GPU Computing

Machine Learning, neuronale Netze und Deep Learning sind Disziplinen im Bereich der künstlichen Intelligenz, die in den letzten Jahren einen enormen Aufschwung genommen haben und vom Sprachassistenten bis zu autonomen Fahrzeugen zunehmend unser Leben bestimmen. Viele Algorithmen des Machine Learning setzen hohe Rechenleistung voraus, die von leistungsstarken Servern, vor allem aber von hoch spezialisierten Grafikkarten mit Tausenden Cores geliefert wird

In der Industrie 4.0 kommen vermehrt Machine-Learning-Systeme zum Einsatz, etwa um autonome Systeme mit KI auszurüsten, Netzwerke von interagierenden, smarten Maschinen (IoT - Internet of Things) aufzubauen oder Big Data durch die Auswertung von Sensordaten nutzbar zu machen. Die Medizin setzt heute die Stärken von Machine-Learning-Verfahren vor allem in der Diagnostik bei der Auswertung bildgebender Verfahren ein. Nicht zuletzt finden Machine-Learning-Algorithmen verstärkt Anwendung im Bereich der IT-Sicherheit, um die Lernfähigkeit bei der Überwachung von Unregelmäßigkeiten kritischer Systeme zu verbessern.

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Vorteile des GPU Computing:

Beim GPU Computing wird die Grafikkarte für Berechnungen verwendet, welche normalerweise von der CPU erledigt werden. Der Vorteil dieser Technologie liegt darin, dass die Grafikkarte viel schneller Rechenoperationen parallel ausführen kann als eine CPU. Die Nutzung von GPU Computing hat erst dann Sinn, wenn eine Entsprechende Grafikkarte mit ausreichenden CUDA Cores zur Verfügung steht. Häufig wird GPU Computing durch Videosoftware angewendet, da diese Rechenintensive Aufgaben hat, welche sich parallelisieren lassen. Im Wissenschaftlichen und Technischen Bereich findet GPU Computing ebenfalls einen Anwendungsbereich, hier machen mehrere Grafikkarten welche die Funktionalität erfüllen, mit entsprechenden CUDA Cores das System zu einer Art Supercomputer. Damit die CUDA Cores überhaupt sinnvoll eingesetzt werden können, muss die Anwendung eine hohe Anzahl an gleichzeitig stattfindenden Berechnungen enthalten.

Eine Grundvoraussetzung für GPGPU ist eine Software, welche diese Technologie aktiv unterstützt.

Anwendungsbeispiele:

  • Wissenschaftliche Simulation
  • Medizinische Software für Röntgen und Simulation
  • Berechnung von Wettermodellen in Echtzeit
  • Datenanalyse
  • Verarbeitung von Signalen
  • Kryptominig
  • KI-Rechenoperationen
  • VR / AR / Mixed Reality

Schnittstellendaten aus AIS