Was ist GPU-Computing? {Vorteile, Anwendungsfälle, Einschränkungen}

Der Hauptzweck einer Grafikverarbeitungseinheit (GPU) besteht darin, das Rendern und Verarbeiten von Grafiken zu beschleunigen. Was GPUs jedoch bei der Verarbeitung visueller Bilder so gut macht, macht diese Hardware auch hervorragend für die Ausführung bestimmter nicht grafischer Aufgaben (z. B. Training neuronaler Netze oder Data Mining).

Dieser Artikel ist eine Einführung in GPU-Computing und die Vorteile der Verwendung von GPUs als „Coprozessoren“ für Zentraleinheiten (CPUs). Lesen Sie weiter, um zu erfahren, ob Ihre IT-Anwendungsfälle und -Projekte von GPU-beschleunigten Workloads profitieren würden.

Was ist GPU-Computing?

Unter GPU-Computing versteht man die Verwendung von Grafikprozessoren für Aufgaben, die über das herkömmliche Grafik-Rendering hinausgehen. Dieses Rechenmodell ist aufgrund der Fähigkeit der GPU zur parallelen Verarbeitung effektiv (unter Verwendung mehrerer Prozessorkerne, um verschiedene Teile derselben Aufgabe auszuführen).

Eine GPU besteht aus Tausenden kleinerer Kerne, die parallel arbeiten. Beispielsweise verfügt die RTX 3090 GPU von Nvidia über beeindruckende 10496 Kerne, die Aufgaben gleichzeitig bearbeiten. Durch diese Architektur eignen sich GPUs gut für Aufgaben, die:

• Es handelt sich um große Datensätze, die eine umfangreiche Verarbeitung erfordern.
• Sind in kleinere Arbeitseinheiten unterteilbar, die die GPU gleichzeitig ausführen kann.
• Sind stark repetitiv (z. B. Matrixmultiplikation oder Faltungsoperationen in der Bildverarbeitung).

Die Hauptidee des GPU-Computing besteht darin, GPUs und CPUs während der Verarbeitung gleichzeitig zu verwenden. Die CPU übernimmt allgemeine Aufgaben und verlagert rechenintensive Teile des Codes auf die GPU. Eine solche Strategie beschleunigt die Verarbeitung erheblich und macht GPU-Computing in vielen Bereichen unverzichtbar, darunter:

• Wissenschaftliche Simulationen (Physik, Chemie, Biologie usw.).
• Datenanalyse und Mining.
• Tiefes und maschinelles Lernen.
• Grafik-Rendering und 3D-Modellierung.

GPU-Computing ist ein Standardbestandteil von High-Performance-Computing-Systemen (HPC). Unternehmen, die HPC-Cluster betreiben, nutzen GPUs, um die Rechenleistung zu steigern. Diese Praxis wird immer wertvoller, da Unternehmen weiterhin HPC zur Ausführung von KI-Workloads nutzen.

Wie funktioniert GPU-Computing?

Beim GPU-Computing arbeiten CPU und GPU zusammen. Die CPU verwaltet die gesamte Programmausführung und verlagert bestimmte Aufgaben auf die GPU, die von der Parallelverarbeitung profitieren. Hier sind die Arten von Aufgaben, die CPUs üblicherweise auf GPUs verlagern:

• Mathematische Berechnungen (Matrixmultiplikation, Vektoroperationen, numerische Simulationen usw.).
• Bild- und Videoverarbeitung (Bildfilterung, Objekterkennung, Videokodierung usw.).
• Datenanalyse (Verarbeitung großer Datensätze, Anwenden von Transformationen usw.).

Wenn eine CPU mit der Verarbeitung überfordert ist, übernimmt die GPU bestimmte Aufgaben und entlastet die CPU. Die GPU unterteilt Aufgaben in kleinere, unabhängige Arbeitseinheiten und weist dann jede Unteraufgabe einem separaten Kern zu, um Aufgaben parallel auszuführen.

