Lange Zeit galt der zentrale Prozessor – die CPU – als das wichtigste Rechenelement eines Computers. Er führt Programmbefehle aus, verarbeitet Daten und steuert den Betrieb des Systems. Für die meisten Büroaufgaben reicht das tatsächlich aus: Dokumente, Browser, E-Mail und Unternehmensanwendungen erfordern keine komplexen Berechnungen.
Mit der Entwicklung der Technologien änderte sich jedoch die Art der Last. Es entstanden Aufgaben, bei denen gleichzeitig Tausende gleichartiger Operationen ausgeführt werden müssen: Bild- und Videobearbeitung, dreidimensionale Grafik und Analyse großer Datenmengen. Der zentrale Prozessor ist für sequenzielle Berechnungen ausgelegt, wird bei paralleler Verarbeitung jedoch zum Engpass.
Um solche Operationen zu beschleunigen, erschien in der Computerarchitektur ein eigener Typ von Recheneinheit – der Grafikprozessor. Ursprünglich wurde er für die Darstellung von Grafiken entwickelt, wird heute jedoch wesentlich breiter eingesetzt, insbesondere in Umgebungen wie einem Dedizierter GPU-Server.
Was ist eine GPU
GPU (Graphics Processing Unit) ist ein spezialisierter Prozessor, der für die gleichzeitige Ausführung einer großen Anzahl gleichartiger Berechnungen ausgelegt ist.
Im Gegensatz zur CPU, die für sequenzielle Operationen optimiert ist, enthält die GPU Hunderte oder Tausende kleiner Rechenkerne. Sie können Daten parallel verarbeiten, indem sie eine Aufgabe in viele Teile zerlegen und gleichzeitig ausführen.
Ursprünglich wurde die GPU für die Darstellung von Bildern auf dem Bildschirm verwendet: Berechnung von Pixeln, Beleuchtung und Texturen. Dasselbe Prinzip erwies sich jedoch auch für andere Aufgaben als effektiv, bei denen eine Massenverarbeitung von Informationen erforderlich ist – beispielsweise bei Datenanalysen oder beim Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen.
Damit ist die GPU nicht nur eine Komponente einer Grafikkarte, sondern ein eigener Typ von Recheneinheit zur Beschleunigung paralleler Berechnungen.
Unterschied zwischen GPU und CPU
CPU und GPU führen beide Berechnungen aus, tun dies jedoch nach unterschiedlichen Prinzipien. Der zentrale Prozessor ist universell: Er verarbeitet komplexe Anweisungen, steuert Programme und wechselt zwischen Aufgaben. Seine Architektur ist auf sequenzielles Arbeiten ausgelegt – die schnelle Ausführung einer Operation nach der anderen.
Die GPU ist anders aufgebaut. Sie besteht aus einer großen Anzahl einfacherer Kerne, die gleichzeitig identische Aktionen ausführen. Statt eine einzelne Aufgabe zu beschleunigen, führt sie Tausende kleiner Berechnungen parallel aus.
Vereinfacht gesagt:
- CPU – löst vielfältige Aufgaben schnell nacheinander
- GPU – löst eine Aufgabe gleichzeitig in vielen Teilen
Dieser Unterschied bestimmt die Einsatzbereiche. Programmlogik, Datenbanken und Systemsteuerung bleiben Aufgaben der CPU. Bildverarbeitung, Simulationen, Analyse großer Datensätze und das Training neuronaler Netze werden effizienter auf der GPU ausgeführt.
Deshalb nutzen moderne Systeme beide Prozessortypen gemeinsam. Die CPU steuert den Prozess und bereitet die Daten vor, während die GPU die rechenintensivsten Operationen ausführt.
Wo GPUs heute eingesetzt werden
Lange Zeit wurden Grafikprozessoren nur mit Spielen und 3D-Grafik verbunden. Sie wurden tatsächlich für die Echtzeit-Bildverarbeitung entwickelt, doch die technologische Entwicklung hat ihren Einsatzbereich deutlich erweitert.
Heute werden GPUs in vielen unterschiedlichen Aufgaben genutzt:
- Bild- und Videobearbeitung
- Rendering und Simulation
- wissenschaftliche Berechnungen
- Big-Data-Analytik
- maschinelles Lernen
Besonders sichtbar ist ihr Einsatz in Geschäftssystemen geworden. Bildsuche, Empfehlungen in Online-Shops, automatische Inhaltsmoderation und Sprachassistenten funktionieren dank paralleler Berechnungen.
Damit ist die GPU nicht mehr nur eine Grafikkomponente, sondern ein universeller Beschleuniger für Berechnungen.
