KI und Grafikkarten: Das bringen sie für Gaming & Anwendungen

In diesem Beitrag erfährst du, was Grafikkarten mit KI zu tun haben:

• GPUs und KI: Grafikkarten sind für KI-Anwendungen wichtig, weil sie parallele Verarbeitung und komplexe Berechnungen effizient bewältigen.
• Gaming-Optimierungen: GPUs verbessern das Spielerlebnis durch KI-Upscaling, Raytracing und Technologien wie RTX Remix.
• Anwendungsfälle: GPUs beschleunigen Video-Editing, 3D-Rendering, maschinelles Lernen und wissenschaftliche Simulationen.
• GPU-Empfehlungen: Es gibt hochpreisige, mittelpreisige und preiswerte Optionen für verschiedene Budgets.
• Zukunftsaussichten: Der GPU-Markt wächst schnell, getrieben durch die steigende Nachfrage nach KI, Rechenleistung aus der Cloud und energieeffizienten Lösungen.

GPUs und KI passen gut zusammen: Grafikkarten sind für KI-Anwendungen wichtig, da sie sich ideal für die parallele Verarbeitung eignen. Im Gegensatz zu Prozessoren (CPUs), die für allgemeine Berechnungen optimiert sind, haben Grafikeinheiten (GPUs) tausende Kerne, die bestimmte Berechnungen parallel verarbeiten können. Diese Berechnungen bilden die Grundlage moderner KI-Modelle wie dem beliebten Chatbot ChatGPT.

Steigende Komplexität von KI-Modellen: Heutige KI-Modelle werden immer größer. Für Unternehmen lassen sich GPUs leicht aufrüsten, sodass sie diese Komplexität bewältigen. Deshalb sind Grafikkarten die bevorzugte Hardwareplattform für das Training und die Ausführung von KI-Modellen.

KI-Frameworks und GPU-Beschleunigung: Beliebte Software-Schnittstellen wie TensorFlow und PyTorch sind für die GPU-Beschleunigung optimiert. Das erleichtert es Programmierern, die Rechenleistung von Grafikkarten zu nutzen und dadurch schnellere KI-Anwendungen zu entwickeln.

Auch bei KI-Prozessoren, die als Alternative zu dedizierten Grafikkarten gelten, ist die GPU für einen Großteil der KI-Leistung verantwortlich. Aber auch NPUs spielen eine wichtige Rolle.

Gamer profitieren besonders von der KI-Leistung moderner Grafikkarten.

KI-Upscaling

KI in Grafikkarten steigert die Leistung von Spielen, indem sie die Bildrate erhöht und gleichzeitig die Bildqualität beibehält oder verbessert. Die Methode, die dabei zum Einsatz kommt, heißt Upscaling.

Eine Grafikkarte mit dieser Technologie rendert Spiele zunächst in einer niedrigeren Auflösung und skaliert sie dann mit KI auf eine höhere Auflösung hoch. Das führt zu höheren Bildraten (FPS) und einer ähnlichen bis besseren visuellen Qualität – besonders vorteilhaft bei grafikintensiven Spielen und Raytracing.

KI-Upscaling in Grafikkarten

• DLSS (Deep Learning Super Sampling) von Nvidia erschien erstmals im Jahr 2019.
• FSR (Fidelity FX Super Resolution) von AMD wurde 2021 vorgestellt.
• XeSS (Xe Super Sampling) von Intel kam 2022 mit der Einführung der Arc-Grafikkarten auf den Markt.

Übrigens zählt (KI-)Upscaling auch zu den Aufgaben eines Prozessors in 4K-TVs. Alles, was du darüber wissen musst, liest du im Beitrag 4K-Fernseher mit dem besten (KI-)Upscaling: Tests & Vergleich 2024.

Raytracing

Realistische Beleuchtung durch Raytracing: Raytracing nutzt unter anderem KI, um Lichtstrahlen in Echtzeit zu simulieren. Dadurch entstehen realistische Schatten, Reflexionen und Beleuchtungseffekte, die das visuelle Erlebnis von Spielen deutlich verbessern. Für die nötigen Berechnungen verfügen moderne Grafikkarten über spezielle Raytracing-Kerne.

Eine kurze Geschichte des Raytracing

• Nvidia führt 2018 mit der RTX-Serie und der Turing-Grafikarchitektur Raytracing für den Massenmarkt ein. Neue, dedizierte RT-Kerne ermöglichen erstmals Raytracing-Berechnungen.
• 2020 bringt AMD die Radeon RX 6000-Serie (RDNA 2) auf den Markt. Die verbauten Raytracing-Kerne heißen hier Ray Accelerators. Die neue RDNA 3-Architektur optimiert dies mittlerweile noch weiter.
• 2022 steigt Intel mit der Arc-Serie ein, die Raytracing von Beginn an unterstützt.

Auch hier hatte also Nvidia die Nase vorn und konnte sich deshalb als führender Anbieter im Bereich der KI-Grafikkarten etablieren.

Du willst dich weiter informieren? Dann lies unseren Beitrag: Was ist Raytracing?

