Verarbeite große Daten in kürzester Zeit.
GPUs
Die Vorteile von GPUs
Um heutige Herausforderungen im Design, der Kreativität und Wissenschaft zu bewältigen, vereinen die neuen GPUs (Graphics Processing Units) professionelle Grafik mit Rechenleistung und KI (Künstliche Intelligenz)-Beschleunigung. Egal ob es sich um 3D-Rendering, Machine Learning oder KI handelt: Verarbeite große und komplexe Datenmengen in kürzester Zeit mit der NVIDIA A10-Grafikkarte! Gehostet, verwaltet und mit Liebe in Deutschland gemacht.
Parallele Verarbeitung
GPUs sind dafür ausgelegt, tausende von Berechnungen gleichzeitig auszuführen, was sie für Aufgaben, die massive Parallelverarbeitung erfordern, wie beispielsweise Videoverarbeitung, wissenschaftliche Simulationen und maschinelles Lernen, sehr gut geeignet macht.
Niedrige Kosten
GPUs sind für bestimmte Workloads kosteneffektiv, da sie eine große Anzahl von Berechnungen parallel ausführen können. Dies bedeutet, dass weniger GPUs benötigt werden, um die gleiche Leistung wie herkömmliche CPUs zu erzielen, was Hardwarekosten und Gesamtbetriebskosten reduziert.
Hohe Performance
GPUs bieten eine hohe Leistung für datenintensive Aufgaben wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und wissenschaftliche Simulationen. Sie sind für die parallele Verarbeitung optimiert, was bedeutet, dass sie große Datenmengen parallel verarbeiten können und somit erhebliche Leistungsverbesserungen gegenüber traditionellen CPUs bieten.
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Was schön zu wissen ist
Wofür steht GPU?
Eine GPU steht für „Graphics Processing Unit“. Es handelt sich dabei um eine spezialisierte elektronische Schaltung, die entwickelt wurde, um Speicher schnell zu manipulieren und zu verändern, um die Erstellung von Bildern in einem Frame-Buffer zu beschleunigen, die für die Ausgabe auf einem Anzeigegerät vorgesehen sind. Ursprünglich wurde sie entwickelt, um die 3D-Grafikdarstellung zu beschleunigen, aber GPUs werden heute für eine Vielzahl von rechenintensiven Aufgaben eingesetzt, wie zum Beispiel wissenschaftliche Simulationen, maschinelles Lernen und Kryptowährungs-Mining. Im Vergleich zu CPUs verfügen GPUs über wesentlich mehr Kerne, was es ihnen ermöglicht, viele Berechnungen parallel durchzuführen und sie somit für bestimmte Arten von Verarbeitungsaufgaben wesentlich schneller zu machen.
Ist die Verwendung von GPUs ein neuer Hype oder ziemlich üblich?
Die Verwendung von GPUs (Graphics Processing Units) für allgemeine Zwecke ist kein neues Konzept, aber in den letzten Jahren aufgrund des Aufstiegs von Deep Learning, Big Data und anderen rechenaufwändigen Anwendungen immer häufiger geworden. In der Vergangenheit wurden GPUs hauptsächlich für die Grafikrendering verwendet, aber ihre parallele Verarbeitungsfähigkeit machte sie gut geeignet für andere Arten von Anwendungen, die schwere Berechnungen erfordern, wie wissenschaftliche Simulationen und Datenverarbeitung. Der hohe Preis von GPUs und die spezialisierten Programmierfähigkeiten, die erforderlich sind, um sie effektiv zu nutzen, begrenzten jedoch ihre breite Anwendung für diese Anwendungen. In den letzten Jahren haben jedoch die Entwicklung von Bibliotheken und Frameworks wie CUDA und Tensorflow das Programmieren und die Verwendung von GPUs für eine breitere Palette von Anwendungen erleichtert. Darüber hinaus haben Fortschritte in der GPU-Hardware, wie eine erhöhte Speicherbandbreite und die Entwicklung von spezialisierten Prozessoren, GPUs leistungsfähiger und effizienter gemacht, was ihre Verwendung weiter vorantreibt. Obwohl die Verwendung von GPUs für allgemeine Zwecke kein neues Konzept ist, kann ihre zunehmende Verbreitung in den letzten Jahren als Reflexion des wachsenden Bedarfs an Hochleistungscomputing in vielen Bereichen sowie der fortlaufenden Entwicklung und Verfeinerung der GPU-Technologie und -Software angesehen werden.
Wie viel schneller ist eine GPU im Vergleich zu einer CPU?
Bei Aufgaben, die parallelisiert werden können und große Mengen an Datenverarbeitung erfordern, können GPUs signifikant schneller als CPUs sein. Dies liegt daran, dass GPUs mit deutlich mehr Prozessorkernen als CPUs konzipiert sind, was ihnen ermöglicht, viele Berechnungen parallel auszuführen.
Zum Beispiel können Aufgaben wie Bild- und Videobearbeitung, wissenschaftliche Simulationen und maschinelles Lernen signifikante Geschwindigkeitsverbesserungen aufweisen, wenn GPUs anstelle von CPUs verwendet werden. In einigen Fällen kann die Geschwindigkeitssteigerung Hunderte Male schneller sein.
Wen kann ich im Falle eines Problems kontaktieren?
Du kannst Unterstützung unter nws@netways.de sowie im Live-Chat unten rechts erhalten.
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