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Meinung : Die Zukunft der Videobearbeitung 2026 - Alles Echtzeit in der Cloud (gegen Aufpreis)

von Fr, 9.Februar 2024 | 4 Seiten | diesen Artikel auf einer Seite lesen

 Alles GPU oder was\?
 Der Stand der GPU-Technik
 Was kann eine KI-Server GPU\?



Alles GPU oder was\?



Mit dem "G" in GPU (Graphics Processing Unit) haben diese Beschleuniger eigentlich gar nichts mehr am Hut, sondern tragen ihren Namen nur noch deswegen, weil diese von den Grafikkarten-Chips abstammen, die ebensolche Berechnungen schon seit Jahrzehnten beschleunigen. In der KI werden diese GPUs dagegen heute für die Berechnung großer Vektoren genutzt, aber in Video-Applikationen wie Resolve oder Premiere beschleunigen sie auch nach wie vor die Pixelberechnung.

Nun sind die Rechenbeschleuniger in den KI-Rechenzentren zwar ein bisschen anders "zusammengeschaltet", aber im Grunde haben sie das meiste immer noch mit den klassischen GPUs gemeinsam. Das Wichtigste für den Hinterkopf ist dabei: Beide lassen sich von einem Programm nahezu identisch ansprechen. So kann ein großer Nvidia-Server mit 256 GPUs für eine Applikation genauso über CUDA angesprochen werden, wie eine einzelne GPU in einem Schnitt-PC. Ähnliches gilt auch (noch mit leichten Einschränkungen) für AMD GPUs.



Der Stand der GPU-Technik



Wagen wir nun einmal einen kleinen Exkurs zum aktuellen Stand der Technik einer Workstation. Die dort verbauten CPUs sind für die Videobearbeitung mittlerweile fast zu vernachlässigen und übernehmen fast nur noch die Daten-Steuerungsaufgaben. Die besten GPUs bieten hingegen einen Speicherdurchsatz von rund 1.000 GB/s und ca. 80 TFLOPS FP32 Rechenleistung. FP32 ist übrigens das übliche Datenformat, in dem Video-Effekte unter Resolve oder Premiere GPU-beschleunigt werden.

Tatsächlich korreliert die Geschwindigkeit der meisten GPU-Video-Effekte stärker mit dem Speicherdurchsatz als mit der FP32 Rechenleistung, was bedeutet, dass meistens eher die Speicheranbindung also die Rechenleistung der limitierende Faktor bei der Video-Effekt-Beschleunigung ist.



Was kann eine KI-Server GPU\?



Sehen wir uns nun einmal die Daten eines aktuellen KI-Beschleunigers an, der momentan unter KI-Experten heiß gehandelt wird: AMDs MI300X. Dieser besitzt rund fünfmal mehr Datendurchsatz (5,3 TB/s) sowie 160 (Peak-)TFLOPS FP32. Und dieser Beschleuniger könnte prinzipiell auch als PCIe-Karte ausgeliefert und in einem normalen PC verbaut werden.

AMDs MI300 KI-Beschleuniger könnten auch Videoeffekten gehörig Beine machen



Noch spannender ist allerdings der MI300A, welcher gleichzeitig ein paar CPU-Kerne integriert, die über Unified Memory mit den GPU-Kernen verfügen. Dieser Beschleuniger ähnelt damit eigentlich einem M2-Ultra Chip von Apple, nur eben "on steroids".

Zum Vergleich, das aktuell beste Mac Studio-Modell - der Apple M2 Ultra im Vollausbau - bietet eine 24‑Core CPU, sowie eine 76‑Core GPU mit maximal 28 FP32 TFLOPS mit maximal 192 GB RAM Unified Memory bei 800 GB/s Speicherdurchsatz (und das alles für schlappe 8.000 Euro).

Der AMD MI300A Beschleuniger bietet dagegen: Ebenfalls 24 CPU-Kerne, aber in der GPU 122 FP32 TFLOPS an 128 GB HBM3 Unified Memory mit 5,3 TB/s Speicherdurchsatz. Dies entspricht also mindestens der fünffachen theoretischen Resolve-GPU-Leistung gegenüber einem Mac Ultra Studio.

Einleitung / Investment-Motor Künstliche Intelligenz
Als Workstation denkbar\? / Workstation on Demand mieten statt kaufen - in der Cloud


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Alles GPU oder was\? / Der Stand der GPU-Technik / Was kann eine KI-Server GPU\?
Als Workstation denkbar\? / Workstation on Demand mieten statt kaufen - in der Cloud
Keine technischen Hürden
  

Rick SSon  //  18:46 am 13.2.2024
haha. Vielleicht in Afrika, aber auf keinen Fall in Deutschland. Da müssen wir uns erstmal für ein paar Millionen die Infrastruktur legen lassen. Ich kann ja mit der dicksten...weiterlesen
Frank Glencairn  //  05:58 am 13.2.2024
https://youtu.be/4Wa5DivljOM
iasi  //  20:58 am 12.2.2024
Ne´super ist bestellt. :)

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update am 12.Februar 2024 - 18:02
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