Werfen wir einen kurzen Blick auf die Geschichte des GPU-Computings, wie GPU-Server Ihrem Unternehmen helfen können und welche Risiken und Herausforderungen bei ihrer Implementierung zu beachten sind.
Ein bisschen Geschichte – Wie alles begann
Der Wunsch nach schnelleren, effizienteren und kostengünstigeren Datenverarbeitungsmethoden ist kein neues Phänomen. Der Einsatz spezieller Zusatzkarten und Chips zur Steigerung der Rechenleistung ist seit Jahrzehnten bekannt. Denken wir etwa an den legendären mathematischen Koprozessor Intel 8087 aus den 1980er-Jahren oder an 3D-Beschleuniger für grafisch anspruchsvolle Szenen in den 1990ern. Doch Ende der 1990er schien es, als würden diese Spezialkarten langsam verschwinden: Die Leistung der Prozessoren stieg rasant, während grafische Karten zunehmend komplexere Aufgaben bewältigen konnten, wie 3D-Szenen, Lichteffekte oder Materialsimulationen.
NVIDIA und die CUDA-Technologie
Ein entscheidender Wendepunkt kam 2006 mit der Einführung der CUDA-Technologie von NVIDIA. Die Ingenieure erkannten, dass die Leistung von Grafikkarten weit über das „Darstellen von Bildern“ hinausgehen könnte. Grafikkarten ermöglichten plötzlich leistungsstarke Datenverarbeitung und mathematische Berechnungen – oft sogar schneller als CPUs.
Dieser Moment markierte den Beginn des GPU-Computings.
Nach NVIDIAs Erfolg mit CUDA folgten auch andere Hersteller wie AMD/ATI mit der ROCm-Technologie, die speziell für die Optimierung der AMD/ATI-Grafikkartenleistung entwickelt wurde. Ein harter Wettbewerb um höhere Leistung, mehr Speicher, bessere Energieeffizienz und geringere Wärmeentwicklung entstand zwischen NVIDIA und AMD – und treibt die Innovation bis heute voran.
Warum Grafikkarten schneller rechnen – und „denken“ können
Grafikkarten sind auf massiv-parallele Berechnungen ausgelegt und für Matrizenoperationen optimiert – beides wichtige Bestandteile moderner KI. Bereits 2006, als Prozessoren gerade erst mit Mehrkern-Technologie (wie dem Intel Core 2 Duo) aufkamen, hatten GPUs oft schon Dutzende Rechenkerne. Das machte sie ideal für Aufgaben wie das Durchlaufen von Graphen, statistische Berechnungen oder KI-Algorithmen.
Typische Anwendungsfälle für GPU-Server
GPU-Server eignen sich hervorragend für Aufgaben, die in viele unabhängige Teilberechnungen zerlegt werden können, darunter:
- KI und maschinelles Lernen: Optimal für das Training und die Inferenz von Modellen.
- Simulationen und wissenschaftliche Berechnungen: Physikalische Simulationen und komplexes Modellieren.
- Blockchain und Kryptowährungen: Für Mining und die Analyse von Transaktionen.
Aufgaben, die keine Parallelisierung zulassen – wie relationale Datenbanken oder einfache Webserver-Anfragen – profitieren hingegen nicht von GPUs.
Herausforderungen des GPU-Computings: Hohe Kosten, Energieverbrauch und Hardware-Grenzen
Neue Technologien bringen auch Herausforderungen mit sich. GPU-Computing hat drei zentrale: hohe Kosten, Energiebedarf und limitierte Hardwarekapazitäten.
Während High-End-Prozessoren wie die AMD EPYC-Serie wenige hundert Watt verbrauchen und überschaubare Wärme entwickeln, benötigen moderne GPUs oft bis zu 1 kW Energie und kosten Hunderttausende bis Millionen Euro. Die entstehende Abwärme erfordert ausgeklügelte Kühlungssysteme und belastet die Infrastruktur eines Rechenzentrums erheblich.
Zudem sind GPUs in ihrer Speicherkapazität begrenzt. Während Server mit Terabytes an Arbeitsspeicher ausgestattet werden können, bieten GPUs oft nur 64 bis 192 GB VRAM – und eine Erweiterung ist nicht möglich. Für speicherintensive Aufgaben müssen daher mehrere Grafikkarten kombiniert werden, was den Energieverbrauch weiter erhöht.
GPU allein reicht nicht – Weitere spezialisierte Beschleuniger
Neben GPUs gibt es weitere spezialisierte Beschleuniger wie HSMs (Hardware Security Module) für Kryptografie und Sicherheit, TPUs (Tensor Processing Units) für KI-Anwendungen sowie programmierbare Chips (FPGAs), die sich flexibel an Kundenanforderungen anpassen lassen. FPGAs werden beispielsweise in der Netzwerktechnologie oder bei KI-Prototypen eingesetzt.
Fazit
Grafikkarten und andere Beschleuniger sind heute unverzichtbare Bestandteile moderner IT. Sie beschleunigen wissenschaftliche und technische Prozesse und eröffnen neue Möglichkeiten in der KI und im e-Commerce. Es gilt jedoch, deren Einsatz strategisch zu planen und neben den Vorteilen auch die Kosten und technischen Anforderungen zu berücksichtigen.
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Über den Autor
Ondřej Flídr ist Senior-Infrastruktur-Administrator bei vshosting und Experte für hochverfügbare IT-Lösungen, Public Cloud und Hybrid-Deployments. In seinen Artikeln und Vorträgen teilt er sein Fachwissen zu Themen wie Disaster Recovery und der Dynamik öffentlicher Cloud-Systeme.