HardwareBeschleuniger

Ein Hardwarebeschleuniger ist eine spezialisierte Recheneinheit oder Komponente, die bestimmte Aufgaben wesentlich effizienter erledigt als eine allgemeine CPU. Er wird eingesetzt, um Rechenleistung, Durchsatz oder Energieeffizienz zu erhöhen, insbesondere bei wiederkehrenden oder rechenintensiven Aufgaben. Zu den wichtigsten Formen gehören Grafikprozessoren (GPUs), feldprogrammierbare Logik (FPGAs), anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs) sowie spezialisierte AI- oder DSP-Beschleuniger und Networking-Acceleratoren.

GPUs bieten hohe Parallelität und eignen sich gut für Grafik, wissenschaftliches Rechnen und maschinelles Lernen. FPGAs sind rekonfigurierbar und ermöglichen maßgeschneiderte Architekturen bei vergleichsweise geringeren Entwicklungskosten im Vergleich zu ASICs. ASICs sind maßgeschneiderte Chips mit sehr hoher Effizienz, jedoch mit hohen upfront-Kosten und festem Funktionsumfang. AI- oder NPUs optimieren auf neuronale Netze ausgerichtete Berechnungen; Netzwerkteilbeschleuniger beschleunigen Paketverarbeitung und Routing.

Hardwarebeschleuniger können als eigenständige Karten, als System-on-Chip-Komponenten oder als Co-Prozessoren in Servern, Desktop-Computern, mobilen Geräten oder eingebetteten Systemen auftreten. Sie arbeiten typischerweise mit spezialisierten Software-Stapeln, Bibliotheken und APIs wie CUDA, OpenCL, oneAPI oder Framework-Unterstützung für neuronale Netze. Die Vorteile sind erhöhter Leistung pro Watt, niedrige Latenz und Entlastung des Hauptprozessors; Nachteile umfassen höhere Entwicklungs- oder Produktionskosten, geringere Portabilität und Abhängigkeit von Anbietern.

In der Praxis finden sich Hardwarebeschleuniger in Rechenzentren für KI-Inferenz, Videoverarbeitung, Kryptografie, Netzwerkmustverarbeitung sowie in mobilen und eingebetteten Systemen.