CUDA erklärt: Wie NVIDIA-GPUs Künstliche Intelligenz antreiben

CUDA ist eine von NVIDIA entwickelte Programmierplattform, die es ermöglicht, Grafikkarten nicht nur für die Grafikdarstellung, sondern auch für allgemeine Berechnungsaufgaben einzusetzen. Dadurch wurden GPUs zu leistungsstarken Beschleunigern für wissenschaftliche Berechnungen, Datenverarbeitung, Rendering und insbesondere für künstliche Intelligenz.

Heute bildet CUDA das Fundament eines Großteils der Software, die zum Trainieren und Ausführen von neuronalen Netzen verwendet wird. Im Laufe der Jahre hat NVIDIA rund um CUDA ein umfassendes Ökosystem aus Bibliotheken, Tools und Frameworks aufgebaut - einer der Hauptgründe für die Dominanz des Unternehmens im Markt für KI-Beschleuniger.

CUDA: Was ist das und wofür wird es benötigt?

Bevor GPUs für allgemeine Berechnungen genutzt werden konnten, waren Grafikkarten in erster Linie für die Darstellung von Grafiken zuständig: Sie verarbeiteten Vertices, Texturen und Pixel, um Bilder auf dem Bildschirm zu erzeugen. Doch die Architektur von GPUs eignete sich schon immer besonders gut für Aufgaben, bei denen identische Operationen auf riesige Datenmengen gleichzeitig angewendet werden müssen.

Ein herkömmlicher CPU besteht aus relativ wenigen, aber leistungsstarken Kernen, die auf die sequenzielle Ausführung komplexer Instruktionen optimiert sind. Eine GPU hingegen enthält eine sehr große Anzahl einfacherer Recheneinheiten, die zahlreiche Operationen parallel ausführen können.

Mit CUDA hat NVIDIA einen Weg geschaffen, diese Rechenleistung Programmierern zugänglich zu machen - ohne dass sie Grafik-APIs verwenden oder mathematische Aufgaben als Rendering-Aufgaben tarnen müssen.

Mit CUDA kann ein Entwickler ein Programm schreiben, das Teile der Berechnung von der CPU auf die GPU auslagert. So kann beispielsweise die Verarbeitung von Millionen von Array-Elementen auf tausende kleine Operationen aufgeteilt und parallel auf der Grafikkarte ausgeführt werden, statt sie nacheinander auf der CPU zu berechnen.

Von der Grafikkarte zum universellen Rechenbeschleuniger

Dieser Ansatz wird als GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units) bezeichnet - allgemeine Berechnungen auf Grafikprozessoren.

GPUs sind besonders effizient, wenn dieselbe mathematische Operation mehrfach auf große Datenmengen angewendet wird: etwa bei physikalischen Simulationen, Bildverarbeitung, Rendering, maschinellem Lernen und Matrizenoperationen.

Gerade Matrizenberechnungen sind einer der Hauptgründe, weshalb GPUs heute für neuronale Netze so wichtig sind. Das Training eines Modells umfasst Milliarden ähnlicher Berechnungen, die sich hervorragend parallelisieren lassen.

CUDA hat diese Hardwareeigenschaft von NVIDIA-GPUs zu einem leistungsfähigen Software-Tool für Entwickler gemacht.

Woraus besteht die NVIDIA CUDA Plattform?

CUDA ist nicht einfach ein Programm oder eine einzelne Funktion der Grafikkarte, sondern eine komplette Rechenplattform mit Entwicklungstools, Programmierschnittstellen, Compilern, Treibern und spezialisierten Bibliotheken.

Ein zentrales Element ist das CUDA Toolkit, das alle Werkzeuge für die Entwicklung und Ausführung von Programmen liefert, die die GPU-Rechenleistung von NVIDIA nutzen.

Entwickler können CUDA mit C, C++, Python und anderen Sprachen verwenden. Oft ist kein direkter Kontakt mit CUDA nötig, da moderne Bibliotheken und Frameworks viele Details abstrahieren. Beispielsweise übernimmt ein Machine-Learning-Framework die Verteilung von Berechnungen automatisch auf die GPU über CUDA.

So agiert CUDA als Vermittlungsschicht zwischen Programm und GPU-Hardware.

CUDA und CUDA-Kerne - nicht das Gleiche

Die Begriffe CUDA und CUDA-Kerne werden oft verwechselt, bedeuten aber Unterschiedliches:

• CUDA ist eine Softwareplattform und ein Ökosystem für GPU-Computing auf NVIDIA-Grafikkarten.
• CUDA-Kerne (CUDA Cores) sind die physischen Recheneinheiten innerhalb einer GPU, die arithmetische Operationen ausführen.

