GPU (Graphics Processing Unit)
Grafikprozessor
Was ist eine GPU (Grafikprozessor)?
Die GPU (Graphics Processing Unit), auch Grafikprozessor genannt, ist ein spezialisierter Prozessor für die schnelle parallele Verarbeitung. Ursprünglich wurden GPUs als kostengünstige Alternative zu den teuren CPUs entwickelt. Sie dienten hauptsächlich zur Darstellung von Grafiken in Computerspielen. In den vergangenen Jahren haben Wissenschaftler und Ingenieure entdeckt, dass sich viele Rechenaufgaben mithilfe von GPUs deutlich schneller ausführen lassen. GPUs, die für andere Zwecke als die Grafikerzeugung eingesetzt werden, werden manchmal als GPGPUs bezeichnet. High-Performance Computing (HPC), künstliche Intelligenz und viele weitere beeindruckende Innovationen wurden durch Server ermöglicht, die eine große Zahl von GPGPUs einsetzen.
Was ist der Unterschied zwischen einer GPU, einer CPU und einer Grafikkarte?
．GPU vs. CPU
GPUs (Grafikprozessoren) sind insofern mit CPUs (zentralen Prozessoren) vergleichbar, als beide Prozessoren sind. In vielen anderen grundlegenden Aspekten unterscheiden sie sich jedoch deutlich. Im Vergleich zu einer CPU verfügt eine GPU in der Regel über weniger komplexe Steuereinheiten und arithmetisch-logische Einheiten (ALUs) sowie kleinere Caches. Diese einfachere, stärker spezialisierte Parallelstruktur ermöglicht es GPUs, deutlich mehr Kerne zu besitzen als die komplexeren CPUs.
ARM-CPUs haben beispielsweise aufgrund ihrer RISC-Architektur mehr Kerne als ihre x86-Gegenstücke. Dennoch ist ihre Anzahl auf einige Hundert Kerne begrenzt, während eine GPU Tausende von Kernen unterstützen kann. Der entscheidende Vorteil einer CPU besteht darin, dass sie als Allzweckprozessor dank ihres umfassenden Funktionsumfangs nahezu jede Rechenaufgabe bewältigen kann. Eine GPU ist dagegen darauf spezialisiert, bestimmte Aufgaben besonders schnell auszuführen, indem sie eine wesentlich größere Anzahl vereinfachter Versionen derselben Rechenwerkzeuge nutzt. Dazu gehören die Erzeugung der Computergrafik, die auf PC-Bildschirmen angezeigt wird, sowie die Verarbeitung der enormen Mengen an Grafikdaten, die beim Training von KI-Modellen anfallen.
Weitere Informationen:CPU vs. GPU: Welcher Prozessor ist der richtige für Sie?
．GPU vs. Grafikkarte
Der technologische Fortschritt hat zur Verbreitung diskreter bzw. dedizierter Grafikkarten geführt, die häufig ebenfalls als GPUs bezeichnet werden. Das ist jedoch ungenau: Tatsächlich handelt es sich um Erweiterungskarten, deren Kern eine GPU bildet. Grafikkarten erweitern GPUs um dedizierten Speicher, Kühlkörper und weitere Komponenten. Deshalb sind diskrete GPUs integrierten GPUs, die in Mainboards oder CPUs verbaut sind, in der Regel überlegen. Aus diesem Grund sind Grafikkarten aus dem E-Sport- und Gaming-Bereich nicht mehr wegzudenken.
GPUs (Grafikprozessoren) sind insofern mit CPUs (zentralen Prozessoren) vergleichbar, als beide Prozessoren sind. In vielen anderen grundlegenden Aspekten unterscheiden sie sich jedoch deutlich. Im Vergleich zu einer CPU verfügt eine GPU in der Regel über weniger komplexe Steuereinheiten und arithmetisch-logische Einheiten (ALUs) sowie kleinere Caches. Diese einfachere, stärker spezialisierte Parallelstruktur ermöglicht es GPUs, deutlich mehr Kerne zu besitzen als die komplexeren CPUs.
ARM-CPUs haben beispielsweise aufgrund ihrer RISC-Architektur mehr Kerne als ihre x86-Gegenstücke. Dennoch ist ihre Anzahl auf einige Hundert Kerne begrenzt, während eine GPU Tausende von Kernen unterstützen kann. Der entscheidende Vorteil einer CPU besteht darin, dass sie als Allzweckprozessor dank ihres umfassenden Funktionsumfangs nahezu jede Rechenaufgabe bewältigen kann. Eine GPU ist dagegen darauf spezialisiert, bestimmte Aufgaben besonders schnell auszuführen, indem sie eine wesentlich größere Anzahl vereinfachter Versionen derselben Rechenwerkzeuge nutzt. Dazu gehören die Erzeugung der Computergrafik, die auf PC-Bildschirmen angezeigt wird, sowie die Verarbeitung der enormen Mengen an Grafikdaten, die beim Training von KI-Modellen anfallen.
Weitere Informationen:CPU vs. GPU: Welcher Prozessor ist der richtige für Sie?
