GPU (Graphics Processing Unit, Grafikprozessor)

Was ist ein GPU (Graphics Processing Unit, Grafikprozessor)?

Ein Grafikprozessor (GPU, englisch Graphics Processing Unit) ist ein Computerchip, der Grafiken und Bilder durch schnelle mathematische Berechnungen rendert. GPUs werden sowohl im professionellen als auch im privaten Bereich eingesetzt. Ursprünglich waren GPUs für das Rendering von 2D- und 3D-Bildern, Animationen und Videos zuständig, aber inzwischen haben sie ein breiteres Einsatzspektrum.

Wie eine Hauptprozessor (CPU, englisch Central Processing Unit) ist auch ein Grafikprozessor eine Chipkomponente in Computergeräten. Ein wichtiger Unterschied besteht jedoch darin, dass der Grafikprozessor speziell für die Verarbeitung und Beschleunigung von Grafikaufgaben und die Anzeige von Grafikinhalten auf einem Gerät wie einem PC oder Smartphone konzipiert ist.

Ein elektronisches Gerät mit einem integrierten oder separaten Grafikprozessor kann 3D-Grafiken und Videoinhalte wiedergeben und eignet sich für Spiele und andere visuelle Anwendungen. Im Laufe der Zeit haben technologische Verbesserungen zu flexibleren und programmierbaren Grafikprozessoren geführt, die nicht nur für Spiele, sondern auch für viele andere Anwendungen und Arbeitslasten verwendet werden können. GPUs werden heute für die Produktion kreativer Inhalte, die Videobearbeitung, High Performance Computing und künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt.

Was macht ein Grafikprozessor?

In den Anfängen der Computertechnik führte die CPU die Berechnungen durch, die für Grafikanwendungen wie das Rendern von 2D- und 3D-Bildern, Animationen und Videos erforderlich waren. Als jedoch immer mehr grafikintensive Anwendungen entwickelt wurden, belasteten deren Anforderungen die CPU und verringerten die Gesamtleistung des Computers.

GPUs wurden entwickelt, um die CPUs bei Grafikanwendungen von diesen Aufgaben zu entlasten. Ein Grafikprozessor führt grafikbezogene Berechnungen sehr schnell und parallel durch, um eine zügige und reibungslose Darstellung von Inhalten auf dem Computerbildschirm zu ermöglichen. Da der Grafikprozessor die Berechnungen übernimmt, kann sich die CPU um alle anderen Aufgaben kümmern, die nicht mit der Grafikanwendung zusammenhängen.

Wie funktioniert eine GPU?

Grafikprozessoren arbeiten mit einer Methode, die als Parallelverarbeitung bezeichnet wird, bei der mehrere Prozessoren separate Teile einer einzigen Aufgabe bearbeiten. Ein Grafikprozessor verfügt auch über einen eigenen Arbeitsspeicher, in dem die verarbeiteten Daten gespeichert werden. Dieser Arbeitsspeicher ist speziell dafür ausgelegt, die großen Informationsmengen zu speichern, die bei hochintensiven Grafikanwendungen in den Grafikprozessor gelangen.

Bei Grafikanwendungen sendet die CPU Anweisungen an die GPU, um die Grafikinhalte auf dem Bildschirm zu zeichnen. Der Grafikprozessor führt die Anweisungen parallel und mit hoher Geschwindigkeit aus, um die Inhalte auf dem Gerät anzuzeigen – ein Prozess, der als Grafik- oder Rendering-Pipeline bekannt ist.

GPU-Anwendungsfälle: Wofür GPUs heute verwendet werden

Grafikprozessoren werden häufig für PC-Spiele verwendet und ermöglichen eine flüssige, hochwertige Grafikwiedergabe. Moderne Grafikprozessoren eignen sich für eine Vielzahl von Aufgaben, für die sie ursprünglich konzipiert wurden, auch weil sie besser programmierbar sind als früher. Aus diesem Grund werden GPUs mittlerweile auch zur Beschleunigung von KI-Arbeitslasten und für maschinelles Lernen (ML) eingesetzt.

Zu den beliebtesten Anwendungen von GPUs gehören:

• Beschleunigung des Renderings von 2D- und 3D-Grafikanwendungen in Echtzeit
• Videobearbeitung und Erstellung von Videoinhalten
• Grafiken für Videospiele
• Beschleunigung von ML-Anwendungen wie Bilderkennung, Gesichtserkennung und -erkennung
• Training von neuronalen Netzen mit Deep Learning

In den letzten Jahren wurden GPUs auch zum Mining von Bitcoin und anderen Kryptowährungen wie Ethereum eingesetzt. GPUs können die schnellen, parallelen mathematischen Berechnungen durchführen, die für das Krypto-Mining erforderlich sind – etwas, das normale Laptops mit normalen CPUs nicht leisten können.

Arten von GPUs

Im Allgemeinen gibt es zwei Arten von GPUs:

Integrierte GPUs

Ein integrierter Grafikprozessor ist in das Motherboard des Computers eingebaut. Er kann auch in die CPU integriert sein. Systeme mit integriertem Grafikprozessor sind in der Regel klein und leicht, da weniger Platz für die Integration des Grafikprozessors benötigt wird.

Die GPU-Integration verringert den Stromverbrauch des Systems. In vielen Fällen werden dadurch auch die Kosten des Geräts gesenkt. Allerdings sind Laptops mit integriertem Grafikprozessor oft nicht aufrüstbar. Wenn sich also die Anforderungen an die Grafikkarte ändern, muss möglicherweise in ein komplett neues Gerät investiert werden.

