Erfahre, wie NVIDIA‑GPUs und CUDA beschleunigtes Computing ermöglicht haben und wie heutige KI‑Infrastruktur—Chips, Netzwerk und Software—moderne Technik antreibt.
Beschleunigtes Computing ist eine einfache Idee: Statt einer Allzweck‑CPU alle Aufgaben zu überlassen, gibst du die schweren, sich wiederholenden Teile an einen spezialisierten Prozessor ab (meist eine GPU), der diese Arbeit viel schneller und effizienter erledigen kann.
Eine CPU ist hervorragend darin, eine große Mischung kleiner Aufgaben zu bewältigen—ein Betriebssystem zu betreiben, Apps zu koordinieren, Entscheidungen zu treffen. Eine GPU ist dafür gebaut, viele ähnliche Berechnungen gleichzeitig auszuführen. Wenn sich eine Arbeitslast in Tausende (oder Millionen) paralleler Operationen zerlegen lässt—wie große Matrizen multiplizieren oder dieselbe Rechnung auf riesige Datenbatches anwenden—fungiert die GPU als „Beschleuniger“, der den Durchsatz stark erhöht.
Spiele haben GPUs berühmt gemacht, aber dieselbe parallele Mathematik taucht in vielen Bereichen moderner Informatik auf:
Deshalb wanderte beschleunigtes Computing von Consumer‑PCs in Rechenzentren. Es geht nicht nur um „schnellere Chips“ — es geht darum, zuvor unpraktische Workloads in Kosten, Zeit und Energie machbar zu machen.
Wenn Leute von „NVIDIAs Stack für beschleunigtes Computing“ sprechen, meinen sie meist drei zusammenwirkende Schichten:
Am Ende dieses Guides hast du ein klares mentales Modell für GPU vs CPU, warum KI so gut zu GPUs passt, was CUDA eigentlich macht und welches weitere Zubehör (neben der GPU selbst) nötig ist, um reale KI‑Systeme zu bauen, die skaliert werden können.
Stell dir eine CPU als kleines Team hochqualifizierter Expert:innen vor. Es sind nicht viele, aber jede:r ist großartig darin, Entscheidungen zu treffen, schnell zwischen Tasks zu wechseln und komplizierte "if this, then that"‑Logik zu handhaben.
Eine GPU hingegen ist wie Hunderte oder Tausende fähiger Assistent:innen. Jede:r Assistent:in ist vielleicht einfacher als die Expert:innen, aber zusammen können sie riesige Mengen ähnlicher Arbeit gleichzeitig abarbeiten.
CPUs sind hervorragend in Kontrolle und Koordination: Betriebssystem betreiben, Dateien verwalten, Netzwerkrequests handhaben und Codepfade mit vielen Verzweigungen ausführen. Sie sind für sequentielle Logik gebaut—Schritt 1, dann Schritt 2, dann Schritt 3—vor allem, wenn jeder Schritt vom vorherigen abhängt.
GPUs sind stark, wenn dieselbe Operation auf viele Datenstücke parallel angewendet werden muss. Anstatt dass ein Kern eine Aufgabe wiederholt ausführt, machen viele Kerne sie gleichzeitig.
Typische GPU‑freundliche Workloads sind:
In den meisten realen Systemen ersetzen GPUs nicht die CPUs—sie ergänzen sie.
Die CPU führt typischerweise die Anwendung aus, bereitet Daten vor und orchestriert die Arbeit. Die GPU übernimmt die schwere parallele Berechnung. Deshalb enthalten moderne AI‑Server weiterhin leistungsfähige CPUs: Ohne gute „Expert:innen“ zur Koordination würden all diese „Assistent:innen“ oft herumstehen, statt zu arbeiten.
GPUs begannen als spezialisierte Prozessoren zum Zeichnen von Pixeln und 3D‑Szenen. Ende der 1990er/Anfang der 2000er Jahre fügten NVIDIA und andere immer mehr parallele Einheiten hinzu, um Shading und Geometrie schneller zu verarbeiten. Forschende erkannten, dass viele Nicht‑Grafikprobleme ebenfalls darauf hinauslaufen, dieselben Operationen über viele Datenpunkte zu wiederholen—genau das, wofür Grafik‑Pipelines gebaut wurden.