Eine Grafikkarte besitzt also CUDA-Kerne, während CUDA die Software-Schnittstelle darstellt, die Programmen den Zugang zu diesen Recheneinheiten ermöglicht.

Die reine Anzahl der CUDA-Kerne reicht jedoch nicht aus, um die Leistung verschiedener GPU-Generationen zu vergleichen. Auch Architektur, Taktfrequenzen, Speicherbandbreite, spezialisierte Einheiten und Softwareoptimierung spielen eine Rolle.

Wie funktioniert CUDA und GPU-Computing?

Das Grundprinzip von CUDA ist, große Aufgaben in viele kleine, gleichartige Operationen zu zerlegen und diese parallel auf dem Grafikprozessor auszuführen. Dadurch kann die GPU in datenintensiven Szenarien deutlich schneller arbeiten als eine CPU.

Die CPU bleibt jedoch Teil des Prozesses: Sie steuert das Programm, bereitet Daten vor und entscheidet, welche Aufgaben an die GPU ausgelagert werden. Die GPU agiert dann als spezialisierter Beschleuniger für stark parallelisierbare Operationen.

Warum kann eine GPU tausende Operationen gleichzeitig ausführen?

Während die CPU auf Vielseitigkeit ausgelegt ist und komplexe Befehlsfolgen schnell und flexibel verarbeiten kann, besteht eine GPU aus vielen Gruppen von Recheneinheiten, die identische Operationen auf unterschiedliche Daten anwenden.

Beispiel: Soll jedes Element eines Millionen-Arrays verdoppelt werden, kann die CPU dies mit wenigen Threads abarbeiten. Die GPU verteilt diese Aufgabe hingegen auf eine riesige Anzahl paralleler Threads.

In CUDA werden diese unabhängigen Ausführungseinheiten als Threads bezeichnet. Threads werden zu Blöcken und diese wiederum zu einem Grid zusammengefasst.

Der Entwickler muss dabei nicht jedem CUDA-Kern eine spezielle Aufgabe zuweisen. Die Hardware übernimmt die Verteilung der Threads automatisch.

Diese Architektur ist besonders effektiv bei Aufgaben mit hohem Parallelisierungsgrad. Bei vielen aufeinanderfolgenden Schritten oder Abhängigkeiten kann der Vorteil der GPU aber schrumpfen.

Ablauf einer CUDA-Anwendung

Typisch läuft eine CUDA-Anwendung in mehreren Schritten ab:

1. Die CPU bereitet Daten vor, reserviert Speicher und entscheidet, welche Berechnungen auf der GPU ausgeführt werden sollen.
2. Die Daten werden in den GPU-Speicher übertragen.
3. Die CPU startet einen sogenannten Kernel - eine Funktion, die auf der GPU ausgeführt wird.
4. Der Kernel läuft parallel in tausenden Threads, jeder bearbeitet einen Teil der Eingabedaten.
5. Das Ergebnis wird im GPU-Speicher abgelegt und bei Bedarf zurück zur CPU kopiert.

Die Datenübertragung zwischen CPU und GPU kostet Zeit, weshalb CUDA besonders dann zum Einsatz kommt, wenn der Rechenaufwand hoch genug ist, um diesen Overhead zu rechtfertigen.

Aktuelle NVIDIA-Systeme minimieren diesen Flaschenhals durch schnelle Schnittstellen, einheitlichen Speicher und Technologien für den Direktdatenaustausch zwischen Beschleunigern.

Wo kommt CUDA außer bei KI zum Einsatz?

Auch wenn CUDA heute häufig mit neuronalen Netzen assoziiert wird, existiert die Technologie schon lange vor dem aktuellen KI-Boom und findet in vielen Bereichen Anwendung:

• Wissenschaftliche und ingenieurtechnische Berechnungen: Simulationen physikalischer Prozesse, Molekulardynamik, Analyse von Experimentdaten, Strömungssimulationen und komplizierte mathematische Berechnungen.
• Professionelles Rendering: Viele Engines nutzen GPUs, um Beleuchtung und andere Operationen parallel zu berechnen.
• Video- und Bildverarbeitung: Skalierung, Filterung, Computer Vision, Frame-Analyse und Codierung profitieren von der parallelen GPU-Architektur.
• Datenanalyse: Große Datenmengen können beschleunigt verarbeitet werden, sofern die Software GPU-Computing unterstützt.

