Was ist eine GPU?

GPUs (Graphics Processing Units), auch bekannt als Grafikprozessoren, sind spezialisierte elektronische Schaltungen, die ursprünglich für die schnelle Manipulation und Darstellung von Bildern, Videos und Animationen entwickelt wurden. Im Vergleich zu CPUs (Central Processing Units) sind GPUs darauf spezialisiert, viele Berechnungen gleichzeitig durchzuführen (Parallelverarbeitung), was sie besonders effektiv für rechenintensive Aufgaben macht.

Heute sind GPUs unverzichtbare Komponenten im High Performance Computing (HPC) und bilden das Rückgrat moderner Rechenzentren für wissenschaftliche Simulationen und KI-Anwendungen.

Eine GPU, oder Grafikprozessor, ist eine spezialisierte elektronische Schaltung, die für die schnelle Manipulation und Änderung von Speicher konzipiert wurde, um die Erstellung und Darstellung von Bildern, Videos und Animationen in einem Framebuffer zu beschleunigen. Sie ist ein essenzieller Bestandteil moderner Computer, Smartphones, Spielekonsolen und zahlreicher anderer Geräte, die grafische Daten verarbeiten. Die GPU sorgt dafür, dass die von der CPU verarbeiteten Befehle grafisch auf dem Bildschirm umgesetzt werden.

Im HPC-Bereich hat sich die Rolle der GPU jedoch fundamental erweitert: Sie ist zum primären Rechenbeschleuniger für wissenschaftliche und industrielle Anwendungen geworden.

Die Funktionsweise einer GPU basiert auf ihrer Fähigkeit, viele Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen. Eine GPU besteht aus einer großen Anzahl kleiner Kerne, die als „Shader" oder im HPC-Kontext als „CUDA-Kerne" (bei NVIDIA) bezeichnet werden. Diese Kerne arbeiten parallel zusammen, um die komplexen mathematischen Berechnungen durchzuführen, die für die Erzeugung von Grafiken erforderlich sind. Sie stellen sicher, dass Farben, Schattierungen, Texturen und Bewegungen nahtlos auf dem Bildschirm erscheinen.

Grafikprozessoren arbeiten mit einer Methode, die als Parallelverarbeitung bekannt ist, bei der mehrere Prozessoren separate Teile einer einzigen Aufgabe bearbeiten. Die GPU verfügt über einen eigenen Arbeitsspeicher (RAM), der speziell dafür ausgelegt ist, 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, welche die GPU dann parallel und mit hoher Geschwindigkeit ausführt. Moderne GPUs sind zudem in der Lage, spezielle Techniken wie Ray Tracing und Deep Learning zu verwenden, um noch realistischere und beeindruckendere Grafiken zu erzeugen.

Im HPC-Bereich nutzen GPUs ihre Parallelverarbeitungsfähigkeiten für wissenschaftliche Berechnungen, Simulationen und KI-Training, wobei sie Geschwindigkeitssteigerungen von 10x bis 100x gegenüber reinen CPU-Lösungen erreichen können.

Die GPU ist heute unverzichtbar, da sie es modernen Computern ermöglicht, hochauflösende Bilder und Videos darzustellen und eine flüssige Leistung in Spielen, Videos und Grafikanwendungen zu gewährleisten. Sie spielt eine wesentliche Rolle bei der Entlastung der CPU von grafikintensiven Aufgaben, wodurch die CPU ihre Ressourcen für andere wichtige Aufgaben nutzen kann. Ohne GPUs wären viele moderne Spiele und KI-Anwendungen nicht realisierbar. GPUs sind ein wesentlicher Wegbereiter für aufkommende und zukünftige Technologien wie maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) und Blockchain, indem sie die Ausführung mathematischer Berechnungen verkürzen.

Im High Performance Computing sind GPUs mittlerweile unverzichtbar für die Bewältigung der exponentiell wachsenden Datenmengen und Rechenkomplexität in Wissenschaft und Industrie.

