Als Eckpfeiler der KI-Verarbeitung spielen Grafikprozessoren (GPUs) eine immer wichtigere Rolle in Rechenzentren. Durch die Bereitstellung von Spitzenleistungen für das Training und die Inferenz der KI bewegen die Grafikprozessoren die Unternehmen dazu, in neue Speicher- und Rechenkapazitäten zu investieren. In diesem Zusammenhang wird Frankreich dank der Rekordinvestition von Microsoft (4 Milliarden Euro) in den Ausbau seiner Cloud- und KI-Infrastruktur der nächsten Generation bis Ende 2025 eine Kapazität von bis zu 25.000 Grafikprozessoren der neuesten Generation erhalten.
Doch was ist ein Grafikprozessor? Welche Unterschiede gibt es zu einer CPU? Was sind die konkreten Anwendungen? Wir machen eine Bestandsaufnahme.
Was ist ein Grafikprozessor?
Der Grafikprozessor ist ein Prozessor, der in Rechenzentren häufig für rechenintensive Anwendungen wie Modellierung und Simulation für Videospezialeffekte, wissenschaftliche Forschung, Ingenieurwesen, Finanzwesen oder Meteorologie eingesetzt wird. Die parallele Architektur der Grafikprozessoren ermöglicht es, diese Berechnungen im Vergleich zu herkömmlichen CPUs (Central Processing Units) deutlich zu beschleunigen.
Was ist eine CPU?
Die CPU (Central Processing Unit) ist die zentrale Verarbeitungseinheit. Für den Computer ist die CPU am ehesten mit dem Gehirn für den Menschen vergleichbar. Die CPU wird auch als Prozessor bezeichnet und ist eines der wichtigsten Teile eines Computers. Sie ermöglicht den Austausch zwischen allen Komponenten eines PCs. Ein Prozessor ruft zum Beispiel die im Arbeitsspeicher oder auf der Festplatte gespeicherten Informationen ab, um sie zu verarbeiten und dann das Ergebnis auf dem Bildschirm anzuzeigen. Ohne die CPU kann der Computer nicht „denken“ und somit nicht funktionieren. Angesichts der Forderung nach immer mehr Geschwindigkeit wurden die CPUs seit ihrer Erfindung stark weiterentwickelt und sind heute in der Lage, viele Aufgaben gleichzeitig zu erledigen und dabei fast augenblicklich Ergebnisse zu liefern.
Grafikprozessoren: Welche Anwendungen?
- Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Rechenzentren nutzen Grafikprozessoren, um Aufgaben im Zusammenhang mit KI und Machine Learning (ML) zu beschleunigen, einschließlich des Trainings und der Inferenz von tiefen neuronalen Netzen. Grafikprozessoren sind besonders effizient bei der Durchführung von Berechnungen mit großen Datensätzen, was sie zu einer beliebten Wahl für Deep-Learning-Anwendungen macht.
- Virtualisierung von Grafikprozessoren: Die Virtualisierung von Grafikprozessoren ermöglicht eine effiziente Aufteilung der Grafikprozessorressourcen auf mehrere virtuelle Maschinen. Dies ist in Cloud-Computing-Umgebungen nützlich, in denen mehrere einzelne Benutzer gleichzeitig auf die Rechenleistung der Grafikprozessoren zugreifen müssen.
- Video- und Grafikbearbeitung: Grafikprozessoren werden zur Beschleunigung der Video- und Grafikverarbeitung in Rechenzentren eingesetzt, z. B. für die Wiedergabe von Multimediainhalten in Echtzeit, hochauflösendes Videostreaming und Anwendungen für virtuelle und erweiterte Realität.
- Wissenschaftliche Berechnung und Simulationen: Grafikprozessoren werden auch für wissenschaftliche Berechnungen und Simulationen eingesetzt, z. B. für Klimamodelle, die Forschung in der Teilchenphysik, Bioinformatik und die Entwicklung von Medikamenten und klinischen Tests.
Grafikprozessoren spielen daher eine entscheidende Rolle in Rechenzentren, da sie eine hohe Rechenleistung ermöglichen, KI- und ML-Aufgaben beschleunigen und die Video- und Grafikverarbeitung sowie Anwendungen für wissenschaftliche Berechnungen und Simulationen vereinfachen. Im Rahmen der Entwicklung unserer „IA-Ready“-Campus unterstützen wir unsere Kunden bei der Bereitstellung von Grafikprozessoren.
