GPU
Die GPU (Graphics Processing Unit), auf Deutsch Grafikprozessor, ist ein spezialisierter Prozessor, der ursprünglich für die Berechnung und Darstellung von Grafiken entwickelt wurde. Im Gegensatz zur CPU, die wenige komplexe Aufgaben sequentiell abarbeitet, ist die GPU darauf optimiert, tausende einfache Berechnungen gleichzeitig durchzuführen.
Heute sind GPUs nicht mehr nur für Spiele und Grafikbearbeitung relevant. Sie spielen eine zentrale Rolle in Bereichen wie Machine Learning, wissenschaftlichen Simulationen und Kryptowährungen. Als IT-Fachkraft wirst du GPUs sowohl bei der Hardwareplanung als auch bei der Entwicklung rechenintensiver Anwendungen begegnen.
Geschichte und Entwicklung
Die Geschichte der GPU beginnt in den 1990er Jahren, als 3D-Grafik in Computerspielen immer wichtiger wurde. Der Begriff GPU wurde 1999 von NVIDIA mit der Vorstellung der GeForce 256 geprägt. Dieser Chip konnte erstmals Transformations- und Beleuchtungsberechnungen eigenständig durchführen und entlastete damit die CPU erheblich.
Vor der GeForce 256 gab es bereits Grafikbeschleuniger wie die 3dfx Voodoo-Karten, die jedoch nur Teilaspekte der Grafikberechnung übernahmen. Die vollständige Integration aller wichtigen Grafikfunktionen in einem Chip markierte den Beginn der modernen GPU-Ära.
Ein weiterer Meilenstein war 2007 die Einführung von CUDA durch NVIDIA, das GPUs für allgemeine Berechnungen (GPGPU - General Purpose GPU) nutzbar machte. Damit konnten Entwickler die massive Parallelverarbeitung der GPU für nicht-grafische Aufgaben wie wissenschaftliche Simulationen und später Machine Learning einsetzen.
Wissenschaftliche Berechnungen
In Forschung und Wissenschaft werden GPUs für Simulationen eingesetzt: Wettervorhersagen, Molekulardynamik, Strömungssimulationen und Finanzmodelle. Die parallele Architektur ermöglicht Berechnungen, die auf CPUs nicht in realistischer Zeit möglich wären.
Videobearbeitung und Rendering
Professionelle Videobearbeitung nutzt GPU-Beschleunigung für Effekte, Farbkorrektur und das finale Rendering. Programme wie DaVinci Resolve, Adobe Premiere Pro und Blender können Aufgaben, die früher Stunden dauerten, in Minuten erledigen.
Wichtige Leistungskennzahlen
Bei der Auswahl einer GPU helfen verschiedene Kennzahlen, die Leistung einzuschätzen.
- TFLOPS (Teraflops): Billionen Gleitkommaoperationen pro Sekunde - ein Maß für die Rechenleistung
- Shader-Anzahl: Mehr CUDA Cores/Stream Processors bedeuten tendenziell mehr Leistung
- VRAM-Größe und -Typ: Wichtig für hochauflösende Texturen und große Datensätze
- Speicherbandbreite: Wie schnell Daten zwischen GPU und VRAM übertragen werden (GB/s)
- TDP/TBP: Thermal Design Power / Total Board Power - der Stromverbrauch und die Wärmeabgabe
- Taktfrequenz: Boost-Takt gibt die maximale Geschwindigkeit unter Last an
GPU-Programmierung
Um die GPU für eigene Programme zu nutzen, stehen verschiedene Frameworks und APIs zur Verfügung.
- CUDA: NVIDIAs proprietäre Plattform für GPU-Computing, weit verbreitet im KI-Bereich
- OpenCL: Offener Standard für parallele Berechnungen auf verschiedenen Hardwareplattformen
- Vulkan: Moderne, plattformübergreifende Grafik-API mit geringem Overhead
- DirectX 12: Microsofts Grafik-API für Windows, optimiert für Gaming
- Metal: Apples Grafik- und Compute-API für macOS und iOS
Für Machine Learning nutzen die meisten Entwickler Hochsprachen-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow, die die GPU-Programmierung abstrahieren. Das direkte Schreiben von CUDA- oder OpenCL-Code ist nur für spezialisierte Anwendungen notwendig.