Ein kurzer, praktischer Zeitstrahl:
Grafikworkloads beruhen stark auf linearer Algebra: Vektoren, Matrizen, Skalarprodukte, Faltungen und sehr viele Multiply‑Add‑Operationen. Wissenschaftliches Rechnen nutzt dieselben Bausteine (z. B. Simulationen, Signalverarbeitung), und modernes Machine Learning setzt noch stärker darauf—insbesondere dichte Matrixmultiplikationen und Faltungen.
Der Schlüssel ist Parallelismus: Viele ML‑Aufgaben wenden identische Operationen über große Batches von Daten an (Pixel, Tokens, Features). GPUs sind darauf ausgelegt, Tausende ähnlicher Threads effizient zu betreiben, sodass sie weit mehr Arithmetik pro Sekunde liefern können als eine CPU für diese Muster.
NVIDIAs Einfluss war nicht nur schnellere Hardware; es war, GPUs für Alltags‑Entwickler nutzbar zu machen. CUDA machte GPU‑Programmierung zugänglicher, und eine wachsende Menge an Bibliotheken (für lineare Algebra, neuronale Netze und Datenverarbeitung) reduzierte die Notwendigkeit, eigene Kernel zu schreiben.
Je mehr Teams GPU‑beschleunigte Produkte lieferten, desto stärker verstärkte sich das Ökosystem: mehr Tutorials, bessere Tools, erfahrenere Ingenieur:innen und stärkere Framework‑Unterstützung—was es dem nächsten Team leichter machte, GPUs erfolgreich einzusetzen.
Eine leistungsfähige GPU ist nur nützlich, wenn Entwickler:innen ihr zuverlässig sagen können, was zu tun ist. CUDA (Compute Unified Device Architecture) ist NVIDIAs Programmierplattform, die GPUs wie ein echtes Compute‑Ziel fühlbar macht, nicht nur wie ein Grafik‑Add‑On.
CUDA erfüllt zwei große Aufgaben gleichzeitig:
Ohne diese Schicht müsste jedes Team die niedrigen Ebenen der GPU‑Programmierung, Performance‑Tuning und Speicherverwaltung für jede neue Chipgeneration neu erfinden.
In CUDA schreibst du ein Kernel, das einfach eine Funktion ist, die viele Male gleichzeitig laufen soll. Anstatt sie einmal wie auf einer CPU aufzurufen, startest du sie über Tausende (oder Millionen) leichtgewichtiger Threads. Jeder Thread bearbeitet einen kleinen Teil der Gesamtaufgabe—z. B. ein Pixel, eine Matrixzeile oder ein Stück einer neuronalen Netzausführung.
Die Kernidee: Wenn dein Problem in viele ähnliche, unabhängige Tasks zerteilt werden kann, kann CUDA diese Tasks effizient über die vielen Kerne der GPU verteilen.
Die meisten Menschen schreiben nicht rohe CUDA‑Kernels für KI. CUDA liegt meist unter den Tools, die sie ohnehin nutzen:
Deshalb ist „CUDA‑Support“ oft ein Checkbox‑Punkt in der KI‑Infrastrukturplanung: Er bestimmt, welche optimierten Bausteine dein Stack nutzen kann.
CUDA ist eng an NVIDIA‑GPUs gebunden. Diese enge Integration ist ein großer Grund, warum es schnell und ausgereift ist—aber sie bedeutet auch, dass das gleiche Codebase auf Nicht‑NVIDIA‑Hardware Änderungen, alternative Backends oder andere Frameworks erfordern kann.
KI‑Modelle wirken kompliziert, aber ein großer Teil der schweren Arbeit reduziert sich auf das wiederholte Anwenden derselben Mathematik in enormem Umfang.
