20.06.2024
Franziska Bechtold
Nvidias Steiler Aufstieg wirft die Frage auf, warum der KI-Boom gerade dem GPU-Hersteller hilft. Wir erklären, was dahinter steckt.
Nvidia This is the latest technology for Microsoft, Google and Apple. This is what we are talking about in the world.
Im Jänner war die Action des Unternehmens noch 45.05 Euro wert. Seither ging es steil nach oben bis zum actuellen Spitzenwert von 129.66 Euro. The group of experts is all about Hype and Kunstliche Intelligenz. Do you know if GPUs are in operation?
All written graphics are also included with computer games. Doch der Schein trügt, denn die darauf verbauten Grafikchips (GPUs) können viel mehr. „GPUs werden schon seit more than 15 days no more than Gaming is available. When the damals hat man erkannt, wie viel Rechenleistung sie bieten“, erklärt Ernst HaunschmidLeiter des Fachbereichs High Performance Computing an der TU Wien, der futurezone.
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Parallelity is broken
The GPUs must have one or more Pixels displayed on one Display after another. I will be aware of the content of the game, so you must know the content of the GPUs we have, know what to do.
Sharp Parallelity ist inzwischen in vielen Bereichen essentials. „Das findet auch in rapid jedem Forschungsbereich Anwendung, in dem man Simulation betreibt.“ Kurzzeitig war das Schürfen von Kryptowährungen mit Grafikkarten en großer Hype, jetzt ist es KI.
Künstliche neuronal Netze Sind etwa ein wichtiger Teil von KI. These functions are subject to Verbindungen im Gehirn. Auf einer Seite gibt es einen Startpunkt (das Eingabemuster) und af der anderen Seite kommt ein Ausgabemuster heraus. Verbunden ist das durch viele künstliche Neuronen.
In the Training phase of KI-Modells we have the Verbindungen zwischen den zelnen Neuronen laufend angepasst, new weather conditions and new weather conditions, even if it is not the same, it will be changed. Bei einer Bilderkennung soll zB das Bild eines Apfels zum Wort “Apfel” führen und nicht zum Wort “Banana”. If you do not have any errors, you must know that we are here and there, but you will be able to do so.
CPU vs. GPU
Hierfür eignen sich GPUs besonders gut, de sie alle dese Prozesse gleichzeitig verarbeiten können. Nun fragt man sich zurecht, warum man gerade einen Grafikchip nutzt, wenn es doch gar nichts grafisch darzustellen gibt. Stattdessen könnte doch ach das Gehirn eines Computers, die CPU (Central Recheneinheit), dafür benutzt werden. Please note that when the GPU is loaded, it will be released. nacheinander. “CPUs sind Generalist. If you know what to do, the dates will be processed and I/O operations will be processed, so you need to know.
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CPUs and GPUs available Kerne, auf die Aufgaben vertilt und damit auch schneller erledigt werden. Damit der Computer präzise funktioniert, est das entscheidend. CPUs gibt es derzeit mit bis zu 128 Kernen. Nvidias Flaggschiff-GPU für Industrieanwendungen, die H100, hat 14.592 Kernethe special Aufgaben sehr schnell abarbeiten.
An experiment of the Mythbusters is demonstrated by two CPUs and GPUs in German:
30,000 Euro for one Grafikchip
Do you know if Nvidia is so big it doesn’t matter if the Marktführer accepts? This product is the part of the high technical quality of the product. Also here are the Preispolitik spielt eine wichtige Rolle.
Here you can find the best gaming graphics card, die GeForce RTX4090kostet last 1,779 Euro und köntte mit 16,384 Kernen zumindest auf den ersten Blick auch ein Kandidat für KI-Anwendungen sein. Doch Nvidia hat aber bereits vor Jahren den den ensatz von Konsumentenkarten der GeForce-Reihe en Datencentern en seinen Nutzungsbedingungen ausgeschlossen.
The best part of the device, the user, is Nvidia. technology Bremse In this case, the game board of the gaming industry is verhindert. This is a practical example of Bitcoin-Mining. Der Grund dafür könnte offensichtlicher nicht sein: „Es gibt zu den professionellen Karten einen erheblichen Preisunterschied“. die H100 kostet zwischen 30,000 and 40,000 Euro.
Understanding GPUs for Meta and Microsoft
Larger parts do not have any power, but the GPUs do not need to be loaded. Laut Schätzung der Analysten von Omdia Research (via Statista) hat Nvidia 2023 je 150,000 H100-GPUs year Microsoft and Meta ausgeliefert. 50,000 Chips gingen jeweils an Tencent, Oracle, Amazon and Google.
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Professional GPUs are specialized in Software and Hardware designed to be optimized in the industry. Mit CUDA hat Nvidia is new Schnittstelle geschaffen, mit denen die Prozesse auf seinen GPUs noch leunigt werden.
Ebenfalls entscheidend ist eine hohe Memory-Bandweite, mit der Profi-GPU gleichzeitig auf viele Daten zugreifen kann. This is how KI-Anwendungen unverzichtbar, wo Eingaben mit Datenbankeinträgen abgeglichen werden müssen, um schnell das gewünschte Ergebnis zu liefern.
“Dominanz wird diees Jahr noch anhalten”
Nvidia hat es durch die jahrelange Arbeit an diesem Komplettsystem – bestehend aus GPU, Schnittstellen und Software – geschafft, eine technische Basis für KI-Nutzung zu bieten, die ihresgleichen sucht. Laut Haunschmid ist vor allem die Software der Grund für Nvidias Erfolg: „Für andere Firmen wird es schwierig zu überzeugen. Nvidias Dominanz wird dies Jahr noch anhalten. über einem Jahr rechnen.
AMD will open
But also for other companies that are of little interest, but the technology is different. Daran sind die größten Konkurrenten AMD and Intel bisher gescheitert.
AMD grieves last time Dumping prices für seine leistungsstarke KI-GPU MI300X year. It costs 15,000 to 20,000 Euro over the Tisch. Therefore, if the H100 is released, the Nvidia-System will be stabilized and verified. This is due to the fact that the current time is changing, but AMD of Nvidia’s operating conditions is already available.
Interesting is also, wenn sich der KI-Einsatz weiter establiert. After the training phase, the training phase is active and the learning process is completed, and the training phase is continued. Interferenz-Phase.
In these cases, there are train models with new dates, and one may be left behind. „Hier müssen Sprachmodelle in einem riesigen Datenspeicher das genau passende Stück finden“, erklärt Haunschmid. Neben den big Firmen arbeiten auch Start-ups mit Hochdruck daran, espezielle KI-Prozessoren nur für diesen Einsatz zu entwickeln.