Die Vielseitigkeit der Plattform ist einer ihrer größten Vorteile: Entwickler können dieselben NVIDIA-Grafikkarten für Grafik, wissenschaftliche Simulationen und Machine Learning nutzen, ohne auf eine andere Hardware-Architektur umzusteigen.

Warum ist CUDA die Basis moderner neuronaler Netze?

Moderne neuronale Netze benötigen eine riesige Zahl mathematischer Operationen. Während des Trainings werden Matrizen multipliziert, Vektoren addiert, Gewichte angepasst und große Datenmengen verarbeitet. Diese Aufgaben lassen sich optimal auf der GPU parallelisieren.

CPUs sind zwar bei Einzeloperationen sehr schnell, skalieren aber schlecht bei Millionen gleichartiger Berechnungen. GPUs hingegen können viele ähnliche Operationen gleichzeitig ausführen - das macht das Training von neuronalen Netzen auf Grafikkarten besonders effizient.

CUDA gab Entwicklern einen einfachen Zugang zu dieser Rechenleistung und machte NVIDIA-GPUs zu universellen Beschleunigern für Machine Learning.

Tensorberechnungen als Schlüssel für KI

Die meisten modernen Modelle basieren auf Tensordaten - mehrdimensionale Arrays von Zahlen. Beim Training müssen unzählige Operationen auf diesen Arrays ausgeführt werden, etwa Matrizenmultiplikationen in jedem Layer der Architektur.

Viele dieser Operationen sind voneinander unabhängig und lassen sich parallelisieren. Je größer das Modell, desto größer der Vorteil der GPU.

Auch die Batch-Verarbeitung - das gleichzeitige Verarbeiten mehrerer Datenbeispiele - sorgt für eine hohe Auslastung der Recheneinheiten und beschleunigt das Training zusätzlich.

CUDA für KI und neuronale Netze

Beim Entwickeln moderner KI-Systeme müssen Programmierer in der Regel nicht mehr jede Operation als CUDA-Kernel selbst schreiben. Führende Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow unterstützen CUDA nativ: Der Entwickler baut das Modell, und die rechenintensiven Operationen werden automatisch auf den NVIDIA-GPU ausgelagert.

So können Forscher auf hohem Abstraktionsniveau arbeiten, während CUDA als Zwischenschicht zwischen Software und Hardware fungiert.

"CUDA für KI" bedeutet daher meist nicht das direkte Programmieren der GPU, sondern die Nutzung eines Ökosystems, über das KI-Frameworks auf NVIDIA-Beschleuniger zugreifen.

CUDA, Tensor Cores und beschleunigte Matrizenberechnungen

Mit dem Wachstum neuronaler Netze reichten herkömmliche Recheneinheiten auf GPUs bald nicht mehr aus. NVIDIA ergänzte die Hardware daher um spezialisierte Tensor Cores, die Matrizenoperationen besonders effizient berechnen können - vor allem bei reduzierter Genauigkeit, wie sie im KI-Training oft genutzt wird.

Tensor Cores ersetzen CUDA nicht, sondern werden über die CUDA-Plattform angesprochen. So kombinieren moderne NVIDIA-Beschleuniger universelle und spezialisierte Recheneinheiten, während CUDA sie in ein gemeinsames Software-Ökosystem integriert.

Mehr über die Funktionsweise dieser spezialisierten Matrizenblöcke erfahren Sie im Artikel Tensor Cores: Schlüsseltechnologie in NVIDIA-Grafikkarten.

Warum ist NVIDIA CUDA zum Standard für KI geworden?

Die Stärke von CUDA liegt nicht nur in der Möglichkeit, Berechnungen auf der GPU auszuführen. Das größte Plus von NVIDIA ist das über Jahre gewachsene Ökosystem aus Entwicklungstools, Bibliotheken, Dokumentation, Framework-Support und einer riesigen Basis an bestehender Software.

Deshalb wird CUDA heute nicht mehr als reine Technologie, sondern als vollwertige Plattform für Hochleistungsrechnen und KI wahrgenommen.

Ein Ökosystem mit Geschichte

CUDA wurde bereits 2006 vorgestellt - zu einer Zeit, als neuronale Netze noch nicht den Markt dominierten und GPUs vor allem für Grafik oder wissenschaftliche Aufgaben eingesetzt wurden.

So verschaffte sich NVIDIA einen wichtigen Zeitvorteil: Als maschinelles Lernen populär wurde, gab es bereits ein breites Angebot an Tools, Dokumentation, Kursen, Projekten und optimierten Bibliotheken rund um CUDA.

