Paralleles Rechnen

Paralleles Rechnen bezeichnet eine Methode, bei der mehrere Rechenressourcen gleichzeitig genutzt werden, um ein Rechenproblem zu lösen. Dabei werden zahlreiche Anweisungen gleichzeitig ausgeführt. Das Grundprinzip besteht darin, die zu berechnenden Inhalte in einzelne Teilaufgaben aufzuteilen und das Problem anschließend mithilfe mehrerer Ausführungsprozesse zu lösen.

Bei der herkömmlichen Datenverarbeitung werden Softwareoperationen auf einem einzelnen Computer mit einer einzigen zentralen Verarbeitungseinheit (CPU) ausgeführt. Die CPU verarbeitet eine Reihe von Anweisungen, um ein Problem nacheinander zu lösen, wobei jeweils nur eine Anweisung ausgeführt werden kann. Parallele Datenverarbeitung ist eine Weiterentwicklung dieses sequenziellen Berechnungsverfahrens. Sie orientiert sich an den Vorgängen in der Natur, bei denen Ereignisse gleichzeitig stattfinden und parallel verarbeitet werden können. Nach diesem Prinzip lässt sich die Verarbeitung komplexer Anweisungen beschleunigen und die Rechenzeit verkürzen.

Die G-Series-Server von GIGABYTE verfügen über verschiedene Erweiterungssteckplätze für GPU-Beschleunigerkarten. Dadurch lässt sich die Leistung des parallelen Rechnens nutzen, indem die Rechenleistung einer Mehrkern-GPU eingesetzt wird. Der G291-2G0 kann in einem 2U-Gehäuse bis zu 16 NVIDIA-T4-/P4-Beschleunigerkarten aufnehmen und eignet sich damit für KI-Inferenz-Workloads wie Spracherkennung, Bild- und Videoverarbeitung sowie Empfehlungssysteme für Online-Shopping oder Video-Streaming. Die NVIDIA Tesla T4 wurde entwickelt, um die Beschleunigungs- und Rechenkapazität eines einzelnen Servers durch Scale-up zu erweitern. Dadurch lässt sich die Inferenzlatenz um den Faktor 10 reduzieren und eine herausragende Energieeffizienz bei der Datenverarbeitung erzielen, die 40-mal höher ist als bei einer CPU.