GPU
Ein leistungsfähiger, ursprünglich für Grafik entwickelter Prozessor und heutiger Arbeitstier-Chip moderner KI.
Eine GPU, kurz für Graphics Processing Unit oder Grafikprozessor, ist ein Chip, der ursprünglich zum Berechnen von Videospielgrafik entwickelt wurde. Es stellte sich heraus, dass dieselbe Fähigkeit, viele Berechnungen parallel auszuführen, genau das ist, was Training und Betrieb von KI-Modellen benötigen. GPUs wurden so zur Arbeitstier-Hardware moderner KI.
Da die Nachfrage nach KI explodiert ist, sind leistungsfähige GPUs teuer und oft knapp. Genügend davon zu sichern, hat für jedes große Labor strategische Priorität. Sie sind ein wichtiger Grund für den hohen Kapitalbedarf von KI, und dafür, dass der Betrieb von Modellen auf eigener Hardware, selbst einem leistungsfähigen Laptop oder Mac, für kleinere Aufgaben eine attraktive und kalkulierbare Alternative ist.
Gemeinsam mit Spezialchips wie Googles TPU bilden GPUs die physische Grundlage der Rechenleistung, die das gesamte Feld antreibt.
-
Metas Antwort auf verschwendete GPU-Zeit: Fragen Sie ein Modell, welches Experiment ausgeführt werden soll
-
Nvidia investiert 3,5 Milliarden US-Dollar in MediaTek, um kundenspezifische Chips in seinen eigenen Racks zu behalten
-
Die Gewichtungen von GLM-5.3 liegen mit zwei Wochen Verspätung und nach einer Sicherheitsüberprüfung vor
-
Granite 4.2 von IBM ist kostenlos, klein genug, um lokal ausgeführt zu werden, und darauf ausgelegt, zuerst zu denken
-
Der GLM-5.3-Flash von Z.ai kommt zu einem Zehntel des Preises in die Nähe von Opus
-
Die neuen Mac-Chips von Apple sind für KI konzipiert, die auf Ihrem Schreibtisch läuft
-
OpenAI hat seinen eigenen Chip gebaut und die ersten Benchmarks sind gut
-
Anthropic hat den Mann engagiert, der die KI-Chips von Google entwickelt hat, und es ist nicht genau, warum
-
Das gleiche Modell erreichte allein 30 Prozent und innerhalb des Agentensystems von Nvidia 100 Prozent
-
Anthropic ließ Claude 48 Stunden lang mit 15 Proteinzielen allein und die Laborergebnisse kamen zurück
-
Microsoft hat 280 Milliarden Dollar für KI ausgegeben. Der Guardian fragte, wo die Chips seien.
-
Ein Chip-Startup verdoppelte seinen Wert innerhalb eines Monats durch bewusste Unflexibilität
-
Stop Asking Whether AI Is a Bubble. Start Reading the Lease Agreements.
-
Der Erfinder von Redis hat ein chinesisches Videomodell erstellt, das auf einem Mac läuft. Europäer haben keine Lizenz zur Nutzung
-
Mojo erreichte 1.0, drei Jahre nachdem es versprochen hatte, Python schnell zu machen
-
Nvidia übernimmt einen Teil des Verlusts, wenn die eigenen Chips an Wert verlieren. So sammeln Sie 500 Milliarden Dollar.
-
Claude Code aktiviert standardmäßig den automatischen Modus und die Sicherheitszahlen entsprechen nicht Ihren Erwartungen
-
AMD kauft Taalas, ein Startup, das ein komplettes KI-Modell in den Chip integriert
-
Meta liefert Muse Code, einen Codierungsagenten, der nach einem Absturz weiter funktioniert
-
Jemand hat DeepSeek V4 Flash in der Produktion auf einer einzigen AMD-Karte zum Laufen gebracht und jeden benötigten Patch veröffentlicht
-
Alibabas Qwen3.8-Max hat 16 Tage damit verbracht, ein eigenes Tool zu schreiben, und die Gewichte werden nächste Woche veröffentlicht
-
Mira Muratis Labor schrumpft sein Modell auf ein Viertel und verliert nur einen Punkt
-
Microsoft will nicht länger dem größten KI-Modell nachjagen, sondern kleine Spezialisten bauen
-
OpenAI senkt den Preis von GPT-5.6 Luna um 80 Prozent und verschärft den KI-Preiskampf
-
Die Gewichte von Kimi K3 sind endlich öffentlich, und 1,4 Terabyte schwer
-
Ein Training für 500 Dollar: So schlägt ein 9B-Modell die Spitzenmodelle bei einer eintönigen Aufgabe
-
Ollama macht Macs still und leise besser für offene KI-Modelle
-
Microsoft und Mistral bauen gemeinsam KI in Europa und halten die Daten dort
-
AMD und Cerebras tun sich zusammen, damit KI-Antworten schneller erscheinen
-
OpenAI sagt, GPT-5.6 Sol habe seinen eigenen kleineren Bruder trainiert
-
Grok 4.5 kommt zum Drittel des Preises, und das könnte wichtiger sein als Benchmarks
-
Claude Science: Anthropic baut eine KI-Arbeitsumgebung, die Forschungsdaten auf den eigenen Rechnern belässt