Die Verwendung von GPUs beschränkt sich nicht nur auf Grafik. Diese leistungsstarken Chips finden in vielen verschiedenen Bereichen Anwendung, wo große Datenmengen schnell verarbeitet werden müssen:

• High Performance Computing (HPC): Für Genomforschung, Klimamodellierung, Teilchenphysik, wissenschaftliche Simulationen und komplexe Berechnungen. Dies ist der primäre Fokus für professionelle GPU-Systeme.
• Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) / Deep Learning (DL): Für das Training von KI-Modellen, Bilderkennung, Gesichtserkennung, Spracherkennung und die Beschleunigung des Lernprozesses. Moderne Large Language Models werden ausschließlich auf GPU-Clustern trainiert.
• Wissenschaft und Forschung: Molekulardynamik-Simulationen, Computational Fluid Dynamics (CFD), Wettervorhersage und astronomische Berechnungen.
• Medizinische Bildgebung: Generierung detaillierter Bilder des Körpers in MRT- oder CT-Scans, sowie Echtzeit-Bildverarbeitung während medizinischer Eingriffe.
• Finanzwesen: Komplexe Berechnungen für Handelsanalysen, Risikomanagement und algorithmischen Handel mit Echtzeit-Anforderungen.
• Gaming: Für flüssige, hochauflösende Grafik und ein immersives Spielerlebnis.
• Bild- und Videobearbeitung / Content Creation: Beschleunigung von Effekten, Filtern, Retuschen und Video-Encoding in Echtzeit.
• Architektur und Design: Erstellung von 3D-Modellen und Animationen, CAD-Rendering.
• Kryptowährungs-Mining / Blockchain: Schnelle, parallele mathematische Berechnungen.
• Virtuelle Realität (VR) und Augmented Reality (AR): Erstellung immersiver Erlebnisse.
• Cloud-Gaming und Streaming.

Es gibt verschiedene Arten von GPUs, die für unterschiedliche Zwecke entwickelt wurden:

• Integrierte GPUs (iGPUs): Diese sind in denselben Chip wie die CPU oder direkt auf dem Mainboard integriert. Sie teilen sich den Arbeitsspeicher (RAM) mit der CPU und sind in der Regel weniger leistungsstark, aber kostengünstig, energie- und platzsparend. Sie eignen sich für alltägliche Aufgaben wie Surfen oder Textverarbeitung und sind oft in Notebooks verbaut. Für HPC-Anwendungen sind sie nicht geeignet.
• Dedizierte GPUs (dGPUs): Dies sind eigenständige Hardwarekomponenten, die von der CPU getrennt sind. Sie verfügen über einen eigenen Videospeicher (VRAM), benötigen eine separate Stromversorgung und ein leistungsfähiges Netzteil. Sie bieten eine deutlich höhere Leistung für anspruchsvolle Aufgaben wie Gaming, 3D-Rendering, Bild- und Videobearbeitung sowie KI und maschinelles Lernen. Alle HPC-GPUs fallen in diese Kategorie.
• HPC-spezifische GPUs: NVIDIA bietet spezialisierte GPUs für Rechenzentren wie die B200, H200, H100, A100, sowie RTX PRO 6000 Blackwell Server-Edition und L40S, die für maximale Rechenleistung und 24/7-Betrieb ausgelegt sind.
• Virtuelle GPUs (vGPUs): Sind softwarebasierte Versionen einer GPU für eine Cloud-Instanz, die keine physische Hardware benötigen. Sie sind einfacher und billiger zu warten als ihre physischen Gegenstücke. vGPUs sind unerlässlich für virtuelle Desktops, Cloud-basierte Lösungen und virtualisierte Anwendungen.
• Zusätzlich gibt es spezifische Gaming-GPUs, professionelle GPUs, mobile GPUs, Server-GPUs und eingebettete GPUs, die jeweils für ihren Anwendungsbereich optimiert sind.

GPU-Benchmarks sind Verfahren zur Bewertung der GPU-Leistung unter verschiedenen Bedingungen. Es handelt sich um spezialisierte Software-Tools, die Nutzern (z.B. Gamern, 3D-Künstlern, Systementwicklern) Einblicke in ihre GPUs ermöglichen und helfen, Leistungsprobleme wie Engpässe, Latenzzeiten und Kompatibilität zu beheben. Es gibt zwei Haupttypen: synthetische Benchmarks, die die Rohleistung in einer standardisierten Umgebung testen, und reale Benchmarks, die die Leistung in spezifischen Anwendungen prüfen. Benchmarking-Tools untersuchen Leistungsmetriken wie Geschwindigkeiten, Bildraten und Speicherbandbreite.

Im HPC-Bereich sind spezielle Benchmarks wie LINPACK, HPL-AI und MLPerf relevant, die die Leistung bei wissenschaftlichen Berechnungen und KI-Workloads messen.

