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Ursprünglich für die Darstellung von Grafiken in Videospielen entwickelt, haben GPUs mit ihren unübertroffenen parallelen Verarbeitungsfähigkeiten, wie Deep Learning und Bildverarbeitung, die KI revolutioniert.
Im Gegensatz zu CPUs zeichnen sich GPUs durch die gleichzeitige parallele Ausführung tausender Rechenaufgaben aus, wodurch sie für das Training und den Betrieb komplexer neuronaler Netze unverzichtbar sind.
Was sind die Vorteile einer GPU?
Parallele Rechenleistung – Mit Tausenden von Kernen, die für parallele Berechnungen optimiert sind, ermöglichen GPUs immer realistischere Grafiken. Außerdem beschleunigen sie KI-Workloads erheblich und reduzieren die Trainingszeiten von Wochen auf Stunden.
Skalierbarkeit – Durch die parallele Nutzung der Leistung mehrerer GPUs können Unternehmen ihre KI-Infrastruktur nahtlos skalieren, um ihren sich wandelnden Anforderungen gerecht zu werden.
Was sind die Schwächen einer GPU?
Spezifische Anwendungsfälle – GPUs eignen sich zwar hervorragend für parallele Verarbeitungsaufgaben, sind jedoch bei sequenziellen oder Single-Thread-Anwendungen möglicherweise nicht so effizient, was ihre Vielseitigkeit einschränkt.
Wofür steht GPU?
GPU steht für Graphics Processing Unit(Grafikprozessor). Es handelt sich um einen speziellen Prozessor, der die Grafikdarstellung beschleunigt und komplexe Berechnungen für visuelle Aufgaben durchführt. GPUs werden häufig in Spielen, bei der Videobearbeitung und in Anwendungen mit 3D-Grafiken und maschinellem Lernen eingesetzt.
Welche Unternehmen stellen GPUs her?
Mehrere Unternehmen sind für die Herstellung von GPUs (Grafikprozessoren) bekannt. Hier sind einige der wichtigsten Akteure der Branche:
NVIDIA: Ein führendes Unternehmen im Bereich GPU-Design, bekannt für seine GeForce-Serie für Gaming und die Quadro-Serie für professionelle Grafik.
AMD (Advanced Micro Devices): Produziert Radeon-GPUs, die sowohl im Gaming- als auch im professionellen Bereich beliebt sind.
Intel: Vor kurzem mit der Intel Arc-Serie in den Markt für diskrete GPUs eingestiegen.
Apple: Entwickelt eigene GPUs für den Einsatz in seinen Geräten, beispielsweise die Chips M1 und M2.
Qualcomm: Bekannt für seine Adreno-GPUs, die in Snapdragon-Prozessoren für mobile Geräte verwendet werden.
Samsung: Hersteller von Exynos-Prozessoren, die integrierte GPUs für seine Smartphones enthalten.
ARM: Entwirft GPU-Architekturen, die von verschiedenen Herstellern in mobilen und eingebetteten Systemen verwendet werden.