Nvidia GPU
Grafikprozessoren des Herstellers Nvidia, die heute eine Schlüsselrolle für Künstliche Intelligenz, Rendering und High Performance Computing spielen.
Auch bekannt als: Nvidia Grafikkarte, CUDA GPU
Nvidia GPUs sind Grafikprozessoren des Herstellers Nvidia, die ursprünglich für Spiele und 3D Rendering entwickelt wurden. Heute spielen sie eine Schlüsselrolle beim Training und Betrieb von Modellen der Künstlichen Intelligenz, beim wissenschaftlichen Rechnen und in vielen Cloud Diensten. Das Ökosystem rund um CUDA und spezialisierte Bibliotheken hat Nvidia in diesem Bereich zur führenden Plattform gemacht.
Warum GPUs für KI relevant sind
Im Vergleich zu klassischen CPUs sind GPUs auf hochparallele Berechnungen ausgelegt. Genau diese Eigenschaft passt zu Matrix Multiplikationen, die in neuronalen Netzen ständig anfallen. Trainings Prozesse, die auf CPUs Wochen dauern würden, lassen sich auf GPUs in Stunden oder Tagen abschließen. Auch die Inference, also das Ausführen trainierter Modelle, läuft auf GPUs deutlich schneller.
Welche Modelle eine Rolle spielen
Im Rechenzentrum dominieren Karten wie die A100, H100, H200 und neuere Generationen, die speziell für KI Workloads gebaut sind. Im Workstation Bereich werden RTX Karten genutzt, etwa für Bildbearbeitung, Video Rendering oder kleinere KI Experimente. Cloud Anbieter stellen diese Karten stundenweise zur Verfügung, sodass auch kleinere Teams ohne eigene Hardware mit großen Modellen arbeiten können.
Im Marketing Alltag
Im Marketing Alltag sind GPUs vor allem mittelbar wichtig, weil sie viele KI Funktionen ermöglichen, von generativen Bildern und Texten bis zur Sprach Erkennung. Sobald Sie Tools nutzen, die im Hintergrund große Modelle bedienen, sitzt fast immer ein GPU Cluster in einem Rechenzentrum hinter der Funktion. Wichtig ist Bewusstsein für Kosten, Energieverbrauch und Datenschutz, wenn solche Dienste eingesetzt werden.