Ein Tensor ist einfach ein mehrdimensionales Zahlenarray: ein Vektor (1D), eine Matrix (2D) oder höherdimensionale Blöcke (3D/4D+). In neuronalen Netzen repräsentieren Tensoren Eingaben, Gewichte, Zwischenaktivierungen und Ausgaben.
Die Kernoperation ist das Multiplizieren und Addieren dieser Tensoren—insbesondere Matrixmultiplikation (und eng verwandte Faltungen). Training und Inferenz führen dieses Muster Millionen bis Billionen Mal aus. Darum wird KI‑Performance oft daran gemessen, wie schnell ein System dichte Multiply‑Add‑Arbeit leisten kann.
GPUs wurden gebaut, um viele ähnliche Berechnungen parallel auszuführen. Statt einiger sehr schneller Kerne (typisches CPU‑Design) haben GPUs viele kleinere Kerne, die riesige Gitter von Operationen gleichzeitig verarbeiten können—perfekt für die repetitiven Rechnungen in Tensor‑Workloads.
Moderne GPUs enthalten außerdem spezialisierte Einheiten, die genau auf diesen Anwendungsfall abzielen. Konzeptuell sind diese tensorfokussierten Beschleuniger effizienter bei Multiply‑Add‑Mustern, wie sie in KI vorkommen, und liefern dadurch höheren Durchsatz pro Watt.
Training optimiert Modellgewichte. Es ist üblicherweise begrenzt durch Gesamt‑Compute und das wiederholte Bewegen großer Tensoren durch den Speicher.
Inference liefert Vorhersagen. Hier stehen oft Latenzziele, Durchsatz und die Frage im Vordergrund, wie schnell du Daten zur GPU bringen kannst, ohne Zyklen zu verschwenden.
KI‑Teams achten auf:
Ein moderner „GPU‑Server“ sieht außen wie ein normaler Server aus, aber innen ist er darauf ausgelegt, ein oder mehrere leistungsstarke Beschleunigerkarten so effizient wie möglich mit Daten zu versorgen.
Jede GPU hat ihren eigenen Hochgeschwindigkeits‑Speicher, den VRAM. Viele KI‑Jobs scheitern nicht, weil die GPU „zu langsam“ ist—sie scheitern, weil Modell, Aktivierungen und Batch‑Größe nicht in den VRAM passen.
Darum reden Leute von „80GB‑GPUs“ oder davon, „wie viele Tokens passen“. Wenn der VRAM ausgeht, musst du kleinere Batches, niedrigere Präzision, Modell‑Sharding oder mehr/ größere GPUs einsetzen.
Mehrere GPUs in einer Box helfen, aber Skalierung hängt davon ab, wie viel Kommunikation erforderlich ist. Manche Workloads skalieren nahezu linear; andere stoßen an Grenzen durch Synchronisationsoverhead, VRAM‑Duplikation oder Datenladeflaschenhälse.
High‑End‑GPUs können mehrere hundert Watt ziehen. Ein 8‑GPU‑Server kann eher wie ein Heizkörper wirken als ein „normaler“ Rack‑Server. Das bedeutet:
Eine GPU‑Box ist nicht einfach „ein Server mit einer GPU“—sie ist ein System, das darauf ausgelegt ist, Beschleuniger konstant mit Daten zu versorgen, zu kühlen und schnell kommunizieren zu lassen.
Eine GPU ist nur so schnell wie das System um sie herum. Wenn du von „einem starken Server“ zu „vielen GPUs, die zusammenarbeiten“ wechselst, wird der limitierende Faktor oft nicht mehr reine Rechenleistung, sondern wie schnell du Daten bewegen, Ergebnisse teilen und jede GPU beschäftigt halten kannst.
Single‑GPU‑Jobs ziehen meist Daten vom lokalen Storage und laufen. Multi‑GPU‑Training (und viele Inferenz‑Setups) tauschen ständig Daten aus: Gradienten, Aktivierungen, Modellparameter und Zwischenresultate. Wenn dieser Austausch langsam ist, warten GPUs—und tote GPU‑Zeit ist die teuerste Art von Leerlauf.