．GPU vs. Grafikkarte
Der technologische Fortschritt hat zur Verbreitung diskreter bzw. dedizierter Grafikkarten geführt, die häufig ebenfalls als GPUs bezeichnet werden. Das ist jedoch ungenau: Tatsächlich handelt es sich um Erweiterungskarten, deren Kern eine GPU bildet. Grafikkarten erweitern GPUs um dedizierten Speicher, Kühlkörper und weitere Komponenten. Deshalb sind diskrete GPUs integrierten GPUs, die in Mainboards oder CPUs verbaut sind, in der Regel überlegen. Aus diesem Grund sind Grafikkarten aus dem E-Sport- und Gaming-Bereich nicht mehr wegzudenken.
Warum ist die GPU so wichtig?
Im Consumer-Markt ist eine leistungsstarke GPU in Form einer hochwertigen Grafikkarte zu einem unverzichtbaren Bestandteil eines immersiven Gaming- oder Medienerlebnisses geworden. Auch das Mining von Kryptowährungen hat zu einem starken Anstieg der Nachfrage nach GPUs geführt.
Wie bereits erwähnt, sind GPUs für Gaming und E-Sport unverzichtbar, da ihre spezialisierte Parallelarchitektur hochwertige Bilder sehr schnell auf dem Display rendern kann. Dadurch werden fotorealistische visuelle Effekte, höhere Bildwiederholraten, höhere Bildraten (FPS) und ein besonders flüssiges Spielerlebnis bei hohen Auflösungen ermöglicht. Dieselben Eigenschaften sind auch für das Rendern von Computergrafiken und die Erstellung visueller Inhalte von Vorteil. Für Animatoren und Visual Artists kann eine leistungsstarke GPU den kreativen Prozess erheblich beschleunigen. Die Nachfrage nach GPU-Computing ist so groß, dass professionelle Kreative entweder eigene Workstations oder Server in ihren Studios einrichten oder die Dienste einer externen Renderfarm nutzen, um ihre Vorstellungen effizienter umzusetzen.
Bei GPUs (oder GPGPUs), die in Servern zur Unterstützung von Rechenaufgaben installiert sind, sind die Einsatzmöglichkeiten nahezu unbegrenzt. Computer Vision, Machine Learning und Deep Learning sind nur einige der Anwendungsbereiche, in denen GPUs besonders leistungsfähig sind. Generative KI – also der Prozess, bei dem künstliche Intelligenz Texte oder Bilder erzeugt – wurde durch GPU-Computing ermöglicht. GPUs können sowohl beim KI-Training als auch bei der KI-Inferenz eingesetzt werden, insbesondere beim Training: Die großen Mengen an Big Data, die das KI-Modell „untersuchen“ muss, lassen sich durch parallele Verarbeitung wesentlich effizienter verarbeiten. Immer mehr Branchenführer bieten Komplettlösungen an, die Hardware und Software kombinieren, damit verschiedene Branchen die Vorteile von GPUs nutzen können – darunter Fertigung, Transportwesen, Gesundheitswesen, Bildung und Unterhaltung.
Wie bereits erwähnt, sind GPUs für Gaming und E-Sport unverzichtbar, da ihre spezialisierte Parallelarchitektur hochwertige Bilder sehr schnell auf dem Display rendern kann. Dadurch werden fotorealistische visuelle Effekte, höhere Bildwiederholraten, höhere Bildraten (FPS) und ein besonders flüssiges Spielerlebnis bei hohen Auflösungen ermöglicht. Dieselben Eigenschaften sind auch für das Rendern von Computergrafiken und die Erstellung visueller Inhalte von Vorteil. Für Animatoren und Visual Artists kann eine leistungsstarke GPU den kreativen Prozess erheblich beschleunigen. Die Nachfrage nach GPU-Computing ist so groß, dass professionelle Kreative entweder eigene Workstations oder Server in ihren Studios einrichten oder die Dienste einer externen Renderfarm nutzen, um ihre Vorstellungen effizienter umzusetzen.
Bei GPUs (oder GPGPUs), die in Servern zur Unterstützung von Rechenaufgaben installiert sind, sind die Einsatzmöglichkeiten nahezu unbegrenzt. Computer Vision, Machine Learning und Deep Learning sind nur einige der Anwendungsbereiche, in denen GPUs besonders leistungsfähig sind. Generative KI – also der Prozess, bei dem künstliche Intelligenz Texte oder Bilder erzeugt – wurde durch GPU-Computing ermöglicht. GPUs können sowohl beim KI-Training als auch bei der KI-Inferenz eingesetzt werden, insbesondere beim Training: Die großen Mengen an Big Data, die das KI-Modell „untersuchen“ muss, lassen sich durch parallele Verarbeitung wesentlich effizienter verarbeiten. Immer mehr Branchenführer bieten Komplettlösungen an, die Hardware und Software kombinieren, damit verschiedene Branchen die Vorteile von GPUs nutzen können – darunter Fertigung, Transportwesen, Gesundheitswesen, Bildung und Unterhaltung.