Warum GPUs für künstliche Intelligenz wichtig sind
Algorithmen des maschinellen Lernens basieren auf der Verarbeitung einer enormen Anzahl numerischer Operationen. Das Training eines Modells bedeutet die vielfache Wiederholung derselben Berechnungen über große Datenmengen. Für eine CPU sind solche Aufgaben zu umfangreich – die Ausführung würde Stunden oder Tage dauern.
Eine GPU beschleunigt diesen Prozess durch ihre parallele Architektur. Operationen mit Matrizen und Vektoren, die die Grundlage neuronaler Netze bilden, können gleichzeitig in Tausenden von Threads ausgeführt werden. Dadurch kann ein Training, das auf der CPU Wochen dauern würde, auf der GPU nur Stunden beanspruchen.
Die Entwicklung moderner AI-Services hängt daher direkt von der Verfügbarkeit grafischer Beschleuniger ab. Bildgenerierung, Spracherkennung, Textanalyse und Empfehlungssysteme funktionieren in Echtzeit gerade wegen der Möglichkeit, große Mengen gleichartiger Berechnungen schnell auszuführen.
Wichtig ist, dass die GPU nicht nur für das Training, sondern auch für die anschließende Nutzung der Modelle – Inference – verwendet wird. Wenn ein Service Benutzeranfragen verarbeitet, muss er sofort Ergebnisse liefern. Ohne Beschleuniger wären die Verzögerungen zu groß.
Damit ist die GPU zu einem zentralen Bestandteil der Infrastruktur künstlicher Intelligenz geworden: Ohne sie könnten viele moderne Dienste praktisch nicht funktionieren.
GPUs in Servern und Rechenzentren
Ursprünglich wurden Grafikbeschleuniger in Personalcomputern eingesetzt, doch mit dem Wachstum der Rechenlasten verlagerten sie sich in die Serverinfrastruktur. Heute laufen die meisten AI-Systeme nicht mehr auf lokalen Maschinen, sondern in Rechenzentren.
Server mit GPUs ermöglichen eine zentrale Verarbeitung von Aufgaben und die gleichzeitige Bedienung vieler Nutzer. Unternehmen platzieren solche Systeme nahe bei Datenspeichern und Netzwerkinfrastruktur, um Latenzen zu reduzieren und die Stabilität zu erhöhen.
Im Gegensatz zu gewöhnlichen Servern benötigen GPU-Server mehr Energie und Kühlung. Deshalb werden sie fast immer in professionellen Einrichtungen betrieben, die für eine hohe Gerätedichte ausgelegt sind.
Damit werden Rechenzentren nicht nur zum Ort der Datenspeicherung, sondern auch zur Plattform für Berechnungen, die den Betrieb moderner digitaler Dienste ermöglichen.
Wann Unternehmen wirklich eine GPU benötigen
Nicht jedes System benötigt einen Grafikbeschleuniger. Für typische Aufgaben – Websites, Unternehmensanwendungen oder Datenbanken – reicht eine CPU aus. Der Einsatz einer GPU ist dann gerechtfertigt, wenn das Volumen paralleler Berechnungen zum entscheidenden Geschwindigkeitsfaktor wird.
Der Bedarf entsteht meist in mehreren Situationen:
- Bild- und Videobearbeitung. Automatische Inhaltsmoderation, Analyse von Überwachungskameras und Bildsuche erfordern die gleichzeitige Verarbeitung großer Pixelmengen.
- Empfehlungssysteme und Analytik. Bei der Arbeit mit großen Datensätzen beeinflusst die Beschleunigung der Berechnungen direkt die Zeit bis zum Ergebnis.
- Maschinelles Lernen. Das Training von Modellen und die Echtzeitverarbeitung von Nutzeranfragen lassen sich praktisch nicht effizient allein mit der CPU umsetzen.
Darüber hinaus werden GPUs in wissenschaftlichen und technischen Berechnungen benötigt, bei denen eine Aufgabe in Tausende identischer Operationen aufgeteilt wird.
Werden solche Prozesse Teil des Produkts, ist der Einsatz von Beschleunigern keine Optimierung mehr, sondern eine infrastrukturelle Notwendigkeit.
GPU in der modernen IT-Architektur
Die GPU ist ein spezialisierter Prozessor zur parallelen Datenverarbeitung. Sie ergänzt die CPU, indem sie Aufgaben übernimmt, die eine große Anzahl gleichartiger Operationen erfordern.
Mit der Entwicklung von Analytik und künstlicher Intelligenz sind Grafikbeschleuniger nicht mehr nur Grafikkomponenten. Sie sind zur Grundlage vieler digitaler Services geworden, da sie Geschwindigkeit und die Verarbeitung großer Informationsmengen ermöglichen.
Daher wird die GPU als Element der Recheninfrastruktur betrachtet: In Projekten, in denen die Verarbeitungsgeschwindigkeit entscheidend ist, bestimmt sie die praktische Funktionsfähigkeit des Systems.