Entwickler, die Code schreiben, der die parallele Verarbeitung der GPU nutzt, verwenden normalerweise ein GPU-Programmiermodell. Diese Frameworks bieten eine strukturierte Möglichkeit, Code zu schreiben, ohne sich mit den Low-Level-Details der GPU-Hardware auseinanderzusetzen. Die gängigsten Modelle sind:

• CUDA (Compute Unified Device Architecture): CUDA wurde von Nvidia entwickelt und ist eine Parallel-Computing-Plattform, die verschiedene Nvidia-basierte Tools, Bibliotheken und Erweiterungen bereitstellt.
• OpenCL: Dieses Modell ist ein offener Standard für parallele Programmierung, der für verschiedene Marken (einschließlich AMD, Intel und Nvidia) verwendbar ist.
• ROCm (Radeon Open Compute): ROCm ist eine Open-Source-Plattform, die GPU-Computing auf AMD-Hardware unterstützt.
• SYCL: SYCL bietet ein C++-Framework aus einer Hand für die Entwicklung von Apps, die auf GPUs ausgeführt werden.

Eine GPU verfügt über eine eigene Speicherhierarchie (einschließlich globalem, gemeinsam genutztem und lokalem Speicher). Daten werden vor der Verarbeitung vom Speicher der CPU in den globalen Speicher der GPU verschoben, weshalb eine effiziente Speicherverwaltung für die Vermeidung von Latenz von entscheidender Bedeutung ist.

Was sind die Vorteile von GPU-Computing?

GPU-Computing bietet mehrere bedeutende Vorteile, die es in verschiedenen Bereichen zu einer wertvollen Technologie machen. Hier sind die Hauptvorteile des GPU-Computing:

• Hohe Rechenleistung: GPUs verfügen über Tausende kleiner Rechenkerne, die Aufgaben gleichzeitig ausführen. Diese parallele Verarbeitungsfähigkeit ermöglicht es einer GPU, eine große Anzahl von Berechnungen gleichzeitig durchzuführen.
• Schnellere Ausführung komplexer Arbeitslasten:Benutzer von GPU-Computing erhalten schnellere Ergebnisse und schnellere Erkenntnisse. Diese Geschwindigkeit ist für Anwendungsfälle, in denen Zeit von entscheidender Bedeutung ist, wie etwa medizinische Bildgebung oder Finanzhandel, von entscheidender Bedeutung.
• Hohe (und einfache) Skalierbarkeit: GPU-Computing-Lösungen sind hoch skalierbar. Zum Skalieren muss ein Administrator lediglich weitere GPUs oder GPU-beschleunigte Cluster zu einem System hinzufügen.
• Maschinelles Lernen und KI-Kompatibilität: GPU-Computing beschleunigt das Modelltraining und ermöglicht es Unternehmen, genauere und anspruchsvollere Software für künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln.
• Reibungslose Grafikwiedergabe:GPU-Computing ist für die Wiedergabe hochwertiger 3D-Grafiken und visueller Effekte in Videospielen, Simulationen, Animationen und VR-Anwendungen unerlässlich.
• Kosteneffizienz: GPUs sind kostengünstiger als rechenäquivalente Cluster, die ausschließlich auf CPUs basieren. Systeme verbrauchen weniger Strom und erfordern weniger Hardwareteile, um die gewünschten Verarbeitungsziele zu erreichen.
• HPC steigert: GPU-Computing ist eine unkomplizierte Möglichkeit, die Rechenleistung in einem HPC-Cluster zu steigern. Ein typisches HPC-System mit GPUs und feldprogrammierbaren Gate-Arrays (FPGAs) führt Billiarden Berechnungen pro Sekunde durch, was diese Systeme zu einem wichtigen Wegbereiter in verschiedenen Bereichen macht.

Wofür wird GPU-Computing verwendet?

