Computer
KI in Grafikkarten: Darum spart sie Zeit und Energie
Effizienz und Leistungsfähigkeit
Ein PC mit KI in Grafikkarten bringt bei der Nutzung gleich mehrere Vorteile. Man profitiert von schnelleren Prozessen und diese sind zudem deutlich effizienter.
Lesedauer: 3 Minuten
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KI in Grafikkarten
Dass eine leistungsstarke Grafikkarte dem Rechner richtig viel Mehrwert bietet, ist schon lange kein Geheimnis mehr. Seit aber immer mehr Grafikkarten mit KI-Funktionen auf dem Markt sind, haben sich die Anwendungsgebiete nochmals deutlich verlagert.
Aktuelle Modelle namhafter Hersteller, etwa aus dem Hause AMD oder NVIDIA, haben mächtige KI-Funktionen an Bord. Wir zeigen euch, wofür ihr diese top-modernen Bauteile nutzen könnt.
Perfekt für Gaming
Geht es um das Thema KI in Grafikkarten, denkt man in erster Linie ans Gaming. Natürlich nicht zu Unrecht. Denn dort merkt man die Unterstützung praktisch permanent. Dank DLSS (Deep Learning Super Sampling) erhält man mehr FPS (also „Bilder pro Sekunde“) bei praktisch gleichbleibender Grafik. Dies funktioniert deshalb, weil die KI Spiele in niedriger Auflösung rendert und sie dann hochskaliert.
Aber auch bei der Darstellung von Raytracing-Inhalten, die für realistischere Lichteffekte sorgt, hat die KI ihre Finger im Spiel und stellt diese effizienter dar als ohne KI-Unterstützung. Optimiert wird aber auch bei der Reaktionszeit. So hilft KI dabei, einen geringeren Input-Lag zu haben, was vor allem bei kompetitiven Games nützlich ist.
Videoschnitt und Bildbearbeitung
Viele Programme wie Photoshop oder Premiere Pro nutzen KI dafür, um intensive Rechenschritte zu beschleunigen. So wird etwa Objektfreistellung oder Retusche merkbar schneller erledigt und benötigt zudem noch weniger Energie. Aber auch klassisches 3D-Rendering erfolgt deutlich flotter und sogar generative KI kann von KI in Grafikkarten massiv profitieren. KI-Modelle wie „Stable Diffusion“ laufen auf einer GPU schneller und besser, je leistungsstärker die Grafikkarte ist.
Multitasking
In vielen weiteren Bereichen des Rechners ist KI in Grafikkarten ebenfalls nützlich. So werden Workflows beschleunigt, wie etwa bei der „Sprache-zu-Text“-Umwandlung. Aber auch beim Coden, also der Erstellung von Computerprogrammen oder Apps, ist eine leistungsstarke KI nicht unwesentlich. Außerdem laufen mit genügend VRAM („Video-Arbeitsspeicher“) sogar GPT-artige Modelle lokal auf dem eigenen Rechner.
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