen.

Wichtige Überlegungen für Unternehmen, die den Einsatz von Lightweight LLM evaluieren

Um den Trend zu leichtgewichtigen LLM voll auszuschöpfen, sollten Unternehmen mehrere wichtige Faktoren abwägen:

Eignung für Anwendungsfälle

• Stellen Sie fest, ob Ihre Anwendung tiefgreifende Schlussfolgerungen, die Erstellung langer Texte oder hauptsächlich die Ausführung von Anweisungen/domänenspezifischen Aufgaben erfordert. Leichte Modelle können sich bei Letzterem besonders bewähren.
• Bei der Retrieval-Augmented Generation (RAG), Dokumenten-Q&A oder Zusammenfassungen ist das Verhältnis zwischen Modellgröße und Latenz/Kosten oft günstig.
  

Fachwissen und sprachliche Anforderungen

• Wenn Ihr Unternehmen in einer Nischenbranche tätig ist (Finanzen, Gesundheitswesen, Rechtswesen), kann die Nutzung oder Feinabstimmung eines schlanken Modells mit erweitertem Branchenwissen einen hohen ROI erzielen.
• Überlegen Sie, ob das Modell Ihre Geschäftssprachen unterstützt. Tsuzumi 2 ist beispielsweise für Japanisch optimiert – ideal für japanische Unternehmen, möglicherweise weniger optimal für mehrsprachige Organisationen.
  

Infrastruktur- und Bereitstellungsstrategie

• Entscheiden Sie sich zwischen einer lokalen Bereitstellung und einer privaten Cloud. Eine lokale Bereitstellung bietet Ihnen mehr Kontrolle über Ihre Daten, während eine private Cloud eine einfachere Skalierung ermöglicht.
• Wählen Sie das richtige Inferenz-Framework. Ziehen Sie je nach Ihrer Hardware etablierte LLM-Serving-Infrastrukturen (Triton, NeMo, KServe) oder leichtergewichtige/Offloading-Optionen in Betracht.
• Planen Sie Quantisierung, Speicheroptimierung und Batch-Größe, um sicherzustellen, dass Sie das Modell effektiv auf Ihrer verfügbaren GPU ausführen können.
  

Operative Risiken und Governance-Risiken

• Bei sensiblen Workloads tragen lokale, ressourcenschonende LLMs zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben bei, erfordern jedoch interne Kompetenzen für die Verwaltung von Updates, Sicherheit und Modellabweichungen.
• Auch bei ressourcenschonenden Modellen sollten Sie die Kosten für Inferenz, Stromverbrauch und Wartungsausfallzeiten überwachen. Die Gesamtbetriebskosten müssen nicht nur die Anschaffungskosten, sondern auch die laufenden Ressourcenkosten berücksichtigen.

Leistungsbenchmarks

• Bewerten Sie Modelle anhand aufgabenspezifischer Benchmarks (z. B. RAG-Leistung, Zusammenfassungsqualität oder domänenbezogene Fragen und Antworten) anstelle generischer Benchmarks.
• Führen Sie Pilotprojekte durch (wie NTT mit der Tokyo Online University), um die Leistung in der Praxis zu validieren, bevor Sie skalieren.

Risiken und Herausforderungen

Obwohl leichtgewichtige LLMs wie tsuzumi 2 viele Probleme von Unternehmen lösen, bringen sie auch Nachteile und Risiken mit sich:

• Leistungsgrenze: Obwohl sie leistungsstark sind, können sie möglicherweise nicht bei jeder Aufgabe mit den absolut besten Modellen ihrer Klasse mithalten, insbesondere bei sehr kreativen, neuartigen oder mehrstufigen Denkaufgaben.
• Hardwarebeschränkungen: Obwohl sie auf einer einzigen GPU laufen, benötigt die GPU dennoch ausreichend VRAM. Unternehmen müssen die Hardwarebereitstellung sorgfältig planen.
• Modellwartung: Der Betrieb von Modellen vor Ort bedeutet, dass Firmware, Modellaktualisierungen, Sicherheitspatches und möglicherweise auch Nachschulungen in den Aufgabenbereich der internen IT-Teams fallen.
• Skalierbarkeitsgrenzen: Der Einsatz einer einzelnen GPU eignet sich hervorragend für viele Szenarien, lässt sich jedoch bei sehr hohen Anforderungsvolumina möglicherweise nicht ohne Weiteres skalieren – es sei denn, es werden Pooling, automatische Skalierung oder mehrere Inferenzserver verwendet.
• Domänenüberanpassung: Hochspezialisierte, leichtgewichtige Modelle können außerhalb ihrer Trainingsdomänen Schwierigkeiten haben; die domänenübergreifende Anpassungsfähigkeit kann eingeschränkt sein.

Die strategischen Auswirkungen für die KI-Branche

Demokratisierung der Unternehmens-KI

Leichte LLMs senken die Einstiegshürde für KI und ermöglichen es mehr Unternehmen, insbesondere solchen mit begrenzten Ressourcen oder regulatorischen Anforderungen, anspruchsvolle generative KI einzusetzen.

Hybride KI-Infrastrukturmodelle

Wir werden wahrscheinlich mehr hybride Bereitstellungen sehen: Single-GPU, lokale, leichtgewichtige LLMs für sensible oder unternehmenskritische Aufgaben, ergänzt durch Cloud- oder Großmodell-APIs für Workloads mit hohem Durchsatz oder experimentelle Workloads.

Nachhaltigkeitsgewinne

Modelle wie tsuzumi 2 weisen auf eine nachhaltige Zukunft der KI hin: hochwertige Inferenz bei reduziertem Energieverbrauch und geringeren Hardwareanforderungen.

Regionale und sprachliche Innovation

Die Entwicklung regional optimierter Leichtbaumodelle (z. B. japanische LLMs) kann die lokalisierte Einführung von KI vorantreiben, die mit Souveränitäts- und Datenschutzbelangen im Einklang steht.

Weiterentwicklung der LLM-Infrastruktur

Mit der Weiterentwicklung von Inferenz-Frameworks werden wahrscheinlich weitere Optimierungstools (wie FlexGen, FLEXLLM, AIvailable) produktionsreif werden, wodurch die Hardware-Anforderungen für leistungsstarke KI weiter sinken werden.

Schlussfolgerung

Leichte LLMs, die auf einer einzigen GPU laufen können, sind keine Nischenprodukte mehr, sondern werden zu einer praktischen und strategischen Wahl für Unternehmen. Mit Modellen wie tsuzumi 2 von NTT können Unternehmen nun auf generative KI-Funktionen zugreifen, die denen viel größerer Modelle nahekommen, jedoch ohne den damit verbundenen Aufwand für Infrastruktur, Energie und Kosten.

Für viele Unternehmen, insbesondere solche, die sich auf Datenhoheit, Inferenz mit geringer Latenz oder domänenspezifische Anwendungsfälle konzentrieren, eröffnen leichtgewichtige LLMs einen gangbaren Weg zu KI auf Unternehmensniveau. Mit der zunehmenden Reife der generativen KI könnte diese Modellklasse durchaus zum Rückgrat skalierbarer, nachhaltiger und sicherer Unternehmensimplementierungen werden.