Zwei übliche Symptome eines Netzwerkengpasses sind:
Innerhalb eines Servers können GPUs mit sehr schnellen, latenzarmen Verbindungen gekoppelt sein, sodass sie ohne Umweg über langsamere Pfade koordinieren können. Zwischen Servern nutzen Rechenzentren hochbandbreitige Netzwerke, die für vorhersehbare Performance unter Last ausgelegt sind.
Konzeptionell kann man zwei Ebenen unterscheiden:
Deshalb reicht die Frage „Wie viele GPUs?“ nicht aus—du musst auch wissen, wie diese GPUs miteinander sprechen.
GPUs trainieren nicht auf „Dateien“, sie trainieren auf Datenstromen von Batches. Wenn Datenladen langsam ist, stagniert der Compute. Effiziente Pipelines kombinieren typischerweise:
Eine gut gebaute Pipeline lässt dieselben GPUs deutlich schneller wirken.
In echten Umgebungen teilen sich viele Teams denselben Cluster. Scheduling entscheidet, welche Jobs GPUs bekommen, wie lange und mit welchen Ressourcen (CPU, Speicher, Netzwerk). Gutes Scheduling reduziert „GPU‑Starvation“ (Jobs, die warten) und „GPU‑Waste“ (zugewiesen, aber idle). Es ermöglicht außerdem Prioritätswarteschlangen, Preemption und Right‑Sizing—kritisch, wenn GPU‑Stunden ein Budgetposten sind, kein Nice‑to‑have.
Hardware ist nur die halbe Geschichte. NVIDIAs echter Vorteil ist der Software‑Stack, der eine GPU von einem schnellen Chip zu einer nutzbaren Plattform macht, auf der Teams bauen, deployen und betreiben können.
Die meisten Teams schreiben keinen rohen GPU‑Code. Sie setzen Anwendungen aus Bausteinen zusammen: optimierte Bibliotheken und SDKs, die häufige, teure Operationen übernehmen. Denk an sie wie vorgefertigte LEGO‑Teile für Beschleunigung—Matrixmathematik, Faltungen, Videoverarbeitung, Datenbewegung—damit du dich auf Produktlogik konzentrieren kannst, statt Low‑Level‑Kernel neu zu erfinden.
Beliebte ML‑Frameworks (für Training und Inferenz) integrieren sich in NVIDIAs Stack, sodass beim Ausführen eines Modells auf GPU das Framework kritische Operationen an diese beschleunigten Bibliotheken weiterleitet. Aus Nutzersicht kann das wie ein einfacher Geräteschalter erscheinen („use GPU“), doch hinter diesem Schalter arbeitet eine Kette: Framework → CUDA‑Runtime → Performance‑Bibliotheken.
Mindestens verwaltest du:
Hier stolpern viele Projekte. Treiber, CUDA‑Versionen und Framework‑Releases haben Kompatibilitätsgrenzen, und Mismatches können von Verlangsamungen bis zu fehlgeschlagenen Deployments führen. Viele Teams standardisieren auf „known‑good“ Kombinationen, pinnen Versionen in Containern und nutzen gestaffelte Rollouts (dev → staging → prod). Behandle den GPU‑Software‑Stack wie eine Produktabhängigkeit, nicht wie eine Einmal‑Installation.
Wenn dein Modell auf einer einzelnen GPU läuft, ist die nächste Frage, wie du es schneller machst (oder wie du ein größeres Modell unterbringst). Es gibt zwei Hauptwege: scale up (mehr/bessere GPUs in einer Maschine) und scale out (viele Maschinen, die zusammenarbeiten).
Mit einer GPU ist alles lokal: Modell, Daten und GPU‑Speicher. Mit mehreren GPUs koordinierst du Arbeit über Geräte hinweg.
Scale‑up heißt typischerweise: ein Server mit 2–8 GPUs, verbunden über schnelle Links. Das ist oft ein großer Sprung, weil GPUs schnell Ergebnisse teilen und dieselbe Host‑CPU und denselben Storage nutzen können.