GPUs bieten gegenüber CPUs signifikante Vorteile, insbesondere bei Anwendungen, die eine hohe Parallelisierung erfordern. Zu diesen Vorteilen gehören:

• Beispiellose Parallelverarbeitungsleistung: GPUs sind für Parallelverarbeitung optimiert und können Tausende von Berechnungen gleichzeitig ausführen, was zu schnellerem Modelltraining und Echtzeit-Inferenzen führt. Im HPC bedeutet dies drastische Zeitverkürzungen bei Simulationen.
• Beschleunigte Leistung: GPUs beschleunigen den Lernprozess und die Prozesse in verschiedenen Bereichen erheblich, was die Entwicklung vorantreibt. Klimamodelle, die auf CPUs Monate benötigen würden, können auf GPUs in Tagen berechnet werden.
• Entlastung der CPU: Indem GPUs die Grafikverarbeitung und rechenintensive Aufgaben übernehmen, entlasten sie die CPU, die sich auf andere Aufgaben konzentrieren kann, was die Gesamtleistung des Computers verbessert.
• Spezialisierte Technologien: Moderne GPUs bieten spezialisierte Technologien wie Ray Tracing und KI-basierte Verbesserungen, die realistische und beeindruckende Grafiken erzeugen. Im HPC-Bereich sind Tensor Cores und Multi-Instance GPU (MIG) besonders relevant.
• Energieeffizienz: Für bestimmte Aufgaben, die viele gleichzeitige Berechnungen erfordern, sind GPUs oft energieeffizienter als CPUs. Dies ist besonders wichtig für große Rechenzentren.
• Skalierbarkeit: GPU-Serverpläne ermöglichen eine flexible und in Echtzeit skalierbare Anpassung der Rechenkapazitäten an den Bedarf, wodurch eine konsistente Leistung ohne Überdimensionierung gewährleistet wird.
• Kosteneffizienz: Unternehmen können durch den Einsatz von NVIDIA GPU-Servern die Betriebskosten senken, da diese Server selbst mit geringer Infrastruktur eine sehr hohe Leistung erbringen und teure Hardwareanschaffungen sowie deren Wartung vermieden werden.
• Fehlertoleranz: Professionelle HPC-GPUs verfügen über ECC-Speicher und eine hohe Fehlertoleranz, die Ausfälle reduziert und den Betrieb von Hardware-Projekten auch unter überlasteten Bedingungen gewährleistet.

Ein GPU-Server ist eine Serverklasse, die den Großteil ihrer Berechnungen in Grafikprozessoren (GPUs) durchführt, im Gegensatz zu herkömmlichen Servern, die sich hauptsächlich auf CPUs verlassen. GPU-Server bieten eine drastische Steigerung der Leistung bei komplexen Berechnungen und sind zu wichtigen Bausteinen für High Performance Computing (HPC) geworden. Sie sind darauf ausgelegt, mit hohen Lasten wie maschinellem Lernen, wissenschaftlicher Modellierung und Echtzeitdaten zu arbeiten. NVIDIA GPU-Server haben in den letzten Jahren eine bedeutende Rolle bei der Verbesserung von Rechenkapazitäten gespielt und verändern verschiedene Branchen durch ihre hochmoderne Rechenleistung und Benutzerfreundlichkeit.

NVIDIA DGX-Systeme sind die Referenz für HPC-GPU-Server und bieten bis zu 8 GPUs in einem System mit optimierter Kühlung und Interconnect-Technologie.

Wofür wird ein GPU-Server eingesetzt?

GPU-Server kommen überall dort zum Einsatz, wo hochparallele Rechenprozesse gefordert sind. Sie bieten eine deutlich höhere Performance bei massiv rechenintensiven Workloads im Vergleich zu klassischen CPU-Systemen. Typische Anwendungsbereiche für GPU-Server sind:

• KI-Trainings, Machine Learning und Deep Learning: Training von Large Language Models und Computer Vision Systemen.
• Wissenschaftliche Simulationen und High Performance Computing (HPC): Molekulardynamik, Klimaforschung, Strömungsmechanik.
• CAD-Rendering und 3D-Modellierung: Für Engineering und Produktentwicklung.
• Video-Encoding und Videobearbeitung: In professionellen Produktionsumgebungen.
• Echtzeitdatenverarbeitung: Für Sensordaten und IoT-Anwendungen.
• Big-Data-Anwendungen: Beschleunigte Datenanalyse mit RAPIDS.
• Medizinische Forschung: Drug Discovery und Genomanalyse.
• Professionelle Grafik-Anwendungen wie Architekturvisualisierung, Film und Animation, sowie virtuelle Realität.
• Cloud-basierte GPU-Server beschleunigen wichtige Arbeitslasten im Bereich KI und Grafik.