Heute gibt es Gaming-Laptops, die den Systemanforderungen moderner Spiele entsprechen, einschließlich GPU-Typ und Geschwindigkeit. Diese Laptops sorgen für eine reibungslose Grafikwiedergabe bei verschiedenen Spielen und verbessern das Spielerlebnis für die Spieler.

Separate GPUs

Ein separater – oder dedizierter – Grafikprozessor kann auf einer separaten Platine installiert werden. In der Regel handelt es sich dabei um eine herausnehmbare Grafikkarte mit leistungsstarken Funktionen für ressourcenintensive, hochleistungsfähige Anwendungen wie 3D-Spiele.

Ein diskreter Grafikprozessor erhöht die Verarbeitungsleistung des Computers und kann aufgerüstet werden, wenn sich die Anforderungen des Benutzers ändern. Allerdings verbraucht er mehr Energie als ein integrierter Grafikprozessor. Außerdem erzeugt er eine beträchtliche Wärme und benötigt eine spezielle Kühlung, um die Wärme zu reduzieren und die Leistung des Grafikprozessors – und des Laptops – zu maximieren.

Was ist eine Cloud-GPU?

In den letzten Jahren hat sich die Cloud-GPU als Alternative zu herkömmlichen GPU-Implementierungen etabliert.

Eine Cloud-GPU ist für Unternehmen geeignet, die eine hohe Rechenleistung benötigen oder mit maschinellem Lernen oder 3D-Visualisierungen arbeiten müssen. Eine Cloud-GPU ist ein Cloud-basierter GPU-Dienst oder eine virtuelle GPU, die die Bereitstellung einer GPU oder der zugehörigen Hardware und Software auf einem lokalen Gerät überflüssig macht.

Das Hosten von GPUs in der Cloud kann die Vorteile haben, dass lokale Ressourcen frei werden, Zeit und Kosten gespart werden und eine größere Skalierbarkeit gegeben ist. Die Nutzer können zwischen verschiedenen GPU-Typen wählen und erhalten eine flexible, auf ihre Bedürfnisse abgestimmte Leistung.

Darüber hinaus können die Nutzer bei Bedarf über einen Webbrowser auf Cloud-GPUs zugreifen, und zwar für eine breite Palette von Anwendungen wie 3D-Rendering, Training von ML-Modellen, Spiele, medizinische Bildgebung, Finanzrisikomanagement, generative KI, HPC und Datenanalyse.

Viele Cloud-Service-Anbieter, darunter Google, bieten Cloud-GPUs an. Google Cloud bietet Hochleistungs-GPUs für viele Anwendungen. Es gibt eine Reihe von GPU-Typen, die für eine Vielzahl von Arbeitslasten, Budgets und Leistungsanforderungen geeignet sind.

GPU und CPU im Vergleich

Ein Grafikprozessor kann mit einer CPU auf demselben elektronischen Schaltkreis integriert sein – auf einer Grafikkarte oder in der Hauptplatine eines PCs oder Servers. GPUs und CPUs sind in ihrem Aufbau ähnlich. CPUs werden jedoch verwendet, um auf die grundlegenden Anweisungen zu reagieren und diese zu verarbeiten, die einen Computer steuern, während GPUs speziell für das schnelle Rendern von hochauflösenden Bildern und Videos konzipiert sind.

Im Wesentlichen sind CPUs für die Interpretation der meisten Computerbefehle zuständig, während GPUs komplexere mathematische und geometrische Berechnungen durchführen, um sich auf das Rendering von Grafiken und andere Anwendungen zu konzentrieren, die intensive Berechnungen erfordern.

Beide Prozessoren sind mit einer unterschiedlichen Anzahl von Kernen und Transistoren erhältlich. Den Kern kann man sich als den Prozessor im Prozessor vorstellen. Jeder Kern kann seine eigenen Aufgaben beziehungsweise Threads bearbeiten. Eine CPU verwendet weniger Kerne und führt Aufgaben sequenziell aus. Ein Grafikprozessor hingegen kann Hunderte oder Tausende von Kernen haben, die eine parallele Verarbeitung und blitzschnelle Grafikausgabe ermöglichen.

Eine Single-Core-CPU hat in der Regel nicht die Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung, aber Multi-Core-Prozessoren können Berechnungen parallel durchführen, indem sie mehr als eine CPU auf demselben Chip kombinieren. GPUs können auch mehr Transistoren enthalten als eine CPU.

Außerdem hat eine CPU eine höhere Taktfrequenz, das heißt, sie kann eine einzelne Berechnung schneller durchführen als ein Grafikprozessor, so dass sie für grundlegende Rechenaufgaben oft besser geeignet ist.

Sind GPUs und Grafikkarten dasselbe?

GPU und Grafikkarte sind zwei Begriffe, die manchmal synonym verwendet werden. Es gibt jedoch einige wichtige Unterscheidungen zwischen den beiden Begriffen. Der Hauptunterschied besteht darin, dass der Grafikprozessor (GPU) eine spezielle Einheit innerhalb einer Grafikkarte ist. Die GPU ist für die Bild- und Grafikverarbeitung zuständig. Die Grafikkarte ist für die Darstellung der Bilder auf dem Bildschirm zuständig.