Allerdings ist die GPU nicht immer flinker als eine CPU. Sie kann nur bei Rechenoperationen glänzen, die sich gut parallelisieren lassen. Eine GPU verfügt dafür über sehr viele Stream-Prozessoren, die viel weniger komplex sind als CPU-Kerne. Zudem benötigen sie deutlich weniger Transistoren. Die zunehmende Bedeutung von Stream-Prozessoren war übrigens auch einer der wichtigsten Gründe für AMD, 5,4 Milliarden Dollar für die Übernahme von ATI auszugeben. Mit dem für 2009 erwarteten Fusion-Chip will das Unternehmen CPU und GPU in einem Paket vereinen.
Die Einbindung zusätzlicher Prozessoren für spezielle Aufgaben planen auch die beiden Prozessorhersteller AMD und Intel fürs nächste Jahr. Der Chip-Weltmarktführer will über PCI-Express entsprechende Lösungen ins System einbinden. Auch arbeitet Intel am Larrabee-Projekt. Dabei handelt es sich um einen Prozessor mit 16 bis 24 Kernen. Er basiert auf einem Subset des x86-Befehlssatzes. Dadurch soll die Programmierung mit bestehenden Tools vereinfacht werden. Die Kerne sind aber weniger komplex als die eines Core 2 Duo.
AMD dagegen will es Drittanbietern mit der Torrenza-Architektur erlauben, zusätzlich Chips in das System zu integrieren. Stream-Prozessoren sollen dann im Zusammenspiel mit dem Opteron besonders leistungshungrige Software beschleunigen. Schon heute bieten moderne ATI-Grafikkarten mit dem Avivo Video Converter eine GPU-beschleunigte Lösung zum Enkodieren vor Videos. Im Vergleich zur CPU ist dies viermal schneller. Und es wird weniger Strom verbraucht.
Schiffl IT: Anomalien im Netzwerkverkehr und in den Systemen in Echtzeit identifizieren.
Absicherung der IT-Infrastruktur erfolgt über die Zero Trust Exchange-Plattform von Zscaler.
Maschinen können mit neuen Verfahren lernen, nicht nur Vorhersagen zu treffen, sondern auch mit kausalen…
Medizingeräte Hersteller Tuttnauer schützt Gerätesoftware mit IoT-Sicherheitslösung.
Unternehmen aus der DACH-Region sehen nur vereinzelt Anwendungsmöglichkeiten für die Blockchain-Technologie.
SAS bietet einsatzfertige KI-Modelle für konkrete Herausforderungen wie Betrugserkennung und Lieferkettenoptimierung.