GPU-Server haben es in den letzten Jahren durchaus geschafft, einen echten Siegeszug in der IT-Welt anzutreten. Vor allem in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und wissenschaftliche Berechnungen sind sie in vielen Unternehmen nicht mehr wegzudenken.
Aber warum eigentlich? Was macht diese Lösungen so besonders? Fest steht: Diese speziellen Server nutzen, wie die Bezeichnung schon sagt, Graphics Processing Units (GPUs) anstelle von herkömmlichen CPUs, wenn es darum geht, Rechenoperationen durchzuführen. Was GPU-Server sonst noch so einzigartig macht, erfahren Interessierte in den folgenden Abschnitten.
Fakt Nr. 1: GPU-Server sind für paralleles Rechnen optimiert
Und hierbei handelt es sich auch schon um einen der überzeugendsten Vorteile der GPU-Server. Im Gegensatz zu herkömmlichen CPU-Servern sind GPU Server für große und kleine Unternehmen dazu in der Lage, parallel und dementsprechend effizient zu rechnen.
Während CPUs hauptsächlich für serielle Berechnungen optimiert sind, können die GPUs gleichzeitig mehrere Aufgaben ausführen.
Sie werden besonders oft von Unternehmen genutzt, die in regelmäßigen Abständen mit rechenintensiven Anwendungen, wie zum Beispiel dem Training von maschinellen Lernmodellen oder der Durchführung von komplexen Simulationen, konfrontiert werden.
Besonders praktisch: Wenn es darum geht, Aufgaben im Bereich der Bild- und Videoverarbeitung durchzuführen, in deren Zusammenhang große Datenmengen gleichzeitig verarbeitet werden müssen, können die Nutzer alles in Echtzeit bearbeiten.
Fakt Nr. 2: GPU-Server spielen eine wichtige Rolle im Bereich der Künstlichen Intelligenz
Ein Detail, das GPU-Server so besonders macht, ist ihre enorme Rechenleistung. In einer Zeit, in der KI und Automatisierung um Geschäftsalltag eine derart große Rolle spielen, bietet es sich an, sich genau das zunutze zu machen.
Immerhin erfordert gerade der Trainingsprozess von KI-Modellen den Umgang mit großen Datenmengen und die Fähigkeit, komplexe mathematische Berechnungen durchführen zu können.
GPUs können diese Aufgaben deutlich schneller ausführen als CPUs. Das beschleunigte Training der jeweiligen Modelle spart sowohl Zeit als auch Kosten und ermöglicht gleichzeitig die Entwicklung moderner und individueller KI-Anwendungen.
Fakt Nr. 3: GPU-Server kommen auch in der medizinischen Forschung und Biotechnologie zum Einsatz
In der medizinischen Forschung und in der Biotechnologie übernehmen GPUs ebenfalls eine wichtige Aufgabe. Hier analysieren sie große genetische Datenmengen und unterstützen bei der Durchführung komplexer Simulationen.
So werden sie unter anderem dazu genutzt, um DNA-Sequenzen zu untersuchen oder um Proteinfaltung zu simulieren. Die hohe Rechenleistung der GPUs ermöglicht es, diese wissenschaftlichen Herausforderungen effizienter zu bewältigen und kann gegebenenfalls dabei helfen, die Forschung noch schneller voranzutreiben.
Fakt Nr. 4: GPU-Lösungen sind nach wie vor für die Grafik- und Spieleindustrie relevant
GPU-Server wurden zunächst hauptsächlich für Grafik- und Spieleanwendungen entwickelt. Hier werden sie unter anderem dazu genutzt, um neue Spiele zu entwickeln,… Vor allem dann, wenn es darum geht, mit Hinblick auf eine moderne 3D-Grafik und realistische Simulationen keine Kompromisse einzugehen.
Die hohen Erwartungen der Spielehersteller an sich selbst machen eine enorme Rechenleistung erforderlich. Da GPU-Server unter anderem eine Echtzeit-Rendering-Umgebung ermöglichen, handelt es sich hierbei für viele um das Mittel der Wahl.
Zudem werden GPU-Server auch für das Streaming von hochauflösenden Inhalten, wie z.B. Live-Übertragungen von Spielen oder Filmen, verwendet, da sie die notwendige Leistung bieten, um solche Inhalte in hoher Qualität und mit minimaler Verzögerung anzeigen zu können.
Fakt Nr. 5: GPU-Server können Unternehmen dabei helfen, wirtschaftlicher zu werden
Klar: Mit dem Kauf eines GPU-Servers ist eine gewisse Anfangsinvestition verbunden. Gerade im direkten Vergleich mit herkömmlichen CPU-Servern ergeben sich jedoch in Bezug auf die Energieeffizienz und laufenden Kosten langfristig Einsparungsmöglichkeiten.
Aufgrund der enormen Rechenleistung der GPUs ist es möglich, Aufgaben, die sonst Stunden oder Tage auf herkömmlichen Servern benötigen würden, in viel kürzerer Zeit zu erledigen. Genau das reduziert nicht nur den Energieverbrauch, sondern auch die Betriebskosten. Daher lohnt es sich definitiv, sich bereits dann mit diesem wichtigen Thema zu beschäftigen, wenn sich das eigene Online-Business vielleicht gerade erst noch im Aufbau befindet.
Fazit
Die Technologie rund um den Bereich der GPU-Server hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht. Dementsprechend haben sich auch die Anwendungsgebiete erweitert.
Und es ist sicherlich nicht übertrieben, zu behaupten, dass GPU-Server die Art und Weise, wie komplexe Rechenoperationen durchgeführt werden, revolutioniert haben.
