Beschleunigte KI- und ML-Arbeitslasten beziehen sich auf den Einsatz spezialisierter Hardware-Beschleuniger, wie z. B. GPUs (Graphics Processing Units) oder TPUs (Tensor Processing Units), um die Leistung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zu verbessern.

Diese Beschleuniger sind darauf ausgelegt, die rechnerischen Anforderungen von Trainings- und Inferenzprozessen effizienter als herkömmliche CPUs zu bewältigen, was zu schnelleren Ausführungszeiten und einer verbesserten Gesamtleistung von KI- und ML-Algorithmen führt. Diese Beschleunigung ermöglicht ein schnelleres Modelltraining, schnellere Inferenz und die Fähigkeit, größere und komplexere Datensätze zu bewältigen, wodurch die Fähigkeiten von KI- und ML-Anwendungen in verschiedenen Bereichen vorangetrieben werden.