Scale‑out heißt: mehr Server hinzufügen und sie mit schnellem Networking verbinden. So erreichen Trainingsläufe Dutzende bis Tausende GPUs—aber Koordination wird zur Kernaufgabe.
Datenparallel: Jede GPU hält eine vollständige Kopie des Modells, aber jede GPU trainiert auf einem anderen Daten‑Slice. Nach jedem Schritt einigen sich die GPUs über die aktualisierten Gewichte, indem sie Gradienten austauschen. Das ist der häufigste Einstiegspunkt, weil es einfach zu verstehen ist.
Modellparallel: Das Modell selbst wird über GPUs verteilt, weil es zu groß ist, um auf einer GPU zu liegen. GPUs müssen während Vorwärts‑ und Rückwärtsdurchläufen sprechen, nicht nur am Ende eines Schrittes. Das ermöglicht größere Modelle, erhöht aber meist die Kommunikationsanforderungen.
Viele Systeme kombinieren beides: Modellparallel innerhalb eines Servers, Datenparallel über Server hinweg.
Mehr GPUs bedeuten mehr "Redezeit". Wenn das Workload klein ist oder das Netzwerk langsam, sitzen GPUs idle und warten auf Updates. Du siehst abnehmende Rückflüsse, wenn:
Du brauchst Multi‑GPU oder einen Cluster, wenn:
Dann verschiebt sich der "Stack" vom reinen GPU‑Fokus hin zu schnellen Interconnects, Networking und Scheduling—denn Skalierung ist genauso viel Koordination wie rohe Rechenleistung.
Beschleunigtes Computing ist kein reiner Forschungs‑Trick. Es ist ein Grund, warum viele Alltagsprodukte sofortiger, flüssiger und zunehmend intelligenter wirken—weil bestimmte Workloads deutlich besser laufen, wenn Tausende kleiner Operationen parallel stattfinden.
Die meisten Nutzer:innen bemerken die Serving‑Seite: Chatassistenten, Bildgeneratoren, Echtzeitübersetzung und "smarte" App‑Funktionen. Unter der Haube treiben GPUs zwei Phasen an:
In Produktion zeigt sich das als schnellere Antworten, höherer Durchsatz (mehr Nutzer pro Server) und die Möglichkeit, größere oder fähigere Modelle innerhalb eines gegebenen Rechenzentrumsbudgets zu betreiben.
Streaming‑Plattformen und Video‑Apps nutzen Beschleunigung für Encoding, Decoding, Upscaling, Hintergrundentfernung und Effekte. Kreativtools verwenden sie für Timeline‑Wiedergabe, Color‑Grading, 3D‑Rendering und KI‑gestützte Funktionen (Rauschreduzierung, generatives Füllen, Stiltransfer). Das Ergebnis ist weniger Wartezeit und mehr Echtzeit‑Feedback beim Editieren.
Beschleunigtes Computing wird in Simulationen verwendet, in denen man dieselbe Mathematik über große Gitter oder viele Partikel wiederholt: Wetter‑ und Klimamodelle, CFD, Molekulardynamik und Designvalidierung. Kürzere Simulationszyklen bedeuten schnellere F&E, mehr Designiterationen und bessere Ergebnisse.
Empfehlungen, Ranking, Anzeigenoptimierung und Betrugserkennung müssen oft große Event‑Streams schnell verarbeiten. GPUs können Teile der Feature‑Verarbeitung und Modellexecution beschleunigen, sodass Entscheidungen noch während der Nutzer:in auf der Seite stattfindet.
Nicht alles gehört auf eine GPU. Wenn dein Workload klein, verzweigungsintensiv oder stark sequenziell ist, kann eine CPU einfacher und günstiger sein. Beschleunigtes Computing glänzt, wenn du viel ähnliche Mathematik gleichzeitig ausführen kannst—oder wenn Latenz und Durchsatz direkt die Produkt‑Erfahrung bestimmen.