Eine Cloud-GPU ist ein Cloud-basierter GPU-Dienst oder eine virtuelle GPU (vGPU), die die Bereitstellung von GPU-Hardware und -Software auf einem lokalen Gerät überflüssig macht. Unternehmen können so teure Hardwareanschaffungen und deren Wartung vermeiden. Cloud-GPUs bieten:

• Flexible und skalierbare Rechenleistung je nach Bedarf - ideal für HPC-Workloads mit variierender Last.
• Zugriff auf verschiedene GPU-Typen für vielfältige Workloads und Budgets, einschließlich der neuesten NVIDIA-Modelle.
• Reduzierung von Zeit und Kosten durch die Nutzung externer Ressourcen.
• Geeignet für Anwendungen wie 3D-Rendering, ML-Modelltraining, Gaming, medizinische Bildgebung, Finanzrisikomanagement, generative KI und Datenanalyse.
• Viele Cloud-Service-Anbieter (CSPs) wie Google Cloud, AWS, Microsoft und IBM Cloud bieten Cloud-GPUs an, oft mit speziellen HPC-Instanzen.

Sowohl GPUs als auch CPUs sind Prozessoren, die in Computern entscheidend sind. Der Hauptunterschied liegt in ihrer Spezialisierung und Architektur:

• CPU (Central Processing Unit): Das "Herz" und "Gehirn" eines Computers. CPUs sind Allzweckwerkzeuge und darauf ausgelegt, eine breite Palette von Aufgaben sequenziell und flexibel zu bearbeiten. Sie haben in der Regel weniger, aber leistungsstärkere Kerne (typischerweise 8-64). Eine CPU kann eine einzelne Berechnung schneller durchführen, da sie eine höhere Taktfrequenz hat.
• GPU (Graphics Processing Unit): Speziell für die schnelle Manipulation und Darstellung von Bildern, Videos und Animationen konzipiert. GPUs sind darauf spezialisiert, viele Berechnungen gleichzeitig (parallel) durchzuführen. Sie entlasten die CPU von grafikintensiven Aufgaben. GPUs verfügen über Hunderte oder sogar Tausende von Kernen (eine NVIDIA H100 hat über 16.000 CUDA-Kerne), und können mehr Threads pro Kern verwalten als CPUs.

Im HPC-Kontext ergänzen sich CPU und GPU ideal: Die CPU verwaltet den Programmfluss und sequenzielle Aufgaben, während die GPU die rechenintensiven parallelen Berechnungen übernimmt.

High-End-GPUs sind leistungsstarke Grafikkarten, die für anspruchsvolle Aufgaben konzipiert sind. Sie sind in der Regel dedizierte Grafikkarten und bieten eine deutlich höhere Leistung als integrierte GPUs. Merkmale von High-End-GPUs für HPC:

• Verfügen über einen eigenen, großen Videospeicher (VRAM), oft 40 GB bis 80 GB bei HPC-Modellen, der speziell für große Datensätze genutzt wird.
• Benötigen eine separate Stromversorgung und ein leistungsfähiges Netzteil (bis zu 700W bei der H100).
• Erzeugen mehr Wärme und erfordern daher ein effektives Kühlsystem, oft mit Flüssigkeitskühlung in Rechenzentren.
• Unterstützen spezialisierte Technologien wie Tensor Cores, Multi-Instance GPU (MIG) und NVLink für GPU-zu-GPU-Kommunikation.
• Beispiele für HPC sind: NVIDIA B200 (Blackwell-Architektur), NVIDIA H100 & NVIDIA H200 (Hopper-Architektur), NVIDIA A100 (Ampere-Architektur), NVIDIA L40S und der NVIDIA Grace Hopper Superchip.

