GPU-Computing
Was ist GPU-Computing?
Beim GPU-Computing (Graphics Processing Unit) wird die Zentraleinheit (CPU) entlastet, um ein flüssigeres Rendering oder Multitasking mit Code durch paralleles Computing zu ermöglichen.
Was hat das GPU-Computing mit Deep Learning und KI zu tun?
GPU-Computing ist der Schlüssel zur Optimierung von Deep Learning, zur Beschleunigung der Wertschöpfung (TTV), zur Erhöhung der Verarbeitungsgeschwindigkeit bei der Kodierung, zur Verbesserung des Datenmanagements, der Erstellung von Inhalten und der Produktentwicklung sowie zur Bereitstellung umfassender Einblicke in die Datenanalyse geworden.
Dieser vielschichtige und vorteilhafte Prozess geschieht durch paralleles Computing. Wenn CPUs mit der Verarbeitung riesiger Datenvolumen (d. h. Big Data) überfordert sind, springt die GPU ein und teilt komplexe Probleme in Millionen von Aufgaben auf, wodurch es einfacher wird, unmittelbar Lösungen zu finden. Die GPU führt verschiedene Aufgabenebenen nacheinander aus, wodurch die normalen Verarbeitungsmöglichkeiten der CPU freigesetzt werden und die Integrität beider Systeme geschützt wird, indem bestimmte Workloads dem effizientesten Prozessor für die jeweilige Aufgabe zugewiesen werden. Sowohl die CPU als auch die GPU können in einem Ökosystem für künstliche Intelligenz (KI) zusammenarbeiten und die Problemlösung gegenseitig unterstützen.
Wie hängen GPUs und CPUs zusammen?
GPUs sind die Vorreiter im Bereich des Supercomputing. In Situationen, in denen Grafiken oder Inhalte mit hoher Geschwindigkeit gerendert werden müssen, sind GPUs unverzichtbar. Der Einsatz von GPU-Computing kommt der internen CPU zugute, da die Verarbeitung und das Rendern von Grafiken beschleunigt werden.
Diese Allianz zwischen Grafikprozessoren und Zentraleinheiten sorgt für ein reibungsloseres Verarbeitungssystem und eine Auslastung, die von einer CPU allein nicht erreicht werden könnte. Während CPUs viel höhere Verarbeitungsgeschwindigkeiten haben, verfügen GPUs dank der Parallelität über unübertroffene Verarbeitungsmöglichkeiten.
Was sind die Vorteile des GPU-Computings?
Als Zusatzprozessor zu CPUs steigern GPUs die Geschwindigkeit und die Verarbeitungsmöglichkeiten eines Systems exponentiell. GPUs führen Computing-Anwendungen für technische und wissenschaftliche Daten auf beschleunigte Weise aus und steigern die Effizienz, wenn sie neben CPUs integriert werden.
Ein weiterer Vorteil des Einsatzes von GPUs besteht darin, dass sie die CPU entlasten, indem sie sich wiederholende Daten in kleineren Stücken auf mehrere Prozessoren verteilen und es ermöglichen, dass das Computing ungehemmt von der unbegrenzten Anzahl der zu lösenden Probleme fortschreiten kann.
Neben der Rechenleistung erweitern GPUs auch die Arbeitsspeicherbandbreite. GPUs arbeiten Hunderte Male schneller als CPUs und ermöglichen die Automatisierung und Intelligenz des maschinellen Lernens (ML) und der Big-Data-Analyse, da sie riesige Datenmengen über neuronale Netzwerke verarbeiten. Die KI erlernt dann hochkomplexe Aufgaben, für die kein Data Scientist die Sprache hätte, um sie zu lehren oder zu übersetzen.
Weitere Vorteile sind unter anderem:
- Überlegene Verarbeitungsleistung
- Exponentiell größere Arbeitsspeicherkapazität/Bandbreite
- Robuste Datenanalyse und Analyse von KI und ML
- Schnelle Fortschritte bei Spielen und Grafiken
- Einfache Integration in Rechenzentren
Wie funktioniert GPU-Computing?
Der Schwerpunkt der IT hat sich verschoben, um die Computing-Anforderungen von KI und Data Science zu berücksichtigen und zu unterstützen. Diese Arbeit wird von GPUs erledigt. Anwendungen, die auf CPUs ausgeführt werden, werden durch GPU-Computing beschleunigt, wodurch die Leistung und die Workload-Kapazität optimiert werden.
GPU-Computing ermöglicht es, Anwendungen mit extremer Effizienz auszuführen, indem eine Reihe wissenschaftlicher und technischer Rechenaufgaben von der CPU ausgelagert werden. GPUs verarbeiten über Hunderte von Rechenkernen mittels Parallelverarbeitung Tausende von Aufgaben in Sekunden. Parallelverarbeitung bezeichnet eine Funktion, bei der Datensätze in die Rechenkerne eines Grafikprozessors eingespeist und alle Aufgaben gleichzeitig gelöst werden. Die Leistung wird gesteigert, da die GPU Daten verarbeitet und übersetzt, während die CPU die übrigen Anwendungen ausführt.
Erkenntnisse aus der Datenanalyse sind wegweisend für Problemlösungen und erhöhte Funktionalität durch den Einsatz von GPU-Computing. Die Fähigkeit von GPUs, riesige Datenmengen schnell zu verarbeiten und zu sortieren, ermöglicht es Branchenführern, schnell und präzise auf die Einblicke aus ihren Daten zuzugreifen und entsprechend zu innovieren.
GPU-Computing und HPE
HPE ist ein zuverlässiger Partner für Unternehmen, der sowohl Hardware als auch Software für die Computing-Infrastruktur anbietet. HPE bietet hochmoderne Lösungen an und unterstützt die IT durch On-Premises-, Co-Location- und Edge-to-Cloud-Computing-Systeme. Sie können aus einer Vielzahl von voreingestellten Konfigurationen wählen. Ob für eine Big-Data-Analyselösung, eine allgemeine Infrastruktur oder eine optimierte modulare Infrastruktur – HPE unterstützt Unternehmen und Institutionen, wenn sie es am meisten brauchen.
Mit HPE Proliant entsteht eine neue intelligente Computing-Basis für den Einsatz in Unternehmen, die erweiterte Funktionen für Sicherheit, Automatisierung und Computing bietet. Die Proliant Server wurden speziell für den Einsatz in der Hybrid Cloud entwickelt, beschleunigen die KI und konsolidieren das Management für die IT.
HPE Apollo Systeme unterstützen Rechenzentren und KI-Anwendungen durch Supercomputing. Die Funktionen von HPE Apollo ermöglichen den Aufbau von Infrastrukturen, die datenintensive Workloads unterstützen und Innovationen fördern, indem sie den gezielten Zugriff auf und die Analyse der komplexesten Probleme in Daten ermöglichen.
Die HPE Computing-Lösungen sind als nutzungsabhängige Abrechnungsmodelle strukturiert und können nach Bedarf wachsen. Nicht nur schnelles Wachstum bestimmt den Kapazitätsbedarf, sondern auch unerwartete Probleme belasten die Ressourcen, was sich wiederum auf die Computing-Kapazität und Effizienz auswirkt. HPE bietet On-Demand-Skalierungsoptionen mit einem integrierten Puffer, um Ihnen vollen Support zu bieten.
Ressourcen für virtualisierte Computing-Lösungen für Unternehmen sind mit HPE GreenLake auffindbar. Mit HPE GreenLake können Sie Ihren gesamten Sicherheits- und Überwachungsbedarf bewältigen und gleichzeitig mit dem nutzungsabhängigen Modell die Kontrolle über die Kosten behalten.