RTX Remix

Klassische Spiele in neuem Glanz: RTX Remix ist eine Modding-Plattform von Nvidia, die klassische Spiele durch moderne Technologien wie Raytracing, DLSS und KI-gestützte Texturen aufwertet. Mit der Plattform kannst du:

• Neue Beleuchtungen erstellen und verbesserte Grafiken hinzufügen.
• Eine Laufzeitumgebung nutzen, die alte Spielszenen automatisch erkennt und neu beleuchtet.

Auch andere Anwendungen am Computer nutzen die KI-Power von Grafikkarten.

Video-Editing und 3D-Rendering

Schnelleres Rendering: Grafikkarten beschleunigen die Video-Verarbeitung und das 3D-Grafik-Rendering. Dadurch können Video-Editoren und Designer schneller mit hochauflösenden Inhalten arbeiten, was bei komplexen Projekten von Vorteil ist.

Maschinelles Lernen und KI

Effizientes Training von KI-Modellen: GPUs sind gut geeignet für das Training und Ausführen von maschinellen Lernmodellen. Sie können große Datenmengen gleichzeitig verarbeiten, was das Training von KI-Algorithmen erheblich beschleunigt.

Wissenschaftliche Simulationen

Beschleunigte wissenschaftliche Simulationen: GPUs beschleunigen wissenschaftliche Simulationen und Berechnungen in Bereichen wie Bioinformatik, Physik und Klimaforschung. Ihre Fähigkeit, Daten parallel zu verarbeiten, erlaubt es Forschern, komplexe Experimente schneller durchzuführen als mit CPUs.

Chat with RTX: Lokaler KI-Chatbot von Nvidia

Personalisierter Chatbot mit lokaler Verarbeitung: Chat with RTX ist eine kostenlose, KI-gestützte Anwendung von Nvidia. Sie lässt dich einen personalisierten Chatbot mit eigenen lokalen Dateien und YouTube-Video-Transkripten erstellen. Die Anwendung läuft lokal auf Windows-PCs mit RTX-30-Series-GPUs oder höher und liefert schnelle Antworten ohne Cloud-Dienste.

Aktuell ist Chat with RTX in der Beta-Version auf Englisch verfügbar.

In einem weiteren Beitrag findest du die besten KI-Programme für den PC.

High-End

• Nvidia RTX 4090: Diese Flaggschiff-GPU bietet Spitzenleistung, 24 GB VRAM (Videospeicher) und ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis im Vergleich zu früheren Generationen. Die RTX 4090 gibt es bei uns im Shop.
• Nvidia RTX A6000: Eine leistungsstarke Workstation-GPU mit 48 GB VRAM, optimiert für KI und professionelle Anwendungen.

Mittelklasse

• Nvidia RTX 3080: gute 4K-Gaming-Leistung, 10 bis 12 GB VRAM und ein angemessenes Preis-Leistungs-Verhältnis.
• AMD Radeon RX 7600: eine gute Budget-GPU, die Full-HD-Leistung bietet, vergleichbar mit der RTX 3060 Ti, und 8 GB VRAM.

Niedriges Budget

• Nvidia RTX 3060: gute Full-HD-Gaming-Leistung, 12 GB VRAM und ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis.
• AMD Radeon RX 6600: gute Full-HD-Leistung, 8 GB VRAM und ein solides Preis-Leistungs-Verhältnis.

Hier findest du die besten KI-Grafikkarten für anspruchsvolle Anwender. Mehr Tipps findest du bei uns unter den besten Grafikkarten, die besten Nvidia-GPUs und bei den besten AMD-Grafikkarten.

Tipps für den GPU-Kauf

• Für KI und maschinelles Lernen sind GPUs mit viel VRAM (mehr als 8 GB) und CUDA-Kernen empfehlenswert.
• Gebrauchte GPUs der vorherigen Generation können eine kostengünstige Alternative sein.
• Achte darauf, dass dein Netzteil und Gehäuse die von dir gewählte GPU unterstützen.

In diesem Video empfiehlt dir unser Kollege Jens einige weitere gute Grafikkarten:

Eine kraftvolle Verbindung: Hochleistungs-GPUs und KI-Technologien gehen Hand in Hand und bieten viele Vorteile sowohl für Entwickler als auch für Gamer. Von ultrarealistischen Spielgrafiken bis zu beschleunigten wissenschaftlichen Simulationen – GPUs spielen heute eine zentrale Rolle bei vielen technologischen Fortschritten.

Zukunft der Grafikkarten: Die Nachfrage nach KI und Rechenpower aus der Cloud dürfte in den kommenden Jahren weiter steigen. Der GPU-Markt wächst schnell und könnte sich laut einer Projektion des Marktforschungsunternehmens Mordor Intelligence bis 2029 mehr als vervierfachen. Wenn aktuelle Trends sich fortsetzen, werden Hersteller wie Nvidia, AMD und Intel die Leistung ihrer Grafikkarten weiter vorantreiben und auch bei der Energieeffizienz sind Verbesserungen zu erwarten.