Ein Grafikkarten-Rack: Anders als herkömmliche CPUs zeichnen sich GPUs durch besonders gute Parallelitätseigenschaften aus. (Bild: gemeinfrei)

Was GPUs für die KI tun können

Im Gegensatz zu klassischen Prozessoren (CPUs) arbeiten GPUs (Graphical Processing Units) parallelisiert und bandweitenoptimiert. Das heißt: Sie eignen sich besser für rechenintensive Vorgänge, vor allem im Bereich Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning. Werden KI-Anwendungen damit reif für die Praxis und was bedeutet das für die gesamte Infrastruktur?

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