GPU-Computing eignet sich nicht für jeden Anwendungsfall, ist aber ein wichtiger Faktor für Workloads, die von der Parallelverarbeitung profitieren. Schauen wir uns einige der bekanntesten Anwendungsfälle für GPU-Computing an.

Wissenschaftliche Simulationen

Wissenschaftliche Simulationen sind ein überzeugender Anwendungsfall für GPU-Computing, weil sie typischerweise:

• Umfassen rechenintensive Aufgaben, die umfangreiche Rechenleistung erfordern.
• Profitieren Sie erheblich von der Parallelität.

GPU-Computing ermöglicht es Forschern in verschiedenen Bereichen, Simulationen schneller und genauer durchzuführen. Hier sind einige Beispiele für Simulationen, die vom GPU-Computing profitieren:

• Simulationen von Galaxienentstehungen, die zu Einblicken in die dunkle Materie und die kosmische Struktur führen.
• Klimamodelle, die langfristige Wettertrends simulieren und die Auswirkungen des Klimawandels abschätzen.
• Molekulardynamiksimulationen, die die Proteinfaltung und Protein-Wirkstoff-Wechselwirkungen untersuchen.
• Materialwissenschaftliche Simulationen, die es Forschern ermöglichen, die Eigenschaften fortschrittlicher Materialien zu untersuchen.
• Seismische Simulationen für Erdbebeningenieurwesen und Geophysik.
• Simulationen von Kernreaktionen und dem Verhalten subatomarer Teilchen.

GPU-beschleunigte Simulationen führen auch zu Fortschritten in Bereichen wie Computational Fluid Dynamics (CFD) und Quantenchemie.

Datenanalyse und Mining

Datenanalyse und Mining erfordern die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, um aussagekräftige Erkenntnisse und Muster zu gewinnen. GPU-Computing beschleunigt diese Aufgaben und ermöglicht Benutzern die Verarbeitung großer, komplexer Datensätze.

Hier sind einige Beispiele für Datenanalysen, die vom GPU-Computing profitieren:

• Betrugserkennungssysteme, die Data-Mining-Techniken verwenden, um ungewöhnliche Transaktionsmuster zu identifizieren.
• Systeme, die Börsendaten, Wirtschaftsindikatoren und Handelstrends analysieren, um Investitionsentscheidungen zu erleichtern.
• Empfehlungssysteme, die Data-Mining-Algorithmen verwenden, um Benutzern passende E-Commerce-Produkte oder -Inhalte vorzuschlagen.
• Video-Feed-Analyse, die die Objekterkennung und Ereigniserkennung ermöglicht.
• Systeme, die Patientenakten und medizinische Bilder (z. B. MRT- oder CT-Scans) analysieren, um die Patientenversorgung zu verbessern und die medizinische Forschung zu fördern.
• Software, die die Produktnachfrage vorhersagt und die Bestandsverwaltung optimiert.

Ein zusätzlicher Vorteil: GPUs beschleunigen die Erstellung von Diagrammen und Grafiken, sodass Analysten die Daten einfacher untersuchen können. GPU-Computing beschleunigt auch Datenvorverarbeitungsaufgaben (Bereinigung, Normalisierung, Transformation usw.).

Training neuronaler Netze

Neuronale Netze mit Deep-Learning-Fähigkeiten sind aufgrund der Rechenintensität des Trainings von KI-Modellen ein hervorragender Anwendungsfall für GPU-Computing. Beim Training neuronaler Netze müssen Millionen von Parametern angepasst werden, um aus Daten zu lernen.

Hier sind die Hauptgründe, warum GPU-Computing perfekt zu neuronalen Netzen passt:

• GPU-Computing zeichnet sich durch Matrix- und Vektoroperationen aus, die beide beim Training neuronaler Netzwerke weit verbreitet sind. Diese Prozesse sind auf herkömmlichen CPUs zu zeitaufwändig.
• Das Training neuronaler Netze ist in hohem Maße parallelisierbar. Tausende GPU-Kerne können mehrere Trainingsbeispiele oder Mini-Batches gleichzeitig verarbeiten, wodurch die Trainingszeit erheblich verkürzt wird.

