GPU Computing – NVIDIA GPUs für höchste Rechenleistung

GPU Computing mit NVIDIA GPUs – Was leisten die modernen GPUs?

Die Spitzenmodelle der NVIDIA H100-Serie, auch bekannt als Hopper-GPUs, gehören zu den leistungsfähigsten Grafikkarten auf dem Markt. Sie wurden speziell für rechenintensive Aufgaben wie Large Language Models (LLMs) und das Enterprise AI Training entwickelt.

Mit bis zu 16.896 CUDA-Kernen und 1.024 Tensor Cores erreicht die NVIDIA H100 beeindruckende Rechenleistungen:

• FP32-Peak-Leistung: bis zu 67 TFLOPS
• FP64-Peak-Leistung: bis zu 34 TFLOPS
• Tensor-Peak-Leistung (TF32): bis zu 989
• TFLOPS Training Performance (FP16 Tensor): bis zu 3.958 TFLOPS

Damit eignet sich die H100 ideal für Modelle mit mehr als 175 Milliarden Parametern – beispielsweise in der KI-Forschung oder im Bereich generativer KI.

Mit einer Leistungsaufnahme von bis zu 700 Watt zählen H100-GPUs allerdings zu den energieintensivsten Modellen. Für den zuverlässigen Betrieb sind speziell ausgelegte Server und Kühllösungen zur GPU-Leistung empfohlen.

Einsatzbereiche des GPU Computing

Wie aus der obigen Beschreibung hervorgeht, hat das GPU Spitzenmodell verschiedene Berechnungseinheiten. Deshalb können Server im Bereich des GPU Computings in folgenden Bereichen eingesetzt werden:

• High-Performance Computing: Für komplexe wissenschaftliche und technische Simulationen, bei denen riesige Datenmengen parallel verarbeitet werden müssen.
• High-Performance Trading: Im Finanzsektor, insbesondere im algorithmischen Handel, wo Entscheidungen in Sekundenbruchteilen über Gewinne entscheiden. GPUs werden hier genutzt, um riesige Mengen an Echtzeit-Marktdaten zu analysieren, komplexe Vorhersagemodelle zu berechnen und Handelsstrategien mit minimaler Latenz auszuführen, um sich entscheidende Wettbewerbsvorteile zu sichern.
• GPU Rendering: Für 3D-Artists, Architekten und Animationsstudios, die fotorealistische Bilder und Animationen erstellen. GPUs reduzieren die Renderzeiten von Stunden auf Minuten und ermöglichen Echtzeit-Visualisierungen.
• Video Transcoding: Beim professionellen Videoschnitt und bei der Umwandlung von Videoformaten (Transcoding) ermöglicht GPU Computing eine flüssige Bearbeitung von hochauflösendem Material (4K/8K) und einen drastisch beschleunigten Export.
• Deep Learning: Die massiv parallele Architektur von GPUs ist für die rechenintensiven Matrix- und Tensoroperationen optimiert, die das Fundament von Deep-Learning-Algorithmen bilden. Dies führt zu einer fundamentalen Beschleunigung der Trainings- und Inferenzprozesse von KI-Modellen.

Häufig gestellte Fragen zum GPU Computing 

Was ist GPU Computing?

GPU Computing (auch GPGPU – General Purpose Computation on Graphics Processing Units) ist die Nutzung der massiv parallelen Architektur eines Grafikprozessors (GPU), um allgemeine Rechenaufgaben zu beschleunigen. Anstatt komplexe Aufgaben nacheinander abzuarbeiten, kann eine GPU Tausende von Berechnungen gleichzeitig durchführen, was sie ideal für datenintensive Anwendungen macht.

Warum ist GPU Computing für KI und Deep Learning entscheidend?

Das Training von KI-Modellen, insbesondere im Deep Learning, basiert auf extrem rechenintensiven Matrix- und Tensoroperationen. Die Architektur einer GPU ist für genau diese Art von parallelen mathematischen Berechnungen konzipiert. Spezialisierte Einheiten beschleunigen diese Operationen zusätzlich, wodurch die Trainingszeit für komplexe neuronale Netze von Monaten auf Tage reduziert werden kann. Ohne GPU Computing wäre die Entwicklung moderner KI praktisch undenkbar.

