Multi GPU Workstation für CAD-, 3D-Rendering- und Videobearbeitungs-Workflows

Multi GPU bezieht sich auf die Verwendung von mehr als einer Grafikkarte (GPU) in einem einzigen Computersystem, um die Rechenleistung für grafisch intensive Anwendungen zu erhöhen. Dies kann durch spezielle Hardwarekonfigurationen wie NVIDIA SLI (Scalable Link Interface) oder AMD CrossFire erfolgen, die es ermöglichen, mehrere GPUs zusammenzuschalten. Auch wenn es keine spezielle Hardware-Verbindung gibt, können moderne Betriebssysteme und Softwarelösungen mehrere GPUs im gleichen System unterstützen.

Entdecken Sie die Vorteile von Multi GPU-Systemen und steigern Sie Ihre Rechenleistung für anspruchsvolle Anwendungen wie 3D-Rendering, Simulationen oder Videobearbeitung. Informieren Sie sich über die optimalen Einsatzbereiche und Konfigurationen für Multi GPU oder lassen Sie sich von Uli Ludwig beraten.

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Mehr Performance dank Multi GPU?

Wie funktioniert Multi GPU?

  • Parallele Verarbeitung: Durch die Verwendung von mehreren GPUs können rechenintensive Aufgaben aufgeteilt und parallel verarbeitet werden. Jede GPU kann eine Teilaufgabe übernehmen, was die Gesamtrechenzeit erheblich reduziert.

  • Erhöhte VRAM-Kapazität: Manche Anwendungen können den Grafikspeicher (VRAM) aller eingesetzten GPUs zusammen nutzen. Dies ermöglicht es, größere Datenmengen gleichzeitig zu verarbeiten.


  • Lastverteilung: Bei MultiGPU-Konfigurationen kann die Last, die eine Anwendung auf das System legt, auf mehrere GPUs verteilt werden. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung der Hardware und kann die Performance steigern.

Der Einsatz von MultiGPU-Systemen ist besonders in Bereichen sinnvoll, in denen hohe Rechenleistung erforderlich ist, insbesondere bei Aufgaben wie:


  • 3D-Rendering: Komplexe 3D-Szenen mit hoher Detailgenauigkeit und vielen Effekten profitieren von der zusätzlichen Rechenleistung, die durch mehrere GPUs zur Verfügung steht.

  • Simulationen: Physik- oder Partikelsimulationen, die in Echtzeit ausgeführt werden müssen, können von der parallelen Verarbeitung profitieren.

  • Maschinelles Lernen und KI: Die Verarbeitung großer Datenmengen und das Trainieren von Modellen sind typischerweise rechenintensiv, sodass mehrere GPUs die Berechnungen erheblich beschleunigen können.

  • 4K- und 8K-Videobearbeitung: Diese hochauflösenden Formate erfordern enorme Rechenleistung, insbesondere wenn komplexe Effekte oder Farbkorrekturen angewendet werden.

Einige Programme bieten entweder direkte Unterstützung für Multi GPU oder profitieren stark davon, insbesondere beim Rendering, bei Simulationen oder in Echtzeit-Visualisierungen. Die tatsächliche Leistungssteigerung hängt jedoch von der spezifischen Anwendung und den verwendeten Arbeitsabläufen ab. Die nachfolgende Liste erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Auf Wunsch klären wir gerne, ob auch Ihr Programm von einer Multi GPU Konfiguration profitiert:


CAD-Programme

  • Autodesk AutoCAD: AutoCAD selbst nutzt in der Regel keine MultiGPU-Systeme, da es hauptsächlich auf CPU-Leistung setzt. Jedoch profitieren komplexere CAD-Anwendungen wie Autodesk 3ds Max oder Autodesk Maya stark von MultiGPU-Systemen, insbesondere beim Rendering und bei Simulationen.

  • SolidWorks: SolidWorks nutzt MultiGPU nicht direkt, da die Anwendung stark CPU-abhängig ist. Rendering-Tools wie SOLIDWORKS Visualize hingegen können durch MultiGPU-Konfigurationen beschleunigt werden.

Videobearbeitungssoftware

  • Adobe Premiere Pro: Unterstützt die Nutzung von mehreren GPUs für das Rendering und die Wiedergabe von Effekten. Die Leistung steigt jedoch nicht linear mit der Anzahl der GPUs, da die Effizienz von der Implementierung und den spezifischen Effekten abhängt.

  • DaVinci Resolve: Diese Software ist besonders gut für MultiGPU-Systeme optimiert, insbesondere in der Studio-Version. Die Software kann mehrere GPUs nutzen, um die Leistung beim Farbgrading und der Videobearbeitung zu steigern.

  • Blender: Blender, eine Open-Source-Software für 3D-Modellierung und Rendering, unterstützt ebenfalls MultiGPU-Konfigurationen, insbesondere beim Rendering mit Cycles.

Der Einsatz von MultiGPU ist in vielen professionellen Bereichen sinnvoll, insbesondere wenn es um rechenintensive Aufgaben wie 3D-Rendering, Simulationen und Videobearbeitung geht. In der CAD- und Videobranche können MultiGPU-Systeme erhebliche Performance-Steigerungen bieten, insbesondere bei Anwendungen, die für die parallele Verarbeitung optimiert sind. Es ist jedoch wichtig, die spezifischen Anforderungen und die Softwarekompatibilität zu berücksichtigen, um den maximalen Nutzen aus einer MultiGPU-Konfiguration zu ziehen:


  • Skalierbarkeit: Nicht alle Anwendungen skalieren perfekt mit der Anzahl der GPUs. Die Leistungssteigerung ist oft nicht linear, und einige Programme profitieren mehr von zusätzlicher GPU-Leistung als andere.

  • Softwareunterstützung: Einige Programme unterstützen MultiGPU nativ, während andere möglicherweise zusätzliche Plugins oder spezielle Konfigurationen benötigen, um mehrere GPUs effektiv zu nutzen.

  • Stromverbrauch und Kühlung: Mehrere GPUs benötigen mehr Strom und erzeugen mehr Wärme, was eine stärkere Kühlung und eine leistungsfähige Stromversorgung erfordert.

  • Kosten: Die Kosten für den Aufbau und die Wartung eines MultiGPU-Systems können erheblich sein und müssen gegen den Nutzen abgewogen werden.