Was ist der Zusammenhang zwischen KI und Grafikkarten?

Der Zusammenhang zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Grafikkarten liegt vor allem in der Hardware-Architektur und der Leistungsfähigkeit moderner Grafikkarten (GPUs). Ursprünglich wurden GPUs entwickelt, um komplexe Grafiken und Bilder für Computerspiele und professionelle Anwendungen zu berechnen. Sie sind darauf spezialisiert, viele einfache Rechenoperationen gleichzeitig (parallel) auszuführen.

KI-Anwendungen, insbesondere das maschinelle Lernen und Deep Learning, benötigen enorme Rechenleistung, um große Datenmengen zu verarbeiten und neuronale Netze zu trainieren. Die parallele Architektur von GPUs eignet sich dafür besonders gut, weil viele Berechnungen gleichzeitig durchgeführt werden können – viel effizienter als mit klassischen Prozessoren (CPUs).

Deshalb werden für KI-Modelle und das Training von neuronalen Netzen heute fast immer leistungsstarke GPUs eingesetzt. Unternehmen wie NVIDIA ([nvidia.com](https://www.nvidia.com)) und AMD ([amd.com](https://www.amd.com)) entwickeln spezielle Grafikkarten und Software-Tools, die gezielt für KI-Anwendungen optimiert sind.

Zusammengefasst: Grafikkarten sind ein zentraler Baustein für die Entwicklung und Anwendung moderner KI, weil sie die nötige Rechenleistung für komplexe KI-Modelle bereitstellen.