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Graphics Processing Units: Wettbewerbsvorteil für den Mittelstand

Die Nachfrage nach Rechenleistung steigt bei Unternehmen im Mittelstand rasant. Das stellt Administratoren der Firmen-IT sowie die etablierten Anbieter von Rechenzentren vor enorme Herausforderungen. Die Lösung ist einfach – aber sehr heiß.

Geschwindigkeit Bildquelle: © 123rf

Bereits 1965 prophezeite der Intel-Mitbegründer Gordon Moore, dass sich die Leistung von Prozessoren alle 18 bis 24 Monate verdoppeln und gleichzeitig die Kosten sinken würden. Seit 53 Jahren bewahrheitet sich dieses „Mooresche Gesetz“. Das Problem ist jedoch: Die Nachfrage nach Rechenleistung wächst noch schneller als der Fortschritt bei der Leistungsfähigkeit der Prozessoren. Cloud-Lösungen versprechen, die modernste Hardware möglichst effizient für viele Kunden nutzbar zu machen. Schließlich stecken hinter den „Wolken“ unzählige physische Rechenzentren an irdischen Orten wie Amsterdam, Frankfurt, Dubai und Dallas. Cloud-Rechenzentren bündeln die Nachfrage nach Rechenleistung und benötigen daher leistungsstarke IT-Infrastrukturen – und verbrauchen gigantische Mengen an Strom. Ein Ende dessen ist nicht in Sicht. Neue Technologien beschleunigen den weltweiten IT-Stromverbrauch. Wie der Bitcoin Energy Consumption Index zeigt, stieg der Energieverbrauch allein bei dieser Technologie innerhalb nur eines Jahres um mehr als das Fünffache: aus 14 TWh im Juli 2017 wurden über 72 TWh im Juli 2018. Oder anders ausgedrückt: Entsprach der weltweite Verbrauch vor einem Jahr noch in etwa dem jährlichen Stromverbrauch von Island (Einwohnerzahl: 335.000), übersteigt die aktuelle Zahl nun deutlich den Energieverbrauch Österreichs mit seinen 8,7 Millionen Einwohnern. Eine Verdopplung der Effizienz im Einklang mit dem Mooreschen Gesetz alle eineinhalb bis zwei Jahre reicht folglich bei Weitem nicht mehr aus, um die schneller wachsende Nachfrage zu decken.

Die gute Nachricht ist: Es gibt durchaus Lösungen für dieses Problem in Form von Grafik-Prozessoren (GPUs). Im Vergleich zu konventionellen CPUs können Grafik-Prozessoren zunächst einmal weniger komplexe Operationen ausführen. Sie wurden dafür entwickelt, hochaufgelöste Bilder und Texturen in hoher zeitlicher Folge auf den Bildschirm zu bringen. Daher wurden Grafikkarten für sehr einfache Befehlsstrukturen entwickelt. Diese sind, salopp gesagt, „einfach gestrickt“ – dafür aber hoch parallel und damit extrem schnell. Und genau diese Eigenschaft wird für moderne IT-Anforderungen an Bedeutung gewinnen. Jetzt ist es an der Zeit für IT-Verantwortliche, aus dem Unternehmen und den ausgelagerten Rechenzentren auch Angebote für die Nutzung ultraschneller Grafik-Prozessoren zur Verfügung zu stellen.

Schnelle Grafik-Prozessoren sind prädestiniert für neue Anwendungen wie Künstliche Intelligenz, Machine beziehungsweise Deep Learning und alle Arten von Simulationen (AR/VR), um die notwendige Rechenleistung abzubilden. Eines der bekanntesten Beispiele für kosteneffiziente Simulationen sind die Crash-Tests der Automobilindustrie, bei denen durch extrem rechenintensive Simulationen viele Tausend Autos vor der Schrottpresse bewahrt werden. Auch virtuelle Straßen für das Zukunftsthema autonomes Fahren sind für die Industrie unverzichtbar. Simulationen der Fahrassistenzsysteme machen diese sicherer. Der Kampf um das beste autonom fahrende Fahrzeug wird in Rechenzentren entschieden.

Ähnlich wichtig, wenngleich weniger bekannt, sind die schier unzähligen Anwendungssimulationen deutscher Mittelständler, die durch leistungsfähige Rechner beispielsweise Simulationen zur Prozessoptimierung durchführen können und mit verbesserten Prozessen jährlich viele Millionen sparen. Die Liste der Vorteile ließe sich beliebig verlängern. Die extreme Leistungsfähigkeit der schnellen Prozessoren hat allerdings auch ihren Preis.