Auch Deep-Learning-Aufgaben, die enorme Rechenressourcen erfordern, profitieren von der Skalierbarkeit des GPU-Computings. Administratoren können Systeme schnell skalieren, indem sie mehrere GPUs oder neue GPU-Cluster hinzufügen. Diese Skalierbarkeit ist für das Training großer Modelle mit umfangreichen Datensätzen unerlässlich.

Bild- und Videoverarbeitung

Bild- und Videoverarbeitung sind in einer Vielzahl von Anwendungsfällen von entscheidender Bedeutung, die von der Fähigkeit des GPU-Computings profitieren, riesige Mengen an Pixeldaten zu verarbeiten und eine parallele Bildverarbeitung durchzuführen.

Hier sind einige Beispiele für die Verwendung von GPU-Computing zur Verarbeitung von Videos und Bildern:

• Autonome Fahrzeuge nutzen GPUs für die Echtzeit-Bildverarbeitung, um Objekte, Fußgänger und Verkehrszeichen zu erkennen und zu analysieren.
• Entwickler von Videospielen verwenden GPUs, um hochwertige Grafiken und visuelle Effekte auf ihren dedizierten Gaming-Servern zu rendern.
• Ärzte nutzen GPU-beschleunigte medizinische Bildgebung, um medizinische Daten zu visualisieren und zu analysieren.
• Social-Media-Plattformen und Video-Sharing-Websites nutzen GPU-beschleunigte Videokodierung und -dekodierung, um hochwertiges Video-Streaming bereitzustellen.
• Überwachungssysteme, die GPUs für die Echtzeit-Videoanalyse nutzen, um Eindringlinge, verdächtige Aktivitäten und potenzielle Bedrohungen zu erkennen.

GPUs beschleunigen auch Bildkomprimierungsalgorithmen und ermöglichen so das Speichern und Übertragen von Bildern bei gleichzeitiger Minimierung der Datengröße.

Finanzmodellierung und -analyse

Die Finanzmodellierung erfordert komplexe mathematische Berechnungen, daher ist es nicht verwunderlich, dass GPU-Computing in dieser Branche bedeutende Anwendungen hat. Hier sind einige finanzielle Anwendungsfälle, die GPU-Computing beschleunigt und genauer macht:

• Führen Sie Geschäfte mit hoher Geschwindigkeit aus und treffen Sie Entscheidungen in Sekundenbruchteilen als Reaktion auf Echtzeit-Marktdaten.
• Durchführung sogenannter Monte-Carlo-Simulationen, die Ergebniswahrscheinlichkeiten durch die Ausführung zahlreicher Zufallsszenarien abschätzen.
• Erstellen und Analysieren von Zinskurven zur Beurteilung von Anleihepreisen, Zinssätzen und Zinskurvenverschiebungen.
• Ausführen von Optionspreismodellen (wie dem Black-Scholes-Modell), die den beizulegenden Zeitwert von Finanzoptionen bestimmen.
• Durchführung von Stresstests, die Marktszenarien simulieren, um die potenziellen Auswirkungen auf ein Finanzportfolio zu bewerten.
• Optimierung der Vermögensallokationsstrategien und kurzfristige Anpassungen für Pensionskassen.
• Durchführung von Kreditrisikomodellen, die die Kreditwürdigkeit von Unternehmen, Kommunen und Einzelpersonen bewerten.

