Was ist der unterschied zwischen eine grafikkarte oder grafikchip

Heutigen Systemen wird wesentlich mehr abverlangt als je zuvor – ob bei Deep-Learning-Anwendungen, massiv-paralleler Datenverarbeitung, intensivem 3D-Gaming oder anderen anspruchsvollen Anwendungen. CPU (Central Processing Unit, „Hauptprozessor“) und GPU (Graphics Processing Unit, „Grafikprozessor“) haben sehr verschiedene Aufgaben. Wofür werden CPUs verwendet? Wozu setzt man GPUs ein? Bei der Anschaffung eines neuen Computers und dem Vergleich der technischen Eigenschaften ist es wichtig zu wissen, welche Rolle jeder dieser Bausteine spielt.

Was ist eine CPU?
Die aus Millionen oder Milliarden Transistoren aufgebaute CPU kann mehrere Prozessorkerne („Rechenkerne“) haben und wird verbreitet auch als Gehirn des Computers bezeichnet. Sie ist das grundlegende Bauelement aller modernen Computersysteme, da sie die Programmbefehle und die für den Computer und das Betriebssystem erforderlichen Prozesse ausführt. Außerdem bestimmt die CPU maßgeblich, wie schnell Programme ausgeführt werden können, vom Surfen im Internet bis zur Tabellenkalkulation.

Wofür steht die Abkürzung GPU?
Die GPU ist ein Prozessor, der aus vielen kleineren und für speziellere Aufgaben konzipierten Kernen besteht. Durch ihr Zusammenspiel bieten die Kerne enorme Leistung, wenn Prozesse der Datenverarbeitung auf viele Kerne aufgeteilt werden können.

Was ist der Unterschied zwischen einer CPU und einer GPU?
CPUs und GPUs haben viele Gemeinsamkeiten. Beide sind entscheidend wichtige Computerelemente. Beide sind auf Halbleitertechnik basierende Mikroprozessoren. Und beide verarbeiten Daten. CPUs und GPUs haben jedoch verschiedene Architekturen und werden für unterschiedliche Zwecke eingesetzt.

Die CPU eignet sich für eine Vielzahl von Aufgaben, insbesondere für diejenigen, bei denen es auf die Latenz oder Leistungsfähigkeit pro Kern ankommt. Als leistungsstarker Baustein für die Ausführung von Programmbefehlen nutzt die CPU die geringere Anzahl der Kerne für einzelne Aufgaben und deren schnelle Erledigung. Damit ist die CPU in besonderer Weise für Jobs von der seriellen Datenverarbeitung bis zum Betrieb von Datenbanken geeignet.

GPUs waren anfangs spezialisierte ASICs, die zur Beschleunigung bestimmter 3D-Rendering-Prozesse entwickelt wurden. Im Lauf der Zeit wurden diese Grafik-Engines mit ursprünglich festgelegter Funktion besser programmierbar und flexibler. Während nach wie vor die Grafikdarstellung und die zunehmend naturgetreue Wiedergabe heutiger Top-Computerspiele die Hauptfunktion der GPUs ist, haben sie sich zwischenzeitlich auch zu Mehrzweck-Parallelprozessoren für ein größer werdendes Anwendungsspektrum entwickelt.

Was versteht man unter integrierter Grafik?
Bei der integrierten Grafik oder Grafik mit gemeinsam genutztem Speicher befindet sich die Grafikeinheit auf demselben Chip wie die CPU. Bestimmte CPUs können eine integrierte GPU haben, statt auf einen separaten Grafikcontroller angewiesen zu sein. Die manchmal auch als IGP (integrierter Grafikprozessor) bezeichneten GPUs teilen sich den Arbeitsspeicher mit der CPU.

Integrierte Grafikprozessoren bieten mehrere Vorteile. Ihre Integration in die CPU erweist sich gegenüber eigenständigen Grafikprozessoren als vorteilhaft hinsichtlich Platzbedarf, Kosten und Energieeffizienz. Sie stellen ausreichende Leistung für die Verarbeitung grafikrelevanter Daten und Befehle bei allgemeinen Aufgaben wie dem Surfen im Web, dem Streamen von 4K-Spielfilmen und für Gelegenheitsspiele bereit.

Dieses Konzept findet am häufigsten bei Geräten Anwendung, bei denen kompakte Abmessungen und Energieeffizienz von Bedeutung sind, wie Laptops, Tablets, Smartphones und einige Desktop-PCs.

Beschleunigung von Deep Learning und KI
Gegenwärtig werden GPUs für immer mehr Aufgaben wie Deep Learning und künstliche Intelligenz (KI) genutzt. Für das Deep-Learning-Training mit mehrschichtigen neuronalen Netzen oder mit sehr großen zusammenhängenden Datenmengen, wie etwa 2D-Bildern, eignen sich GPUs oder andere Beschleuniger ideal.

