GPU
Graphics Processing Unit, ein hochparalleler Prozessor, ursprünglich für Grafik gedacht, heute auch zentraler Baustein für KI und Datenanalyse.
Auch bekannt als: Graphics Processing Unit, Grafikprozessor
GPU steht für Graphics Processing Unit und bezeichnet einen Prozessor, der für hochparallele Berechnungen ausgelegt ist. Ursprünglich rechneten GPUs Pixel und Grafikoperationen für Spiele und 3D Anwendungen. Heute sind sie auch das Arbeitspferd für maschinelles Lernen, Bildverarbeitung, wissenschaftliche Simulationen und Video Encoding.
Warum GPUs für KI wichtig sind
KI Modelle, besonders neuronale Netze, bestehen aus vielen Matrix Multiplikationen, die sich parallel ausführen lassen. Eine moderne GPU hat tausende Recheneinheiten, die alle gleichzeitig arbeiten. Damit trainiert ein Modell deutlich schneller als auf einer klassischen CPU. Auch bei der Inferenz, also dem Anwenden eines trainierten Modells, helfen GPUs besonders bei großen Modellen.
Praxis und Verfügbarkeit
GPUs werden lokal in Workstations und Servern eingesetzt oder über Cloud Anbieter wie Google Cloud, AWS und Azure stundenweise gebucht. Die Auswahl reicht von kleinen Modellen für Entwicklung bis zu High End Karten mit großen Speicherkapazitäten für Training riesiger Modelle. Knappheit auf dem Markt, Strom Verbrauch und Kosten sind die häufigsten Limitierungen beim großflächigen Einsatz.
Kontext im Marketing und Operations
Im Marketing Alltag tauchen GPUs eher indirekt auf, etwa weil sie Bild Generatoren, KI Übersetzer oder Chat Modelle antreiben, die Marketing Teams nutzen. Im Betrieb von Diensten wie JD Mail spielen GPUs keine direkte Rolle, denn Versand, Tracking und Reporting laufen klassisch auf CPU. KI Funktionen für Textvorschläge nutzen Modelle, die zentral auf GPU Infrastruktur laufen.