GPU-Computing-Einschränkungen

Während GPU-Computing viele Vorteile bietet, sind mit dieser Technologie auch einige Herausforderungen und Einschränkungen verbunden. Hier sind die Hauptanliegen des GPU-Computing:

• Workload-Spezialisierung: Workloads, die stark sequenziell sind oder umfangreiche Verzweigungen erfordern, profitieren nicht von der GPU-Beschleunigung.
• Hohe Kosten: Hochleistungs-GPUs (insbesondere solche, die für wissenschaftliches Rechnen und KI entwickelt wurden) sind teuer in der Einrichtung und Wartung vor Ort. Viele Unternehmen sind der Meinung, dass der Aufbau von GPU-Clustern zu kostspielig ist.
• Programmierkomplexität: Das Schreiben von Code für GPUs ist komplexer als das Programmieren für CPUs. Entwickler müssen Konzepte der parallelen Programmierung verstehen und mit GPU-spezifischen Sprachen und Bibliotheken vertraut sein.
• Debugging-Probleme: Das Debuggen von GPU-beschleunigtem Code ist komplexer als das Beheben von Fehlern im CPU-Code. Entwickler benötigen oft spezielle Tools, um Probleme zu identifizieren und zu lösen.
• Datenübertragungsaufwand: Das Verschieben von Daten zwischen der CPU und der GPU führt häufig zu einem Mehraufwand, wenn es um die Verarbeitung großer Datenmengen geht. Systementwickler müssen die Speichernutzung sorgfältig optimieren, was oft eine Herausforderung darstellt.
• Kompatibilitätsprobleme: Nicht alle Apps und Bibliotheken unterstützen die GPU-Beschleunigung. Entwickler müssen häufig Code anpassen oder neu schreiben, um die Kompatibilität sicherzustellen.
• Bedenken hinsichtlich der Anbieterbindung: Verschiedene Anbieter verfügen über eigene proprietäre Technologien und Bibliotheken für GPU-Computing. In manchen Fällen führt dieser Mangel an Optionen zu Anbieterbindungsproblemen.

Die Herausforderungen des GPU-Computings sind wissenswert, aber sie sind kein entscheidender Faktor. Strategisches OpEx-basiertes Mieten von Hardware und kompetente Softwareoptimierung reichen oft aus, um die meisten Probleme zu lösen.

Sind Sie bereit, GPU-Computing einzuführen?

Unsere GPU-Server, die in Zusammenarbeit mit Intel, Nvidia und SuperMicro entwickelt wurden, basieren auf der rohen Leistung dedizierter Nvidia Tesla V100-GPUs. Diese GPU-beschleunigten Server eignen sich ideal für rechenintensive Projekte mit:

• Künstliche Intelligenz.
• Maschinelles und tiefes Lernen.
• High Performance Computing.
• Inferenz.
• 3D-Rendering.
• Große Daten.

Benutzer verwalten unsere GPU-Server über das Nvidia CUDA-Programmiermodell, das eine breite Palette von Bibliotheken bietet, die dabei helfen, das GPU-Computing optimal zu nutzen. Die CUDA-Plattform bietet integrierte Bibliotheken für:

• Deep Learning (cuDNN, TensorRT, DeepStream SDK).
• Lineare Algebra und Mathematik (cuBLAS, CUDA Math Library, cuSPARSE, cuRAND, cuSOLVER, AmgX).
• Bild und Video (cuFFT, NVIDIA Performance Primitives, NVIDIA Codec SDK).
• Parallele Algorithmen (NCCL, nvGRAPH, Thrust).

GPU-Computing ist ein entscheidender Faktor (für den richtigen Anwendungsfall)

Obwohl ihr ursprünglicher Zweck ausschließlich mit der Grafikwiedergabe verbunden war, hat sich GPU-Computing zu einem wichtigen Wegbereiter in verschiedenen Unternehmens- und Wissenschaftsbereichen entwickelt. Erwarten Sie, dass sich immer mehr Unternehmen dieser Technologie zuwenden werden, da KI-Workloads häufiger vorkommen und GPU-Computing dank Cloud Computing kosteneffizienter wird.