Mit dem Aufschwung von Deep Learning mussten Entwickler nicht auf neue Plattformen warten - viele Aufgaben ließen sich sofort auf NVIDIA-GPUs übertragen.

Im Laufe der Zeit entstand ein großer Bestand an kompatiblem Code. Forschungsprojekte, wissenschaftliche Pakete, Machine-Learning-Bibliotheken und unternehmensinterne Tools begannen, sich auf die Plattform zu stützen.

Durch diesen Netzwerkeffekt wurden NVIDIA-GPUs mit jeder neuen Anwendung noch attraktiver für Entwickler.

CUDA-Bibliotheken als entscheidender Vorteil

Alleine die Fähigkeit, Code auf der GPU auszuführen, wäre nicht ausreichend. Der Hauptvorteil von CUDA sind die spezialisierten Bibliotheken mit optimierten Implementierungen komplexer Algorithmen.

• cuBLAS: Für lineare Algebra, beschleunigt Matrizen- und Vektorberechnungen.
• cuDNN: Für tiefe neuronale Netze, bietet hochperformante Implementierungen gängiger KI-Operationen.
• NCCL: Für schnellen Datenaustausch zwischen mehreren GPUs, essenziell in großen Trainingssystemen.
• Und viele weitere für Bildverarbeitung, Datenanalyse, mathematische Berechnungen und High-Performance-Anwendungen.

Dadurch müssen Entwickler nicht jede Grundoperation für jede GPU selbst optimieren - das übernimmt NVIDIA, sodass Software direkt auf bewährte Komponenten zugreifen kann.

Netzwerkeffekt und Plattformbindung

Mit der Zeit entstand durch die Verbreitung von CUDA ein klassischer Netzwerkeffekt: Entwickler wählten NVIDIA, weil die wichtigsten Bibliotheken dort am besten funktionierten - und neue Softwareprojekte unterstützten zuerst CUDA, weil die Anwenderbasis am größten war.

Ein Wechsel auf andere Plattformen ist teuer: Bibliotheken und Infrastruktur müssen geprüft, Code angepasst, Berechnungen optimiert und die Performance getestet werden. Daher ist die Kompatibilität von Software fast so wichtig wie die Hardware-Leistung selbst.

Warum ist es für die Konkurrenz so schwer, CUDA zu ersetzen?

Es gibt Alternativen zu CUDA wie OpenCL (offen, herstellerübergreifend) oder das von AMD entwickelte ROCm. Doch der Wettbewerb beschränkt sich nicht nur auf die API, sondern erfordert:

• Leistungsstarke Beschleuniger
• Stabile Treiber, Compiler und Profiler
• Optimierte Bibliotheken
• Support für populäre KI-Frameworks
• Kompatibilität mit bestehenden Projekten

Hinzu kommt, dass viele Entwickler mit CUDA vertraut sind und große Softwarebestände auf das NVIDIA-Ökosystem zugeschnitten wurden. Selbst wenn leistungsfähige Alternativen entstehen, ist es schwierig, die über Jahre gewachsene Plattform in kurzer Zeit zu ersetzen.

Deshalb ist die Dominanz von NVIDIA im Bereich künstliche Intelligenz nicht nur auf Hardware zurückzuführen. CUDA hat den Hardwarevorsprung der GPU in eine Softwareplattform verwandelt, von der ein Großteil der modernen KI-Infrastruktur abhängt.

CUDA heute: Vom Einzel-PC zum riesigen KI-Cluster

Einer der Gründe für die Langlebigkeit von CUDA ist die Möglichkeit, von einem normalen PC bis hin zu riesigen Rechenzentren zu skalieren, in denen eine Aufgabe auf tausende Beschleuniger verteilt wird. Entwickler können das gleiche Ökosystem nutzen, egal ob sie lokal experimentieren oder große Modelle auf Serverclustern trainieren.

CUDA bleibt dabei die Softwarebasis, auf der NVIDIA neue Bibliotheken, verteilte Rechenmethoden und Support für spezialisierte GPU-Blöcke aufbaut - ohne dass Entwickler beim Wechsel auf neue Hardwaregenerationen ihren gewohnten Stack komplett austauschen müssen.

CUDA auf Consumer- und Server-GPUs

CUDA wird von einer breiten Palette an NVIDIA-Grafikkarten unterstützt. Auf dem Heim-PC kann es für Rendering, Videobearbeitung, lokale KI-Anwendungen oder eigene GPU-beschleunigte Programme verwendet werden.

