KI Hardware in deinem PC - Ein Ausblick

In diesem Beitrag erfährst du mehr über aktuelle KI Hardware. Wir erklären dir den aktuellen Hype rund um die neuronalen Recheneinheiten namens NPU und ob du eine Grafikkarte mit KI Funktion, wie die GeForce RTX 3090 wirklich schon benötigst? Die Nvidia A100 zu einem Preis von über 20.000 Euro ist übrigens nichts für einen Gaming PC ;-)

Am Ende des Beitrags sollst du verstehen, ob es jetzt schon Zeit ist auf diesen Bandwagon oder Hype-Train aufzuspringen oder ob die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in den großen Clouds von OpenAI, Google oder Meta vorerst noch die bessere Entscheidung darstellt.

Was ist ein NPU oder TPU?

Erklärungen zu den unterschiedlichen Arbeitsweisen von CPUs und GPUs findest du bereits auf unserer Seite. Die Entwicklung der KI zeigt, dass sich Chiphersteller schnell auf spezialisierte Aufgaben einstellen. Die größte technische Herausforderung unserer Zeit ist Künstliche Intelligenz. Da verwundert es kaum, dass eine dritte Art von Prozessoren für genau diesen Aufgabenbereich konzipiert wurde. Dabei handelt es sich um die "Neuronalen Processing Unit" (NPU) oder die "Tensor Processing Unit" (TPU) von Google. Wer sich genauer mit Tensor-Berechnungen, den Tensorchips und deren Unterschieden zu anderen Prozessoren auseinandersetzen möchte, dem können wir unter anderem diese wissenschaftliche Arbeit zu dem Thema empfehlen - Achtung: Mathe-Kenntnisse schaden nicht!

Wir beschränken uns hier auf eine kurze Zusammenfassung. NPUs sowie TPU wurden für die speziellen Anforderungen von maschinellem Lernen entwickelt. Es geht um das schnelle Trainieren neuronaler Netze und die schnelle Ausführung der trainierten Modelle. Dafür ist die Datenparallelisierung besonders wichtig. Bei dieser Aufgabenstellung glänzen auch Grafikkarten. Beide Arten von Prozessoren können nämlich die Aufgabenpakete sehr gut aufteilen und verschiedene Kerne zur gleichzeitigen Bearbeitung senden. CPUs arbeiten hingegen eher seriell, sprich eine Aufgabe nach der anderen - natürlich pro Kern bzw. Thread.

Die NPUs besitzen jedoch einen wesentlichen Vorteil gegenüber den GPUs. Sie können einfache Aufgaben mit hohem Wiederholungspotential (zB Matrizenberechnungen) noch viel schneller ausführen.

Neuralprozessoren sind neben der parallelen und wiederholten Aufgabenverarbeitung ebenso auf geringen Energiebedarf und hohen Throughput von Daten ausgelegt. Ziel dabei ist der möglichst schnelle Datenaustausch mit verschiedenen Speichern, wie DRAM. Es wird demnach auf eine möglichst hohe Speicherbandbreite gesetzt.

Benötige ich lokale KI-Rechenkapazitäten als Gamer im Jahr 2025?

Künstliche Intelligenz ist seit 2023 und CHatGPT in aller Munde. Die Überlegungen zu KI-fähiger Hardware besitzen demnach durchaus ihre Berechtigung in der Gaming-Szene.

Für gewisse Anwendungen empfehlen sich tatsächlich Prozessoren mit speziellen KI-Funktionen. Doch meistens merken wir im Alltag gar nicht, wo wir diese Art von Hardware bereits einsetzen. Ein gutes Beispiel wären Smartphones. Das Samsung Galaxy S24 Ultra oder das Google Pixel 9 Pro setzen bereits auf entsprechende Komponenten. NPUs oder TPUs verbessern dabei hauptsächlich die Bildbearbeitung bzw. Bildverarbeitung auf dem lokalen Gerät. Gerade bei Mobilgeräten punktet der geringere Energieverbrauch der KI-Prozessoren.

Nvidia wirbt ebenfalls schon in Sachen KI-Unterstützung bei ihren Grafikkarten. Dazu wird sogar kostenlose Software für Streamer angeboten. Die Vorteile liegen hier ebenfalls bei der sofortigen Videobearbeitung und Soundoptimierung schon während dem aktiven Stream.

Für diese KI-Gimmicks eignen sich tatsächlich die neuen Prozessoren im eigenen Gerät sehr gut. Anfang 2025 gilt aber ebenso, dass für die breite Nutzung von künstlicher Intelligenz, wie wir es beispielsweise von ChatGPT gewohnt sind, die lokale KI-Hardware noch kaum einen Unterschied macht. Die großen KI-Anbieter nutzen im Hintergrund große Cluster aus GPUs, TPUs oder NPUs. Meist sogar mehrere Prozessortypen kombiniert über steuernde CPUs. Da kann kein Heimcomputer mithalten - selbst unsere High End Geräte.

Ein gutes Beispiel für Chipsätze mit wirklich leistungsstarken KI-Kapazitäten wäre die Nvidia H100 zu einem stolzen Preis von 35.000 Euro und mehr. Solche Prozessoren werden derzeit nur von Großunternehmen, in Server-Farmen und an Universitäten sinnvoll eingesetzt.

Anfang 2025 benötigt der eigene Gaming PC noch eher weniger hauseigene KI-Hardware. Es handelt sich hier eher um einen Trend, der gerne im Marketing genutzt wird. Außerdem besitzen moderne Grafikkarten, wie sie in unseren PCs verbaut sind, ohnehin schon die beworbenen Kapazitäten für die Arbeit mit künstlicher Intelligenz. Dazu muss nur die passende Software installiert werden.

Der technische Fortschritt kann den Bedarf an KI-Chips aber schnell ändern! Wer jetzt schon großen Wert auf KI-Komponenten setzt, kann in dieser kurzen Beispieltabelle schnell sehen, in welchen unserer Modelle entsprechende Bauteile bereits Standard sind. Bei dir könnte also schon ein KI-PC stehen, ohne dass es dir bewusst ist.

Die Tabelle zeigt nur einen sehr kleinen Auszug bzw. eine aktuelle Momentaufnahme. Das Portfolio unserer KI-Komponenten erweitert sich fast schneller, als so mancher Prompt beantwortet wird ;-)

Unser Supportteam hilft dir natürlich gerne bei der Zusammenstellung deiner gewünschten KI-Hardware.

FAQs zu KI-Hardware in Gaming PCs