Benötige ich spezielle Lösungen für professionelles GPU Computing?

Ja. Während Consumer-Grafikkarten bereits eine hohe Leistung bieten, erfordern professionelle Anwendungen oft spezielle GPU-Lösungen. GPU-Systeme von HAPPYWARE sind für den Dauerbetrieb ausgelegt und bieten entscheidende Vorteile:

• Spezialisierte GPUs: Einsatz von NVIDIA GPUs wie der H100, die für Rechenlasten optimiert sind und über Features wie mehr VRAM und Tensor Cores verfügen.
• Stromversorgung & Kühlung: High-End-GPUs haben eine hohe Leistungsaufnahme (bis zu 700 Watt). Unsere Server und Workstations gewährleisten eine stabile Stromversorgung und eine adäquate Kühlung, um eine konstante Leistung ohne Drosselung zu garantieren.
• Skalierbarkeit: Unsere GPU-Server und Cluster ermöglichen den Einsatz von bis zu 16 oder mehr GPUs in einem einzigen Systemverbund für maximale Rechenleistung.

GPU Computing Systeme von HAPPYWARE

Wir stellen Ihnen gerne für jede Anforderung die passende GPU Computing Lösung zur Verfügung. Hier erhalten Sie einen Überblick über unsere Angebote:

• GPU Server Nutzen Sie die dedizierte Rechenleistung für Sie konfigurierter GPU Server, um Grafik-Anwendungen zukünftig mit noch mehr Rechenressourcen auszustatten.
• GPU Cluster Planen Sie mit unserer Unterstützung leistungsstarke GPU Cluster, die GPU Computing Tasks im Rechenverbund und mit höchster Effizienz absolvieren können.
• GPU Workstation Enorme Rechenleistung auf kleinem Raum: Für flexibles GPU Computing ist eine individuell zusammengestellte GPU Workstation eine starke Lösung.

HAPPYWARE bietet auf Basis von Supermicro, ASUS, Tyan und GIGABYTE GPU Workstations sowie GPU Server an, die mit bis 16 NVIDIA GPUs bestückt sind. Zusätzlich führen wir Rack Systeme von 1 HE mit 4 GPUs bis zu 10 HE mit 16 GPUs. Mit GPUS, die nur eine Steckkartenbreite haben, realisieren wir ein GPU Computing System mit bis zu 20 Karten.

High-End GPU Workstations – Leistungsstark, skalierbar und vielseitig

Für anspruchsvolle Rechenaufgaben stehen High-End GPU Workstations als Tower-Modelle mit bis zu vier GPUs zur Verfügung. Diese Systeme eignen sich ideal für Anwendungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Simulation oder High-Performance-Rendering.

Die Netzwerkanbindung kann flexibel an Ihre Infrastruktur angepasst werden – von Gigabit-Ethernet bis hin zu FDR Infiniband mit Bandbreiten von 1 Gbit/s bis 10 Gbit/s, je nach Einsatzszenario und Leistungsanforderung.

GPU-Computing – Rechenpower für Matrixoperationen

Wer sich mit GPU-Computing oder der Programmierung von Computergrafik beschäftigt hat, weiß: Die Grundlage vieler Berechnungen bilden Matrixoperationen. Genau hier liegt die Stärke von Grafikprozessoren (GPUs): Sie führen solche Operationen massiv parallel direkt im Server aus.

In der klassischen Grafikverarbeitung wird jedem Pixel oder Pixelbereich ein Rechenkern zugeordnet – je höher die Auflösung, desto mehr Shader- oder Recheneinheiten werden benötigt. Diese Architektur eignet sich für Grafikausgabe und lässt sich mithilfe spezieller Software auch für allgemeine Berechnungen nutzen – zum Beispiel im Bereich der wissenschaftlichen Simulation oder KI. In diesem Kontext spricht man von GPGPU (General-Purpose Graphics Processing Unit).

GPU Computing Lösungen von HAPPYWARE – Beratung und Umsetzung mit einem Profi

Möchten Sie gerne weitere Details rund um das Thema GPU Computing erfahren oder interessieren Sie sich für unsere spezifischen Lösungen? Dann wenden Sie sich gerne an unseren GPU Computing-Spezialisten Jürgen Kabelitz. Er steht Ihnen für eine individuelle Beratung gerne zur Verfügung.