MehrGPUSysteme

MehrGPUSysteme bezeichnet Computer- oder Serverkonfigurationen, in denen mehrere Grafikkarten (GPUs) parallel arbeiten, um Rechenleistung, Speicherkapazität und Durchsatz zu erhöhen. Sie finden Anwendung in Bereichen wie Künstliche Intelligenz, wissenschaftliche Simulationen, Rendering und Datenanalyse.

Architektur und Interconnects: Mehr-GPU-Konfigurationen können innerhalb eines einzelnen Hosts (intra-host) mit mehreren GPUs oder über mehrere Knoten in einem Cluster realisiert werden. Wichtige Interconnect-Technologien sind PCIe, NVIDIA NVLink, AMD Infinity Fabric oder NVSwitch für größere Systeme. Die Skalierbarkeit hängt von der Software, dem Speicheraustausch und der Datenvermittlung zwischen GPUs ab; bei manchen Anwendungen erzielt man nahezu lineares Scaling, während andere Grenzen durch Synchronisations- oder Speicherbandbreite erfahren.

Software und Tools: Zur Programmierung setzen MehrGPUSysteme auf Frameworks und Bibliotheken wie CUDA, ROCm oder OpenCL sowie Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow. NCCL (NVIDIA) bzw. RCCL (AMD) unterstützen effiziente GPU-zu-GPU-Kommunikation. Typische Strategien sind Datenparallelismus, Modellparallelismus und gemischte Ansätze; Speichermanagement, Unified Memory und Speicherpuffer spielen eine zentrale Rolle.

Anwendungen und Betrieb: Einsatzgebiete umfassen AI-Training, groß angelegte Simulationen, Rendering in der Visual Effects- und Animationsbranche sowie wissenschaftliche Berechnungen. Betriebskosten, Kühlung und Stromverbrauch sind oft erhebliche Faktoren; der Nutzen nimmt mit zunehmender GPU-Anzahl ab, weshalb Kosten-Nutzen-Analysen wichtig sind. Virtualisierung und Cloud-Dienste ermöglichen zeitweise MehrGPUSysteme.

Herausforderungen: Programmierung, Profiling und Optimierung erfordern spezialisierte Kenntnisse; Interconnect-Latenz, Speicherbandbreite, Datenlokalität sowie Treiberkompatibilität beeinflussen die Leistung. Sicherheit, Wartung und Fehlerdiagnose gehören zu den weiteren Aspekten.