In Rechenzentren werden dagegen leistungsstarke Server-GPUs mit viel Speicher und hoher Dauerlast eingesetzt, oft im Verbund mehrerer GPUs zu einem einzigen System. Entscheidend ist, dass der gleiche Code und die gleichen Bibliotheken meist ohne große Änderungen übernommen werden können.

Diese Kontinuität macht CUDA attraktiv für Konzerne, Forschungseinrichtungen und kleine Teams: Ein Modell kann lokal entwickelt und dann auf Server mit größerer Rechenleistung übertragen werden.

Skalierung auf tausende GPUs

Moderne neuronale Netze sind oft so groß, dass eine einzelne Grafikkarte weder die Parameter speichern noch das Training effizient durchführen kann. Die Berechnung wird daher auf viele GPUs verteilt, die verschiedene Teile der Daten oder Modelle übernehmen.

Die größte Herausforderung ist nicht allein die Rechenleistung, sondern der schnelle Austausch und Abgleich riesiger Datenmengen zwischen den Beschleunigern. Hier kommt die NCCL-Bibliothek ins Spiel, die kollektive Operationen und Synchronisation zwischen GPUs ermöglicht und damit das verteilte Training vereinfacht.

So hat sich CUDA von der Programmierung einer einzelnen Grafikkarte zur Steuerung ganzer KI-Cluster weiterentwickelt.

CUDA bleibt wichtig trotz spezialisierter KI-Chips

Moderne GPUs sind längst keine klassischen Grafikprozessoren mehr: Sie enthalten spezialisierte Blöcke für Matrizenberechnungen, neue Zahlenformate, High-Speed-Speicher und Schnittstellen für die Verbindung vieler Beschleuniger.

Mit wachsender Spezialisierung wird der Software-Layer sogar noch wichtiger: Nur so können Anwendungen neue Hardwarefunktionen nutzen, ohne jede Komponente einzeln steuern zu müssen.

Ein Beispiel sind aktuelle Server-GPUs von NVIDIA, bei denen die KI-Leistung nicht nur von Recheneinheiten, sondern auch von Tensor Cores, HBM-Speicher, Hochgeschwindigkeitsverbindungen und den sie verbindenden Softwarebibliotheken abhängt.

Mehr über den Aufbau solcher Beschleuniger lesen Sie im Artikel NVIDIA B200 und Blackwell-Architektur: Neuer Standard für KI-Beschleuniger.

Deshalb reicht es für die Konkurrenz nicht, einen schnellen KI-Chip zu bauen. Es braucht auch die Softwareumgebung, die Entwickler benötigen, um das Potenzial der Hardware zu nutzen und bestehende Projekte einfach zu übernehmen.

CUDA fungiert so als Brücke zwischen Hardware-Generationen: Die GPU-Architekturen ändern sich weiter, neue spezialisierte Einheiten und Cluster-Techniken entstehen, doch Entwickler bleiben in einer vertrauten Softwareumgebung.

Das macht CUDA zu einem der wichtigsten Assets von NVIDIA: Verkauft wird eine Plattform, in der Hard- und Software Hand in Hand weiterentwickelt werden.

Fazit

CUDA ist eine der Schlüsseltechnologien für das moderne GPU-Computing und die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz. Sie bietet Entwicklern einen bequemen Zugang zum massiven Parallelismus der NVIDIA-GPUs - für Aufgaben, die früher fast ausschließlich auf der CPU liefen.

Der größte Vorteil von CUDA ist das umfassende Ökosystem aus Entwicklungstools, Treibern, Bibliotheken wie cuDNN und cuBLAS, Lösungen für verteiltes Rechnen und Unterstützung populärer KI-Frameworks.

Durch diese Plattform wurde NVIDIA zum Standard für das Training und den Betrieb neuronaler Netze. Die Vielzahl kompatibler Anwendungen sorgt dafür, dass ein Wechsel zu Alternativen meist nicht nur neue Hardware, sondern auch umfangreiche Softwareanpassungen erfordert.

Für Anwender ist CUDA vor allem deshalb wichtig, weil NVIDIA-Grafikkarten inzwischen weit über Spiele und Grafik hinaus eingesetzt werden. Für Entwickler und Forscher bleibt es eines der wichtigsten Werkzeuge im Umgang mit GPUs - und für NVIDIA selbst ist es ein entscheidender Faktor der Marktführerschaft im Bereich der künstlichen Intelligenz.