grafikkartenbasierte

Grafikkartenbasierte Systeme bezeichnen Computersysteme, die Grafikprozessoren (GPUs) für die Beschleunigung von Rechenaufgaben einsetzen, neben oder statt der zentralen CPU. Der Schwerpunkt liegt auf Parallelverarbeitung und hohem Durchsatz, insbesondere für rechenintensive Aufgaben mit großen Datenmengen.

Historisch stammen GPUs aus der Grafikdarstellung; in den letzten Jahrzehnten entwickelten sie sich zu General-Purpose-GPU-Computing (GPGPU). Technologien wie CUDA von NVIDIA und OpenCL ermöglichen das Schreiben von Programmen, die auf vielen Kernelementen gleichzeitig arbeiten. Open-Standards wie Vulkan oder DirectX unterstützen Compute-Funktionen zusätzlich.

Anwendungen umfassen wissenschaftliche Simulationen, maschinelles Lernen, Bild- und Videoverarbeitung, Rendering-Pipelines, Finanzberechnungen und Partikelsysteme in der Computerspiel- und Animationsbranche.

Architekturlich verfügen GPUs über hunderte bis tausende Recheneinheiten, spezialisierte Speicherhierarchien und hohe Speicherbandbreite. Moderne GPUs unterstützen zusätzliche Recheneinheiten für Tensor- oder Matrixoperationen (z. B. Tensor Cores) und nutzen Mixed-Precision-Ansätze. Die Leistung hängt stark von paralleler Struktur, Datentransfers und Speicherlokalität ab.

Vorteile der grafikkartenbasierten Beschleunigung liegen in hohem Durchsatz für datenintensive Aufgaben, Skalierbarkeit durch Mehr-GPU-Systeme und oft bessere Leistung pro Watt bei geeigneten Workloads. Herausforderungen sind steigender Programmieraufwand, Abhängigkeiten von proprietären Frameworks, Energieverbrauch sowie Datenübertragungs- und Speicherengpässe zwischen CPU und GPU.

Zukunftstendenzen umfassen weitergehende KI-Beschleunigung, offene Ökosysteme wie ROCm, sowie Fortschritte in Speicherbandbreite und Software-Tools, die Portabilität zwischen verschiedenen GPU-Plattformen ermöglichen.