GPU

Was ist eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU)?

Eine Grafikverarbeitungseinheit, auch Grafikprozessor oder GPU genannt, ist eine Art elektronischer Schaltkreis, der die Computergrafik und Bildverarbeitung auf einer Vielzahl von Geräten beschleunigen soll, darunter Grafikkarten, Motherboards, Mobiltelefone und Personalcomputer (PCs).

GPUs können mathematische Berechnungen schnell durchführen und so die Zeit verkürzen, die ein Computer zum Ausführen mehrerer Programme benötigt. Diese Funktion macht GPUs zu einem wichtigen Wegbereiter für aufkommende und zukünftige Technologien wie maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) und Blockchain.

Vor der Erfindung der GPUs in den 1990er Jahren waren Grafikcontroller in PCs und Videospiel-Controllern auf die zentrale Verarbeitungseinheit (CPU) des Computers angewiesen. Seit den frühen 1950er Jahren ist die CPU der wichtigste Prozessor eines Computers und führt alle für die Ausführung eines Programms erforderlichen Anweisungen aus, wie Logik, Steuerung und Ein-/Ausgabe (I/O). Mit dem Aufkommen von Personal Gaming und computergestütztem Design (CAD) in den 1990er Jahren benötigte die Branche jedoch eine schnellere und effizientere Methode, um Pixel in kurzer Zeit zu kombinieren.

Im Jahr 2007 entwickelte Nvidia CUDA (Compute Unified Device Architecture), eine Software, die Entwicklern direkten Zugriff auf die parallele Rechenleistung von GPUs ermöglichte, sodass die GPU-Technologie in einem viel breiteren Anwendungsbereich als je zuvor eingesetzt werden konnte. In den 2010er Jahren gab es große Fortschritte in der GPU-Technologie. Die vielleicht wichtigsten davon waren Raytracing (das ein Computerbild erzeugt, indem die Richtung des Lichts von der Kamera verfolgt wird) und Tensorkerne (die Deep Learning ermöglichen sollen).

Aufgrund dieser Fortschritte spielen GPUs eine wichtige Rolle bei der KI-Beschleunigung und bei Deep-Learning-Prozessoren und haben die Entwicklung von KI- und ML-Anwendungen beschleunigt. Heute liefern GPUs nicht nur den Strom für Spielekonsolen und Bearbeitungssoftware, sondern auch für modernste Rechenleistung, die für viele Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist.

Wie funktioniert eine GPU?

Heutige GPUs nutzen viele Multiprozessoren, um alle verschiedenen Teile der Aufgabe zu bewältigen, die sie ausführen sollen.

GPUs verfügen über einen eigenen Rapid Access Memory (RAM) – einen speziellen elektronischen Speichertyp zum Speichern von Code und Daten, auf die der Chip bei Bedarf zugreifen und die er ändern kann. Moderne GPUs verfügen oft über RAM, das speziell für die Speicherung großer Datenmengen ausgelegt ist, die für rechenintensive Aufgaben wie Grafikbearbeitung, Gaming oder KI/ML-Anwendungen benötigt werden.

Zwei beliebte GPU-Speicher sind Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory for Sixth Edition Graphics (GDDR6) und die nächste Generation GDDR6X. GDDR6X verbraucht pro übertragenem Bit 15 Prozent weniger Strom als GDDR6, verbraucht aber aufgrund seiner höheren Geschwindigkeit insgesamt mehr Strom. iGPUs können in die CPU eines Computers integriert oder in einen Steckplatz neben der CPU gesteckt und über PCI-Express-Anschlüsse verbunden werden. Die iGPU kann in die CPU des Computers integriert oder in einen Steckplatz neben der CPU gesteckt und über einen PCI-Express-Anschluss verbunden werden.

Welche verschiedenen GPU-Typen gibt es? 

Es gibt drei Arten von GPUs: diskrete GPUs, integrierte GPUs und virtuelle GPUs.

