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

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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:

  1. Hoffnungsschimmer: quelloffenes Chip-Design; Bieten Open-Source-Chips eine Alternative zu Liefer­engpässen, Marktübermacht und Abhängigkeit?
  2. 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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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.

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  1. Hoffnungsschimmer: quelloffenes Chip-Design; Bieten Open-Source-Chips eine Alternative zu Liefer­engpässen, Marktübermacht und Abhängigkeit?
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