GPU Computing bezeichnet die Nutzung von Grafikprozessoren (GPUs – Graphics Processing Units) zur Beschleunigung allgemeiner Rechenaufgaben, die über die klassische Grafikverarbeitung hinausgehen. Dabei werden GPUs nicht mehr nur für das Rendering von Bildern verwendet, sondern als leistungsfähige Recheneinheiten für datenintensive Aufgaben in Bereichen wie künstliche Intelligenz (KI), Simulation, wissenschaftliches Rechnen oder Big Data Analytics eingesetzt.

Grundprinzip:

Im Gegensatz zu CPUs (Central Processing Units), die für sequentielle Aufgaben mit wenigen, leistungsstarken Kernen optimiert sind, verfügen GPUs über Tausende von kleineren, parallel arbeitenden Recheneinheiten. Dadurch eignen sie sich ideal für massiv parallele Berechnungen, z. B. Matrixoperationen, Bildverarbeitung oder neuronale Netzwerke.

Typische Einsatzgebiete:

• Künstliche Intelligenz und Deep Learning: Training und Inferenz von neuronalen Netzen (z. B. mit TensorFlow oder PyTorch)
• High Performance Computing (HPC): Simulationen in der Klimaforschung, Physik, Chemie oder Biomedizin
• Datenanalyse & Machine Learning: Verarbeitung großer Datenmengen, z. B. in Finanzmodellen oder Recommendation Engines
• Rendering & 3D-Grafik: Videobearbeitung, CAD-Anwendungen, Visual Effects

Beispiele für GPU-Computing-Plattformen:

• NVIDIA CUDA: Proprietäre Plattform für paralleles Computing mit NVIDIA-GPUs
• AMD ROCm (Radeon Open Compute): Offene Plattform für GPU-Beschleunigung mit AMD-GPUs
• OpenCL: Offener Standard für heterogenes Computing (GPU, CPU, FPGA)

Vorteile:

• Hohe Rechenleistung: Deutlich höhere FLOPS (Floating Point Operations per Second) als CPUs bei parallelen Aufgaben
• Effizienz: Geringerer Energieverbrauch pro Recheneinheit bei entsprechender Auslastung
• Skalierbarkeit: In Clustern mit mehreren GPUs pro Server kombinierbar

Herausforderungen:

• Speicherbandbreite: Engpass bei sehr datenintensiven Aufgaben
• Programmierung: Erfordert spezielles Know-how (z. B. CUDA- oder OpenCL-Programmierung)
• Kosten: Hochleistungs-GPUs für Rechenzentren (z. B. NVIDIA A100 oder AMD Instinct) sind teuer

Fazit:

GPU Computing ist heute ein zentraler Baustein moderner Hochleistungsrechenzentren und essenziell für datenintensive und KI-getriebene Anwendungen. Durch die enorme Parallelisierung bieten GPUs einen signifikanten Performance-Gewinn gegenüber herkömmlichen CPUs – vorausgesetzt, die Softwarearchitektur ist darauf ausgelegt.