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  4. #35: Gridscale-CEO Henrik Hasenkamp: „Was für ein GPU-Wahnsinn!“
Durch den Boom der Künstlichen Intelligenz, haben sich die
Anforderungen für Rechenzentren drastisch verändert. Die KI
braucht jeden Menge Daten und Rechenleistung, die diese
verarbeiten kann. Grafikprozessoren helfen, die notwendige
Leistung für KI-Anwendungen zu generieren. Während herkömmliche
Rechenzentren manchmal mit 1 bis 2 Kilowatt (kW) pro Rack
kalkulieren, brauchen Serverschränke, die mit GPU-Knoten
ausgestattet sind, manchmal 100 kW und mehr.

Doch einerseits muss für GPUs in die Tasche gegriffen werden. Der
jüngste Chip vom Markführer Nvidia liegt laut CEO Jensen Huang
bei 30.000 bis 40.000 Euro. Damit könnte man sich einen gut
ausgestatten 'VW Golf' zulegen, oder eben eine einzelne
Nvidia-GPU.

Andererseits ist der Markt leergefegt. Nach Angaben von
Omdia-Analyst Vlad Galabov kamen im vergaengenen Jahr gerade
einmal eine Handvoll Firmen weltweit an die jüngsten
Spezifikationen - die Hyperscaler.

Allein Meta hat bereits 30 Milliarden Dollar in Nvidia-Chips
investiert. Für die neuen Prozessoren wurde bereits mehrere
Monate vor Start der Auslieferung, mit Lieferengpässen gerechnet.

Zwar bietet AMD Alternativen zu Nvidia, , die sollen aber nicht
so leistungsfähig sein, und Intel hat mit „Gaudi 3“ vor Kurzem
eine konkrrenzfähige GPU vorgestellt, doch der KI-Bedarf wächst
rasant, die Preise bleiben hoch, der Hunger nach performanter
Hardware steigt, die Hyperscaler können zahlen .... der
GPU-Wahnsinn hält noch eine Weile an.

Artikel zum Thema:

Hoffnungsschimmer: quelloffenes Chip-Design; Bieten
Open-Source-Chips eine Alternative zu Liefer­engpässen,
Marktübermacht und Abhängigkeit?Mittelklassewagenpreise,
Lieferengpässe und Hamsterkäufe; GPU-Wahnsinn: Wieso jeder die
Prozessoren will, doch fast keiner sie kriegt

Unternehmen: @Nvidia @Gridscale @Henrik Hasenkamp

#Gridscale #Nvidia #CPU #KI #GenAI #Prozessor

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„#35: Gridscale-CEO Henrik Hasenkamp: „Was für ein GPU-Wahnsinn!““

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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