GPU erklärt: Was macht sie so besonders? #14

Anwendungen wie Machine Learning und Bitcoin Mining sind extrem
rechenintensiv, so dass die CPU nicht mehr für die Berechnung in
angemessener Zeit ausreicht. Die GPU eignet sich für diese
Zwecke, da sie viele Rechnungen parallel durchführen kann. Wir
klären, wie das funktioniert und auf welchen anderen Ebenen
zusätzlich parallel gerechnet werden kann. Von nebenläufigen
Threads, über verteilte Programme und Servern, bedienen sich
Entwicklerinnen und Entwickler verschiedenen Methoden zur
schnelleren Abarbeitung von Inputs. Doch Hardware entwickelt sich
noch weiter und Grafikkarten ohne Spezialisierung bald überholt.
Sogenannte ASICS (Application-specific integrated circuit) sind
anwendungsspezifische integrierte Schaltungen und werden speziell
für ihren Anwendungsfall designt.


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Dr. Burkhard Heisen
(https://www.linkedin.com/in/burkhard-heisen/) und Gerrit Meyer
(https://www.linkedin.com/in/gerrit-meyer/) sprechen heute über:


(01:00) Programme


(03:00) CPU (Central Processing Unit)


(11:10) Threads und Nebenläufigkeit


(14:00) GPU (Grahics Processing Unit)


(23:10) Parallelisierung von Programmen


(26:38) Parallelität


(28:40) Software-spezifische Hardware (ASICS)


(32:30) Arbeitsspeicher / RAM


(35:40) Software mit mehreren Threads schreiben