GPU-Programmierung ist der Prozess, bei dem Grafikprozessoren (GPUs) genutzt werden, um allgemeine Rechenoperationen durchzuführen, die nicht unbedingt grafikbezogen sein müssen. Dies revolutioniert die Geschwindigkeit und Effizienz von Berechnungen im HPC-Bereich. Grundkonzepte der GPU-Programmierung umfassen:

• Parallelverarbeitung: Die gleichzeitige Ausführung mehrerer Rechenprozesse führt zu einer erheblichen Beschleunigung.
• Threads: Die kleinsten Einheiten der Prozessausführung, die parallel auf der GPU laufen.
• Kernels: Funktionen, die auf der GPU ausgeführt und von Threads bearbeitet werden.
• Memory Management: Entscheidend für die Leistung, da es die Datenverwaltung zwischen CPU- und GPU-Speicher beeinflusst. Der direkte Speicherzugriff (DMA) ermöglicht schnelle Datenübertragungen zwischen RAM und GPU-Speicher ohne CPU-Intervention.

NVIDIA hat mit CUDA (Compute Unified Device Architecture) eine eigene parallele Rechenarchitektur entwickelt, die die GPU-Programmierung einem breiteren Publikum zugänglich gemacht hat. CUDA ermöglicht es Entwicklern, anwendungsspezifische Berechnungen mit NVIDIA-Grafikprozessoren durchzuführen. Im HPC-Bereich sind zusätzlich CUDA-X Libraries (cuBLAS, cuFFT, cuDNN) und Frameworks wie OpenACC wichtig.

Grafikkarten spielen eine zentrale und unverzichtbare Rolle im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere in der Forschung und Entwicklung von maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL). Ihre Bedeutung ergibt sich aus mehreren Gründen:

• Parallelverarbeitung: GPUs sind für die Parallelverarbeitung optimiert, was bedeutet, dass sie viele Berechnungen gleichzeitig durchführen können. Dies ist essenziell für das Training von KI-Modellen, die riesige Datenmengen verarbeiten müssen.
• Beschleunigung des Trainings: GPUs beschleunigen den Lernprozess erheblich und ermöglichen es, komplexe Modelle schneller zu trainieren und zu iterieren, was die Entwicklung von KI vorantreibt. Das Training von GPT-Modellen wäre ohne GPU-Cluster unmöglich.
• Große Datenmengen: Grafikkarten verfügen über einen hohen Speicher (VRAM), der es ermöglicht, große Datenmengen zu speichern und schnell darauf zuzugreifen, was für das effiziente Training von KI-Modellen unerlässlich ist.
• Spezialisierte KI-GPUs: Es gibt spezielle GPUs und Architekturen (z.B. Tensor-Kerne von NVIDIA), die direkt für Deep-Learning-Workloads und KI-Anwendungen optimiert sind.
• Framework-Kompatibilität: Viele KI-Frameworks und Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch) sind für die Nutzung von GPUs optimiert, um maximale Leistung aus der Hardware herauszuholen.

NVIDIA-GPUs haben eine bedeutende Rolle bei der Entwicklung und Verbesserung von Rechenkapazitäten gespielt und sind führend im KI-Computing. Sie sind ideal für KI-Serverlösungen aus folgenden Gründen:

• Ausgeklügelte Struktur für parallele Aufgaben: NVIDIAs Grafikprozessoren sind speziell auf die Verarbeitung paralleler Aufgaben zugeschnitten.
• Tensor-Kerne: Diese wurden speziell entwickelt, um Deep-Learning-Workloads effizient auszuführen, was die Trainings- und Inferenzzeit verkürzt. Sie ermöglichen gemischte Präzisionsberechnungen (16- und 32-Bit Gleitkomma) zur Verbesserung des Leistungsdurchsatzes.
• CUDA-Architektur: NVIDIAs proprietäre parallele Rechenarchitektur ermöglicht eine effiziente Abwicklung von Rechenprozessen, wodurch das Training und die Inferenz von KI-Modellen effektiver werden. Das CUDA-Toolkit vereinfacht das Einrichten von Deep-Learning-Prozessen.
• Solide Kompatibilität: NVIDIA-GPUs zeichnen sich durch robuste Kompatibilität mit vielen KI-Frameworks und Programmiersprachen aus, was eine problemlose Integration in bestehende KI-Workflows ermöglicht.
• Skalierbarkeit: Sie ermöglichen die Verwaltung erweiterter Arbeitslasten unter Beibehaltung des Systemzustands, was sie für steigende KI-Anforderungen in verschiedenen Sektoren geeignet macht. NVIDIA GPU-Server bieten maximale Leistung, Flexibilität und Ressourcenoptimierung.
• Energieeffizienz: NVIDIA-Server sind darauf ausgelegt, energieeffizient zu sein und gleichzeitig hohe Leistung zu liefern, wodurch Verluste reduziert werden.