Deep-Learning-Algorithmen wurden zur beschleunigten Verarbeitung mit einer GPU angepasst, wodurch eine erhebliche Leistungssteigerung erreicht wurde und das Trainieren bei verschiedenen Problemstellungen aus der Praxis erstmals mit einem machbaren und praktikablen Aufwand möglich war.

Inzwischen haben sich CPUs und die für sie erstellten Software-Bibliotheken zu wesentlich leistungsfähigeren Werkzeugen für Deep-Learning-Aufgaben weiterentwickelt. So haben CPU-basierte Systeme beispielsweise durch umfangreiche Software-Optimierungen und zusätzlich spezielle KI-Hardware, wie Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) in den neuesten skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren,eine Verbesserung der Deep-Learning-Leistung erfahren.

Bei vielen Anwendungen, wie etwa beim High-Definition-, 3D- und nicht bildbasierten Deep Learning mit Sprach-, Text- und Zeitreihendaten, kommen die Stärken von CPUs zur Geltung. CPUs können wesentlich größere Arbeitsspeicher als selbst die besten heutigen GPUs für komplexe Modelle oder Deep-Learning-Anwendungen (z. B. 2D-Bild-Erkennung) unterstützen.

Die Kombination von CPU und GPU sowie ausreichend großem RAM bietet hervorragende Testmöglichkeiten für Deep Learning und KI.

Jahrzehntelange Führungsposition in der CPU-Entwicklung
Intel blickt auf eine langjährige Erfahrung in der CPU-Innovation zurück, die 1971 mit der Vorstellung des 4004 als ersten kommerziellen Mikroprozessor, der vollständig auf einem Halbleiterchip integriert ist, ihren Anfang nahm.

Heute kann mit Intel® CPUs auf Basis der gewohnten x86-Architektur die gewünschte KI-Lösung dort realisiert werden, wo dies sinnvoll erscheint. Von der hochleistungsfähigen skalierbaren Intel® Xeon® Prozessorreihe im Rechenzentrum und in der Cloud bis zu energieeffizienten Intel® Core™ Prozessoren am Netzwerkrand bietet Intel CPUs für jeden Bedarf an.

Intelligente Leistungseigenschaften der 11. Generation von Intel® Core™ Prozessoren
Die Intel® Core™ Prozessoren der 11. Generation werden mit Intels optimierter Prozesstechnik gefertigt, basieren auf einer neu designten Kernarchitektur sowie einer völlig neuen Grafikarchitektur und verfügen über integrierte KI-Anweisungen, um auf intelligente Weise optimierte Leistung und Erfahrungen zu ermöglichen.

Systeme mit Intel® Core™ Prozessoren der 11. Generation sind mit der neuesten, integrierten Intel® Iris® Xe Grafik ausgestattet. Bestimmte Formfaktor-Einheiten wie ultraflache Laptops werden zudem den ersten separaten Grafikprozessor (GPU) enthalten, der auf der Intel Xe Architektur basiert. Die Intel® Iris® Xe MAX dedizierte Grafik sorgt für einen großen Sprung nach vorn im Bereich der flachen und leichten Notebooks. Zudem erhalten Sie mehr Leistung und neue Funktionen für eine verbesserte Erstellung von Inhalten und ein verbessertes Gaming-Erlebnis.

Die Intel® Iris® Xe Grafik ist mit Intel® Deep-Learning-Boost-gestützter KI ausgestattet, um die Erstellung von Inhalten und die Foto- und Videobearbeitung zu verbessern, und verfügt über eine energiesparende Architektur für eine längere Akkulaufzeit, damit Sie Design und Multitasking betreiben können.

Separate GPUs von Intel
Intel bietet zwei Optionen für separate GPUs an, die beide auf der Intel Xe Architektur basieren.

Intel® Iris® Xe MAX Grafik ist der erste separate Grafikprozessor für flache und leichte Laptops, der auf der Intel Xe Architektur basiert. Optimiert für die Kopplung mit Intel® Core™ Prozessoren der 11. Generation erhalten Sie noch mehr Leistung und neue Funktionen für eine verbesserte Erfahrung bei der Erstellung von Inhalten und beim Gaming.

Die Intel® Server-GPU ist ein separater Grafikprozessor für Rechenzentren, der auf der neuen Intel Xe Architektur basiert. Die Intel® Server-GPU ist für eine exponentielle Skalierung konzipiert und bringt Android-Gaming, Media-Transcoding/-Encoding und Over-the-Top (OTT)-Video-Streaming-Erlebnisse auf ein neues Niveau.

Heute geht es nicht mehr darum, CPU und GPU gegeneinander abzuwägen. Mehr denn je werden beide zusammen benötigt, um den vielfältigen Anforderungen an die Datenverarbeitung gerecht zu werden. Die besten Ergebnisse werden fraglos dann erzielt, wenn für jede Aufgabe das richtige Werkzeug verwendet wird.

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