Eine praktische Produktanmerkung: Da immer mehr Teams KI‑Features bauen, ist die Frage oft nicht mehr „können wir CUDA schreiben?“, sondern „können wir die App liefern und sicher iterieren?" Plattformen wie Koder.ai sind hier nützlich: Du kannst Web/Backend/Mobile‑Apps prototypen und ausliefern über einen chatgesteuerten Workflow und bei Bedarf GPU‑gestützte Inferenzservices dahinter integrieren—ohne die ganze Delivery‑Pipeline neu aufzubauen.
Ein GPU‑Kauf ist eigentlich der Kauf einer kleinen Plattform: Compute, Speicher, Netzwerk, Storage, Strom, Kühlung und Software‑Support. Ein bisschen Struktur im Vorfeld erspart schmerzhafte Überraschungen, wenn Modelle größer werden oder Nutzung anzieht.
Beginne mit dem, was du meist laufen lässt—Training, Fine‑Tuning oder Inferenz—und den Modellgrößen, die du in den nächsten 12–18 Monaten erwartest.
Eine potente GPU kann in einem ungeeigneten System trotzdem schlecht abschneiden. Häufige versteckte Kosten:
Ein hybrider Ansatz ist üblich: Basis‑Kapazität On‑Prem, Cloud‑Bursting für Spitzen.
Frag Anbieter oder dein internes Platform‑Team:
Behandle die Antworten wie Produktmerkmale: Die beste GPU auf dem Papier ist nicht die beste Plattform, wenn du sie nicht mit Strom versorgen, kühlen oder mit Daten versorgen kannst.
Beschleunigtes Computing hat echten Nutzen, aber es ist nicht „kostenlose“ Performance. Entscheidungen rund um GPUs, Software und Betrieb können langfristige Einschränkungen schaffen—insbesondere, wenn ein Team sich auf einen Stack festlegt.
CUDA und NVIDIAs Bibliotheksökosystem machen Teams schnell produktiv, können aber die Portabilität verringern. Code, der von CUDA‑spezifischen Kernen, Speicherverwaltungsmustern oder proprietären Bibliotheken abhängt, braucht unter Umständen erheblichen Aufwand, um auf andere Beschleuniger zu migrieren.
Ein praktischer Ansatz ist, Geschäftslogik von „Beschleuniger‑Logik“ zu trennen: halte Modellcode, Datenvorverarbeitung und Orchestrierung möglichst portabel und kapsle benutzerdefinierte GPU‑Kernel hinter klaren Schnittstellen. Wenn Portabilität wichtig ist, validiere kritische Workloads früh auf mindestens einem alternativen Pfad (auch wenn er langsamer ist), um die echten Wechselkosten zu kennen.
GPU‑Angebot kann volatil sein und Preise folgen der Nachfrage. Gesamtkosten bestehen nicht nur aus Hardware: Strom, Kühlung, Rack‑Platz und Personalzeit können dominieren.
Energie ist eine vorrangige Einschränkung. Schnelleres Training ist gut, aber wenn es den Stromverbrauch verdoppelt, ohne die Time‑to‑Result zu verbessern, zahlst du womöglich mehr für weniger. Verfolge Metriken wie Kosten pro Trainingslauf, Tokens pro Joule und Auslastung—nicht nur „GPU‑Stunden".
Wenn mehrere Teams GPUs teilen, sind grundlegende Hygienemaßnahmen wichtig: strikte Tenant‑Grenzen, auditierte Zugriffe, gepatchte Treiber und sorgfältiger Umgang mit Modellgewichten und Datensätzen. Bevorzuge Isolation primitives, die deine Plattform unterstützt (Container/VMs, per‑Job Credentials, Netzwerksegmentierung) und behandle GPU‑Nodes wie hoch‑wertige Assets—weil sie es sind.
Erwarte Fortschritte in drei Bereichen: bessere Effizienz (Leistung pro Watt), schnellere Vernetzung zwischen GPUs und Nodes sowie ausgereiftere Software‑Schichten, die Betriebsschmerzen reduzieren (Profiling, Scheduling, Reproduzierbarkeit und sichereres Multi‑Tenant‑Sharing).
