Was sind GPU-Kerne?

Was sind GPU-Kerne?

Eine GPU, oder Grafikprozessoreinheit, ist ein spezieller Prozessortyp, der dafür entwickelt wurde, viele einfache Berechnungen gleichzeitig durchzuführen. Während eine CPU einige wenige leistungsstarke Kerne hat, die komplexe Aufgaben bewältigen können, hat eine GPU Tausende kleinerer, einfacherer Kerne, die hervorragend darin sind, dieselbe Berechnung auf vielen Daten gleichzeitig durchzuführen. Deshalb sind GPUs so gut darin, Grafiken zu rendern und KI-Modelle zu trainieren.

GPU-Kerne sind in Gruppen organisiert. Bei NVIDIA-GPUs werden diese Gruppen als Streaming-Multiprozessoren oder SMs bezeichnet. Bei AMD-GPUs werden sie als Compute Units oder CUs bezeichnet. Jeder SM oder jede CU enthält einen Satz von Kernen, zusammen mit gemeinsam genutztem Speicher und Planungshardware. Eine moderne GPU könnte 80 oder mehr SMs haben, jeder mit 128 Kernen, für insgesamt über 10.000 Kerne.

Diese Kerne sind nicht wie CPU-Kerne. Ein CPU-Kern ist eine vollständige Verarbeitungseinheit, die jede Aufgabe unabhängig erledigen kann. Ein GPU-Kern ist viel einfacher und arbeitet als Teil einer Gruppe. Alle Kerne in einem SM führen die gleiche Anweisung gleichzeitig aus, jedoch auf unterschiedlichen Daten. Dies wird als SIMD, Single Instruction Multiple Data, bezeichnet und ist der Schlüssel zur GPU-Effizienz.

Verschiedene Arten von Kernen übernehmen verschiedene Aufgaben. Shader-Kerne übernehmen die Berechnungen zum Rendern von 3D-Grafiken und bestimmen die Farbe jedes Pixels. Tensor-Kerne, die in NVIDIA RTX-Karten zu finden sind, sind auf die Matrix-Mathematik spezialisiert, die in KI und Deep Learning verwendet wird. Raytracing-Kerne verarbeiten die komplexen Berechnungen, die für realistische Beleuchtung und Reflexionen erforderlich sind. Jeder Kerntyp ist für seine spezifische Aufgabe optimiert.

Die Anzahl der Kerne ist nicht das Einzige, was zählt. Taktrate, Speicherbandbreite und Architektureffizienz spielen alle eine Rolle. Eine GPU mit weniger Kernen, aber höherer Taktrate und besserer Architektur kann eine mit mehr Kernen, aber langsamerem Speicher übertreffen. Deshalb ist der Vergleich der Kernanzahlen über verschiedene Generationen oder verschiedene Marken hinweg nicht immer aussagekräftig.