GPU in der Praxis
Als Fachinformatiker für Systemintegration wirst du GPUs bei der Planung von Workstations und Servern berücksichtigen müssen. Für CAD-Arbeitsplätze, Videobearbeitung oder KI-Entwicklung ist die richtige GPU-Auswahl entscheidend. Auch die Kühlung und Stromversorgung muss entsprechend dimensioniert sein - eine High-End-GPU kann allein 450 Watt oder mehr verbrauchen.
In der Anwendungsentwicklung ist das Verständnis von GPU-Computing wichtig, wenn du mit rechenintensiven Anwendungen arbeitest. Viele Algorithmen lassen sich parallelisieren und profitieren enorm von GPU-Beschleunigung. Tools wie nvidia-smi (NVIDIA) oder der Task-Manager zeigen dir die GPU-Auslastung in Echtzeit.
Quellen und weiterführende Links
Bei Grafikprozessoren unterscheidet man zwischen dedizierten GPUs und integrierten Grafikeinheiten.
Dedizierte GPU (Grafikkarte)
Eine dedizierte GPU ist ein separater Chip auf einer eigenen Platine (Grafikkarte), die in einen PCIe-Slot eingesteckt wird. Sie hat eigenen Speicher (VRAM) und eine separate Stromversorgung. Dedizierte GPUs bieten die höchste Leistung und sind notwendig für Gaming, professionelle Grafikarbeit und KI-Training.
Die wichtigsten Hersteller dedizierter GPUs sind:
- NVIDIA: GeForce (Gaming), RTX (Raytracing), Quadro/RTX A-Serie (Workstation), Tesla/H100 (Datacenter/KI)
- AMD: Radeon RX (Gaming), Radeon Pro (Workstation), Instinct (Datacenter)
- Intel: Arc (Gaming/Creator), Data Center GPU Max (Server)
Integrierte Grafik (iGPU)
Eine integrierte GPU (iGPU) ist direkt in die CPU eingebaut und teilt sich den Arbeitsspeicher mit dem System. Sie ist energieeffizienter und kostengünstiger, bietet aber deutlich weniger Leistung. Für Office-Anwendungen, Videostreaming und einfache Grafikaufgaben reicht eine iGPU vollkommen aus.
Beispiele für integrierte Grafik sind Intel UHD Graphics und Intel Iris Xe in Intel-Prozessoren sowie AMD Radeon Graphics in AMD Ryzen APUs. Die Apple M-Serie kombiniert CPU und GPU ebenfalls auf einem Chip, erreicht aber deutlich höhere GPU-Leistung als klassische iGPUs.
Einsatzgebiete moderner GPUs
Die Einsatzgebiete von GPUs haben sich in den letzten Jahren stark erweitert. Neben der klassischen Grafikverarbeitung gibt es heute zahlreiche weitere Anwendungsbereiche.
Gaming und Visualisierung
Der ursprüngliche Einsatzzweck bleibt einer der wichtigsten: Echtzeit-3D-Grafik in Spielen und Visualisierungsanwendungen. Moderne GPUs berechnen komplexe Shader-Effekte, Raytracing für realistische Beleuchtung und hochauflösende Texturen mit Bildraten von 60 FPS und mehr.
Machine Learning und KI
GPUs sind heute unverzichtbar für das Training neuronaler Netze. Die parallele Architektur eignet sich perfekt für die Matrixoperationen, die Deep Learning dominieren. Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und JAX nutzen GPUs für dramatische Geschwindigkeitsvorteile - ein Training, das auf der CPU Wochen dauern würde, ist auf einer modernen GPU in Stunden abgeschlossen.
Auch die Inferenz (Ausführung trainierter Modelle) profitiert von GPUs. KI-Dienste wie ChatGPT, Bildgeneratoren und Spracherkennung laufen auf GPU-Clustern in Rechenzentren.