Wenn du beschleunigtes Computing einführst, starte mit ein oder zwei repräsentativen Workloads, messe End‑to‑End‑Kosten und Latenz und dokumentiere Portabilitätsannahmen. Baue dann einen kleinen "Golden Path" (Standard‑Images, Treiber, Monitoring und Zugangskontrollen), bevor du für weitere Teams skalierst.
Für verwandte Planungsthemen siehe /blog/choosing-gpus-and-platforms und /blog/scaling-up-and-scaling-out.
Beschleunigtes Computing bedeutet, die „schwere, sich wiederholende Mathematik“ auf einem spezialisierten Prozessor (meist einer GPU) laufen zu lassen, anstatt eine universelle CPU alles machen zu lassen.
In der Praxis orchestriert die CPU die Anwendung und den Datenfluss, während die GPU eine große Anzahl ähnlicher Operationen parallel ausführt (z. B. Matrixmultiplikationen).
CPUs sind auf Kontrollfluss optimiert: viele Verzweigungen, Task‑Wechsel und das Ausführen des Betriebssystems.
GPUs sind auf Durchsatz optimiert: dieselbe Operation gleichzeitig auf großen Datenmengen ausführen. Viele KI‑, Video‑ und Simulations‑Workloads passen gut zu diesem datenparallelen Muster, sodass GPUs für diese Teile der Arbeit deutlich schneller sein können.
Nein — in den meisten realen Systemen werden beide verwendet.
Wenn CPU, Speicher oder Netzwerk nicht mithalten, steht die GPU still und der erwartete Speed‑Up bleibt aus.
Man meint meist drei zusammenwirkende Schichten:
CUDA ist NVIDIAs Softwareplattform, mit der Entwickler allgemeine Berechnungen auf NVIDIA‑GPUs ausführen können.
Sie umfasst das Programmiermodell (Kernels/Threads), Toolchain, Runtime und Treiber — plus ein großes Ökosystem von Bibliotheken, sodass man für gängige Operationen selten rohe CUDA‑Kernels schreiben muss.
Ein Kernel ist eine Funktion, die du so schreibst, dass sie viele Male parallel ausgeführt wird.
Statt sie einmal wie eine CPU‑Funktion aufzurufen, startest du sie über Tausende oder Millionen leichtgewichtiger Threads, wobei jeder Thread einen kleinen Arbeitsabschnitt (ein Element, ein Pixel, eine Zeile usw.) übernimmt. Die GPU plant diese Threads über ihre vielen Kerne, um den Durchsatz zu maximieren.
Weil der teure Teil meist auf Tensor‑Mathematik hinausläuft — besonders dichte Multiply‑Add‑Muster wie Matrixmultiplikation und Faltungen.
GPUs sind dafür gebaut, enorme Mengen ähnlicher arithmetischer Operationen parallel auszuführen; moderne GPUs haben zudem spezialisierte Einheiten, die diese tensorlastigen Muster besonders effizient verarbeiten und so mehr Durchsatz pro Watt liefern.
Training wird meist durch die Gesamtmenge an Rechenarbeit und das wiederholte Bewegen großer Tensoren durch den Speicher limitiert (plus Kommunikation bei verteiltem Training).
Inference ist oft durch Latenzziele, Durchsatz und Datenbewegung begrenzt — es geht darum, die GPU kontinuierlich beschäftigt zu halten und zugleich Antwortzeiten einzuhalten. Optimierungen (Batching, Quantisierung, bessere Pipelines) unterscheiden sich hier stark.
Weil VRAM bestimmt, was gleichzeitig auf der GPU liegen kann: Modellgewichte, Aktivierungen und Batch‑Daten.
Wenn der VRAM nicht reicht, musst du typischerweise:
Viele Projekte stoßen zuerst an Speicherlimits, nicht an rohe Rechenleistung.
Betrachte das gesamte System, nicht nur Peak‑Rechenwerte:
Die Checklisten‑Sektion im Beitrag ist ein guter Startpunkt; vergleiche außerdem die Planungsfragen in /blog/choosing-gpus-and-platforms und /blog/scaling-up-and-scaling-out.