Diskrete GPU: Eine diskrete GPU (dGPU) ist ein von der CPU des Geräts unabhängiger Grafikprozessor, der für den Empfang und die Verarbeitung von Informationen zuständig ist, damit der Computer ordnungsgemäß funktioniert. Standalone-GPUs werden typischerweise für anspruchsvolle Anwendungen mit speziellen Anforderungen verwendet, wie z. B. Videobearbeitung, Content-Erstellung oder High-End-Gaming. Es handelt sich um unterschiedliche Chips mit Anschlüssen für separate Platinen, die üblicherweise über einen Shortcut-Steckplatz mit der CPU verbunden sind. Eine der am weitesten verbreiteten diskreten GPUs ist die Marke Intel Arc, die speziell für die PC-Gaming-Branche entwickelt wurde.

Integrierte GPU: Eine integrierte GPU oder iGPU ist in die Infrastruktur eines Computers oder Geräts integriert, üblicherweise neben der CPU. Das integrierte GPU-Design wurde in den 2010er Jahren von Intel eingeführt. Hersteller wie MSI, ASUS und Nvidia erkannten daraufhin die großen Vorteile der Kombination von GPU und CPU (ohne dass der Benutzer die GPU selbst über einen PCI-Express-Steckplatz hinzufügen musste), und so erfreuten sich integrierte GPUs zunehmender Beliebtheit. Auch heute noch sind integrierte GPUs eine beliebte Wahl für Laptop-Nutzer, Gamer und andere, die rechenintensive Programme auf PCs ausführen.

Virtuelle GPU: Eine virtuelle GPU bietet die gleiche Funktionalität wie eine separate oder integrierte GPU, jedoch ohne die Hardware. Eine virtuelle GPU ist lediglich eine Softwareversion einer GPU, die für eine Cloud-Instanz entwickelt wurde und dieselben Workloads wie eine physische GPU ausführen kann. Da keine Hardware erforderlich ist, sind virtuelle GPUs zudem einfacher und kostengünstiger zu warten als physische Produkte.

Was ist der Unterschied zwischen einer GPU und einer CPU?

CPUs und GPUs ähneln sich im Aufbau, verfügen beispielsweise über viele Kerne und Transistoren für die Verarbeitung von Aufgaben. CPUs sind jedoch funktional vielseitiger als GPUs. GPUs konzentrieren sich in der Regel auf eine einzelne, spezifische Rechenaufgabe, wie beispielsweise Grafikverarbeitung oder maschinelles Lernen.

Die CPU ist das Herz und Gehirn eines Computersystems oder -geräts. Sie empfängt allgemeine Anweisungen oder Anfragen von einem Programm oder einer Softwareanwendung zu einer Aufgabe. Im Gegensatz dazu führt die GPU spezifischere Aufgaben aus, die häufig die schnelle Verarbeitung hochauflösender Bilder und Videos beinhalten. Um ihre Aufgaben zu erfüllen, führt die GPU ständig komplexe mathematische Berechnungen durch, die für die Grafikwiedergabe oder andere rechenintensive Funktionen erforderlich sind.

Einer der größten Unterschiede zwischen CPUs und GPUs besteht darin, dass CPUs tendenziell weniger Kerne verwenden und Aufgaben in linearer Reihenfolge ausführen, während GPUs Hunderte oder sogar Tausende von Kernen haben und die parallele Verarbeitung unterstützen, was zu blitzschnellen Verarbeitungsgeschwindigkeiten führt.

Die ersten GPUs wurden entwickelt, um das Rendering von 3D-Grafiken zu beschleunigen und so Film- und Videospielszenen realistischer und fesselnder erscheinen zu lassen. Der erste GPU-Chip, Nvidias GeForce, kam 1999 auf den Markt. Darauf folgte eine Phase rasanten Wachstums, in der die GPU-Leistung dank ihrer schnellen Parallelverarbeitung auch in anderen Bereichen eingesetzt werden konnte.

Parallelverarbeitung oder Parallelrechnen ist eine Art des Rechnens, bei der zwei oder mehr Prozessoren verschiedene Teilaufgaben einer Rechenaufgabe erledigen. Vor der Einführung von GPUs konnten Computer älterer Generationen nur ein Programm gleichzeitig ausführen, was oft Stunden dauerte. Die Parallelverarbeitungsfunktionen von GPUs ermöglichen die gleichzeitige Ausführung vieler Berechnungen oder Aufgaben. Dadurch sind sie schneller und effizienter als die CPUs älterer Computer.