Was Grafikchips mit dem KI-Boom zu tun haben

Was Grafikchips mit dem KI-Boom zu tun haben
Was Grafikchips mit dem KI-Boom zu tun haben
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20.06.2024

Franziska Bechtold

Nvidias Steiler Aufstieg wirft the Frage auf, warum der KI-Boom gerade dem GPU-Hersteller hilft. Wir erklären, was dahinter steckt.

NVIDIA Esta es la última tecnología para Microsoft, Google y Apple. De esto es de lo que estamos hablando en el mundo.

Im Jänner war die Action des Unternehmens noch 45,05 euros wert. Si ging es steil nach oben bis zum actuellen Spitzenwert von 129,66 euros. El grupo de expertos tiene que ver con Hype y Inteligencia artística. ¿Sabes si las GPU están en funcionamiento?

Todos los gráficos escritos también se incluyen con los juegos de computadora. Doch der Schein trügt, denn die darauf verbauten Chips gráficos (GPU) können viel mehr. „Las GPU son muy buenas más de 15 días no hay más que juegos disponibles. Cuando las damas 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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Se rompe el paralelismo

Las GPU deben tener uno o más píxeles mostrados en una pantalla tras otra. Estaré al tanto del contenido del juego, por lo que debes conocer el contenido de las GPU que tenemos, saber qué hacer.

Afilado Paralelidad ist inzwischen in vielen Bereichen esenciales. „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.

Red neuronal künstliche Sind etwa ein wichtiger Teil von KI. Estas funciones están sujetas a Verbindungen im Gehirn. Auf einer Seite gibt es einen Punto de inicio (das Eingabemuster) und af der der anderen Seite kommt ein Ausgabemuster heraus. Verbunden ist das durch viele künstliche Neuronen.

En la fase de Formación de KI-Modells tenemos los Verbindungen zwischen den zelnen Neuronen laufend angepasst, nuevas condiciones climáticas y nuevas condiciones climáticas, aunque no sean las mismas, se cambiarán. Bei einer Bilderkennung soll zB das Bild eines Apfels zum Wort “Apfel” führen und nicht zum Wort “Banana”. Si no tienes ningún error debes saber que estamos aquí y allá, pero podrás hacerlo.

CPU vs. GPU

Si estas GPU son compatibles con el interior, todos estos procesos se pueden ver correctamente. 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 (Recheneinheit central), dafür benutzt werden. Tenga en cuenta que cuando se carga la GPU, se liberará. nacheinander. “Las CPU no generalista. Si sabe qué hacer, se procesarán las fechas y las operaciones de E/S, por lo que necesita saberlo.

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CPU y GPU disponibles núcleo, auf die Aufgaben vertilt und damit auch schneller erledigt werden. Damit der Computer präzise funktioniert, est das entscheidend. CPU gibt es derzeit mit bis zu 128 núcleos. Nvidias Flaggschiff-GPU para uso industrial, el H100, sombrero 14.592 núcleosel especial Aufgaben sehr schnell abarbeiten.

Un experimento de los Cazadores de Mitos se demuestra con dos CPU y GPU en alemán:

30.000 euros por un Grafikchip

¿Sabes si Nvidia es tan grande que no importa si el Markführer acepta? Este producto es parte de la alta calidad técnica del producto. También aquí están los Preispolitik spielt eine wichtige Rolle.

Aquí puedes encontrar la mejor tarjeta gráfica para juegos, muere Tarjeta gráfica RTX4090último costo 1.779 euros und köntte mit 16.384 núcleos 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 y Datencentern y seinen Nutzungsbedingungen ausgeschlossen.

La mejor parte del dispositivo, el usuario, es Nvidia. tecnología Bremse En este caso, el tablero de juego de la industria del juego se ve obstaculizado. Este es un ejemplo práctico de minería de Bitcoin. Der Grund dafür könnte offensichtlicher nicht sein: „Es gibt zu den professionalellen Karten einen erheblichen Preisunterschied“. morir H100 kostet zwischen 30.000 y 40.000 euros.

Comprender las GPU para Meta y Microsoft

Las piezas más grandes no tienen energía, pero no es necesario cargar las GPU. Laut Schätzung der Analysten von Omdia Research (a través de Statista) hat Nvidia 2023 je 150.000 Año de las GPU H100 microsoft y Meta ausgeliefert. 50.000 fichas joyas de jengibre y Tencent, Oracle, Amazon y Google.

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Las GPU profesionales están especializadas en Software y Hardware diseñados para ser optimizados en la industria. Mit CUDA sombrero Nvidia es nuevo Schnittstelle geschaffen, mit denen die Prozesse auf seinen GPUs noch leunigt werden.

Ebenfalls entscheidend ist eine hohe Bandweite de memoria, mit der Profi-GPU gleichzeitig auf viele Daten zugreifen kann. Así es como KI-Anwendungen unverzichtbar, wo Eingaben mit Datenbankeinträgen abgeglichen werden müssen, um schnell das gewünschte Ergebnis zu liefern.

“Dominanz wird diees Jahr noch anhalten”

Nvidia tiene una gran variedad de opciones en este sistema completo, que incluye GPU, componentes y software, y es una base técnica para la nutrición de KI que se adapta a sus necesidades. Laut Haunschmid ist vor allem die Software der Grund für Nvidias Erfolg: „Für andere Firmen wird es schwierig zu überzeugen. Nvidias Dominanz no volverá a funcionar hasta ahora. sobre un año rechnen.

AMD abrirá

Pero también para otras empresas que son de poco interés, pero la tecnología es diferente. Daran sind die größten Konkurrenten AMD y Intel bisher gescheitert.

AMD se lamenta la última vez Precios de dumping para la seguridad del sena KI-GPU MI300X año. En el Tisch cuesta entre 15.000 y 20.000 euros. Por lo tanto, si se lanza el H100, el sistema Nvidia se estabilizará y verificará. Esto se debe al hecho de que la hora actual está cambiando, pero las condiciones operativas de AMD de Nvidia ya están disponibles.

También es interesante cuando se establece el KI-Einsatz. Después de la fase de formación, la fase de formación está activa, se completa el proceso de aprendizaje y se continúa con la fase de formación. Fase de interferencia.

En estos casos hay modelos de trenes con nuevas fechas, pudiendo alguno quedarse atrás. „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.

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