Wie unterstützt GIGABYTE?
GIGABYTE ist ein führendes Unternehmen auf dem Markt für dedizierte Grafikkarten und bietet eine umfangreiche Produktpalette mit GPUs führender Marken wie AMD und NVIDIA. Auch die in GIGABYTE-PC-Produkten eingesetzten GPUs, etwa in den AORUS- und AERO-Laptops, überzeugen durch eine herausragende Leistung.
Die Grafikkarten von GIGABYTE sind hauptsächlich in vier Produktserien unterteilt: AORUS, AERO, EAGLE und GAMING. Die AORUS-Serie wurde für anspruchsvolles PC-Gaming entwickelt und bietet innovative Funktionen, um die maximale GPU-Leistung auszuschöpfen. Dazu gehört beispielsweise das Flüssigkühlsystem Waterforce, das die von den GPUs erzeugte Wärme mithilfe eines flüssigen Kühlmittels abführt. Die Serien GAMING und EAGLE sind Mainstream-Grafikkarten, die eine ausgewogene Kombination aus Leistung und Preis bieten. Die AERO-Serie richtet sich hingegen an Kreativschaffende, die GPUs zum Rendern von Grafiken, Bearbeiten von Videos und Erstellen von Inhalten einsetzen.
Darüber hinaus widmet sich GIGABYTE der Erforschung des Potenzials heterogenen Computings – der Kombination von CPUs und GPUs – in Servern für Unternehmen und Forschungseinrichtungen. Die G-Series-GPU-Server bilden eine vollständige Produktlinie mit skalierbaren GPU-Designs hoher Dichte, die sich besonders für Datenanalysen und wissenschaftliche Forschung eignen. Hier einige Beispiele: Die Europäische Organisation für Kernforschung (CERN) nutzt den GIGABYTE G482-Z51 für die quantenphysikalische Forschung am Large Hadron Collider (LHC). Das Lowell Observatory im US-Bundesstaat Arizona, wo Pluto 1894 erstmals entdeckt wurde, setzt den GIGABYTE G482-Z50 ein, um im Weltraum nach einer „Zwillings-Erde“ zu suchen. Die Server der G593-Serie gehören zu den leistungsstärksten KI-Servern der Welt. Sie kombinieren aktuelle CPUs von AMD (im G593-ZD2) oder Intel (im G593-SD0) mit NVIDIA HGX H100 8-GPU, einem leistungsstarken Computing-Modul, das die GPU-Beschleunigung für das Training von KI-Modellen ermöglicht. Überall dort, wo bahnbrechende Entdeckungen gemacht oder neue Erfindungen entwickelt werden, spielen GPUs – und die sie unterstützenden Server – eine wichtige Rolle.
Die Grafikkarten von GIGABYTE sind hauptsächlich in vier Produktserien unterteilt: AORUS, AERO, EAGLE und GAMING. Die AORUS-Serie wurde für anspruchsvolles PC-Gaming entwickelt und bietet innovative Funktionen, um die maximale GPU-Leistung auszuschöpfen. Dazu gehört beispielsweise das Flüssigkühlsystem Waterforce, das die von den GPUs erzeugte Wärme mithilfe eines flüssigen Kühlmittels abführt. Die Serien GAMING und EAGLE sind Mainstream-Grafikkarten, die eine ausgewogene Kombination aus Leistung und Preis bieten. Die AERO-Serie richtet sich hingegen an Kreativschaffende, die GPUs zum Rendern von Grafiken, Bearbeiten von Videos und Erstellen von Inhalten einsetzen.
Darüber hinaus widmet sich GIGABYTE der Erforschung des Potenzials heterogenen Computings – der Kombination von CPUs und GPUs – in Servern für Unternehmen und Forschungseinrichtungen. Die G-Series-GPU-Server bilden eine vollständige Produktlinie mit skalierbaren GPU-Designs hoher Dichte, die sich besonders für Datenanalysen und wissenschaftliche Forschung eignen. Hier einige Beispiele: Die Europäische Organisation für Kernforschung (CERN) nutzt den GIGABYTE G482-Z51 für die quantenphysikalische Forschung am Large Hadron Collider (LHC). Das Lowell Observatory im US-Bundesstaat Arizona, wo Pluto 1894 erstmals entdeckt wurde, setzt den GIGABYTE G482-Z50 ein, um im Weltraum nach einer „Zwillings-Erde“ zu suchen. Die Server der G593-Serie gehören zu den leistungsstärksten KI-Servern der Welt. Sie kombinieren aktuelle CPUs von AMD (im G593-ZD2) oder Intel (im G593-SD0) mit NVIDIA HGX H100 8-GPU, einem leistungsstarken Computing-Modul, das die GPU-Beschleunigung für das Training von KI-Modellen ermöglicht. Überall dort, wo bahnbrechende Entdeckungen gemacht oder neue Erfindungen entwickelt werden, spielen GPUs – und die sie unterstützenden Server – eine wichtige Rolle.
