Die Rolle von GPUs in modernen Technologien

Worum geht es?

Die Bedeutung von Graphics Processing Units (GPUs) in der Welt der Technologie geht weit über den ursprünglichen Zweck der Grafikdarstellung im Gaming-Bereich hinaus. Mit der rasant wachsenden Nachfrage nach Datenverarbeitungsressourcen in Unternehmen haben sich GPUs zu einem unverzichtbaren Bestandteil moderner IT-Infrastrukturen entwickelt. Sie ermöglichen durch ihre Architektur des Parallel Processing die gleichzeitige Bearbeitung zahlreicher, komplexer Aufgaben und sind besonders wertvoll im Zeitalter der (generativen) künstlichen Intelligenz (KI). Im Wesentlichen arbeiten GPUs gemeinsam mit Central Processing Units (CPUs), um die Systemgeschwindigkeit und Gesamtperformance zu steigern. Während CPUs als die „Gehirne“ eines Systems fungieren, die allgemeine, sequentielle Aufgaben ausführen, sind GPUs optimiert für vielseitige, rechenintensive Workloads. Dies sagt viel über die Rolle von GPUs im Technologie-Ökosystem aus: Sie sind nicht nur für die Ausführung primitiver Grafikempfehlungen zuständig, sondern auch für anspruchsvolle Berechnungen in Bereichen wie KI, Machine Learning und Big Data. In diesem Artikel befassen wir uns eingehend mit den grundlegenden Aspekten von GPUs, ihren Funktionsweisen und den verschiedenen Ausführungen, in denen sie erhältlich sind. Wir betrachten auch die Business Use Cases, in denen GPUs eine Schlüsselrolle spielen, sowie die führenden Anbieter in diesem dynamischen Markt. Zunächst ist es wichtig, den Unterschied zwischen GPUs und CPUs zu verstehen. Während CPUs oft gut darin sind, eine Vielzahl allgemeiner Aufgaben zu verarbeiten, sind GPUs hervorragend geeignet für die parallele Verarbeitung von Daten. Diese Fähigkeit wird durch die große Anzahl an Kernen erreicht, die GPUs besitzen, was sie ideal für Beispiele wie komplexe Berechnungen und Datenanalysen macht. Es sei darauf hingewiesen, dass GPUs und CPUs nicht in Wettbewerb zueinander stehen, sondern sich gegenseitig ergänzen, abhängig von der Natur der bevorstehenden Aufgaben. Der Funktionsmechanismus einer GPU ist ebenso spannend. GPUs bestehen aus kleineren, auf Siliziumwafern gefertigten Multiprozessoren, die parallel arbeiten können. Diese Transistoren kommunizieren miteinander, um Aufgaben effizient zu erledigen. Ein eigener Arbeitsspeicher (RAM), der speziell für große Datenmengen konzipiert ist, trägt dazu bei, dass Informationen schnell verarbeitet und angepasst werden können. Es gibt verschiedene Ausführungen von GPUs, darunter diskrete GPUs, integrierte GPUs und virtuelle GPUs (vGPUs). Diskrete GPUs sind separate Chips und bieten durch ihren eigenen Speicher hohe Leistung, während integrierte GPUs mit der CPU zusammenarbeiten und effizient für weniger intensive Aufgaben eingesetzt werden. Virtuelle GPUs hingegen bieten eine flexible Cloud-basierte Lösung, die für Unternehmen von Vorteil ist, die ihre Hardware nicht selbst betreiben möchten. Die Anwendungsfälle von GPUs beschränken sich keineswegs nur auf das Gaming. In der Welt des High Performance Computing (HPC) bringen GPUs Systeme zur Höchstleistung, indem sie Cluster aus Rechnern zusammenschalten. Zudem sind sie fundamental für Machine Learning und Deep Learning, die große Datensätze analysieren und menschliches Lernverhalten simulierbar machen. Hier finden GPUs Anwendung bei der Mustererkennung in Daten und der Verbesserung der Entscheidungsfindung. Ein weiterer spannender Bereich sind die Einsatzmöglichkeiten im Edge Computing und Internet der Dinge (IoT), wo sie zur Verarbeitung in Echtzeit und zur Identifikation kritischer Anomalien neigen. Die führenden Anbieter im GPU-Sektor, wie Nvidia, Marvell und AMD, haben sich bereits auf diese Technologien spezialisiert und zeigen, in welche Richtung sich der Markt entwickelt.

Zusammenfassung

• GPUs haben sich von Gaming-Zwecken zu unverzichtbaren Komponenten für Datenverarbeitung in Unternehmen entwickelt.
• Sie ermöglichen durch Parallel Processing und spezialisierte Designstrukturen eine hochgradige Leistungsfähigkeit für Aufgaben in KI und Big Data.
• Die Auswahl der GPU erfolgt je nach Anforderungen und kann diskret, integriert oder virtuell sein, wobei jeder Typ spezifische Vor- und Nachteile hat.

Was heißt das genau?

Die neue Wichtigkeit von GPUs in der Unternehmenswelt bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten für IT-Profis und Unternehmen, die zukunftsweisende Technologien umsetzen möchten. Das Wissen um die Funktionsweise von GPUs und deren Vorteile sollte Teil jeder langfristigen Technologie-Strategie sein. Angesichts der steigenden Komplexität der Datenverarbeitung ist es für Unternehmen entscheidend, geeignete Hardware zu wählen, um ihre Systeme zu optimieren und Innovationspotential auszuschöpfen. Durch den Einsatz von GPUs können Unternehmen ihre Effizienz steigern, die Geschwindigkeit ihrer Datenverarbeitung erhöhen und neue Technologien wie KI und maschin

 
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Quelle

Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag Was ist eine GPU?
Quelle: COMPUTERWOCHE startet mit neuem Web-Auftritt durch | Computerwoche
Mon, 28 Apr 2025 04:13:44 +0000