Neue Grafikkarten: Diese Lösungen bringen die Produktentwicklung nach vorne

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Produktentwicklung, Konstruktion und Fertigung sind mehr denn je auf leistungsfähige Grafiklösungen angewiesen.

Neue Grafikkarten: Worauf bei der Auswahl zu achten ist, wie ein gelungenes Zusammenspiel von Hard- und Software aussieht und womit Anwender das Potenzial der künstlichen Intelligenz ausschöpfen können, erklärt Manfred Pieper, PNY Professional Solutions Marketing Manager, Central & North Europe, im Gespräch mit dem AUTOCAD Magazin.

Neue Grafikkarten trotz Krisen

Im 4. Quartal 2022 gingen laut Jon Peddie Research die Auslieferungen von GPUs im Vergleich zum entsprechenden Vorjahresquartal insgesamt um 38 Prozent zurück. Was sind ihrer Meinung nach die Gründe für diese Entwicklung?

Manfred Pieper: Ich glaube, da kommen viele Faktoren zusammen. Einerseits die Lieferkettenprobleme aufgrund von den Nachwirkungen der Covid-Pandemie und die davon ausgehenden knappen Auslieferungen. Man muss bedenken, dass die strikte Covid-Strategie in China zu vielen Ausfällen in den einzelnen Fertigungsstätten geführt hat. Zusätzlich kam noch der Angriffskrieg Russlands auf die Ukraine dazu. Wir sind somit von einer Krise in die nächste geschlittert, deren Auswirkungen wir meistern müssen.

Wie reagiert PNY auf diese schwierige Situation?

Pieper: PNY hat sich viel breiter aufgestellt als in den Jahren davor. Das gesamte Produktportfolio wurde mit Produkten für Datencenter und High Compute erweitert. Das bietet uns die Flexibilität sowohl auf dem Markt für professionelle Workstation-Grafikkarten aber auch dem Bereich Maschine Learning, Deep Learning und Cloud Computing. Wir sind zu einem Solution-Provider geworden, der alle Bereiche abdeckt. Diese Entwicklung war uns enorm wichtig.

Im Herbst vergangenen Jahres hat NVIDIA neue Grafikkarten auf der Grundlage der Ada-Lovelace-Architektur vor­gestellt. Was unterscheidet diese neue Architektur von der Vorgängerversion Ampere?

Pieper: Die Ada-Lovelace-Architektur ist die nächste Generation der Grafikkarten-Architektur von NVIDIA, die Ende 2022 auf den Markt gekommen ist. Im Vergleich zur aktuellen Ampere-Architektur bietet Ada Lovelace einige Verbesserungen und Erweiterungen. Zum einen die neue Generation CUDA-Kerne, die mehr Recheneinheiten zur Verfügung stellen, die neuen Raytrace-Kerne und zusammen mit dem hohen Speicherausbau mit bis zu 48 GByte einen wahren Performance-Schub bietet. Das führt zu einer höheren Leistungsfähigkeit und hoher visueller Qualität in den Anwendungen.

Besonders für den Bereich ‚Künstliche Intelligenz‘ bieten die neuen Karten eine hochperformante Leistung, um große Modelle schnell und effektiv zu trainieren. Einen Punkt möchte ich nicht vergessen: die Energieeffizienz. Das bedeutet einen geringeren Stromverbrauch bei gleicher Leistung als bei der Ampere-Architektur.

Insgesamt ist Ada Lovelace eine Weiterentwicklung der Ampere-Architektur, die auf eine höhere Leistung, bessere Effizienz und verbesserte Funktionen abzielt.

Performance-Schub für die Fertigung

Inwiefern können Produktentwicklung, Konstruktion und Fertigung von ihren Leistungsmerkmalen profitieren?

Pieper: Durch die höhere Rechenleistung können komplexe Simulationen und Berechnungen schneller durchgeführt werden, was die Entwicklungs- und Konstruktionsprozesse beschleunigt und optimiert. Insbesondere in der Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt oder bei der Produktentwicklung von elektronischen Geräten können durch die schnellere Berechnung von Daten bessere und genauere Modelle erstellt werden.

Die verbesserte Raytracing- und KI-Leistung ermöglicht es, realistischere visuelle Effekte zu erzeugen und komplexe KI-Algorithmen schneller und effizienter zu trainieren. Dadurch können Designer und Ingenieure realistischere und ansprechendere Modelle erstellen, die sich in der Fertigung und im Marketing verwenden lassen.

Welche Rolle spielt in diesem Zusammenhang die Metaverse-Plattform Omniverse?

Pieper: Die Metaverse-Plattform Omniverse von NVIDIA spielt eine wichtige Rolle bei der Integration von GPU-Technologie in die Produktentwicklung, Konstruktion und Fertigung. Omniverse ist eine Plattform, die es Benutzern ermöglicht, in einer virtuellen Welt zu arbeiten und zusammenzuarbeiten. Sie ermöglicht auch die Integration von Echtzeit-Rendering, KI und Simulationen, die von der Ada-Lovelace-Architektur unterstützt werden. Die Plattform erlaubt es Benutzern, komplexe 3D-Modelle zu erstellen, zu animieren und zu rendern, um Produkte und Szenarien virtuell zu simulieren und zu testen. Dies kann dazu beitragen, Zeit und Kosten zu sparen und die Effizienz zu verbessern.

Durch die Integration von Omniverse mit der Ada-Lovelace-Architektur können Designer und Ingenieure die Leistungsfähigkeit von GPUs nutzen, um komplexe Simulationen, Raytracing, KI und andere Aufgaben in Echtzeit durchzuführen. Omniverse kann auch dazu beitragen, die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams und Fachleuten zu verbessern, indem es ihnen ermöglicht, virtuell zusammenzuarbeiten und Ideen auszutauschen, ohne dass sie am selben Ort sein müssen.

Insgesamt spielt Omniverse eine wichtige Rolle bei der Integration der Ada-Lovelace-Architektur in die Produktentwicklung, Konstruktion und Fertigung, als Plattform, die die Leistungsfähigkeit von GPUs nutzt und eine virtuelle Umgebung schafft, in der Benutzer effektiv zusammenarbeiten.

KI und neue Grafikkarten: Ein perfektes Team

Anwendungen der künstlichen Intelligenz könnten die Produktentwicklung und Fertigung in den nächsten Jahren umgestalten, auf der Hannover Messe 2023 bilden sie einen Schwerpunkt. Wo sehen Sie das größte Potenzial von KI?

Pieper: Das Potenzial von KI in der Produktentwicklung und Fertigung ist enorm und kann dazu beitragen, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die Qualität der Produkte zu verbessern. Hier sind einige Bereiche, in denen das größte Potenzial von KI gesehen wird:

• Prozessoptimierung: KI kann genutzt werden, um Prozesse in der Produktentwicklung und Fertigung zu optimieren und zu automatisieren. Durch die Analyse von Daten und das Anwenden von Algorithmen können Engpässe und Fehlerquellen identifiziert und beseitigt werden.

• Qualitätskontrolle: KI-basierte Bilderkennungs- und Analysetools können eingesetzt werden, um die Produktqualität automatisch zu überwachen und Defekte frühzeitig zu erkennen. Dadurch können Unternehmen Kosten für die Ausschussproduktion einsparen und die Qualität ihrer Produkte verbessern.

• Vorhersage von Wartungsbedarf: KI-Modelle können genutzt werden, um den Zustand von Maschinen und Anlagen zu überwachen und Wartungsbedarfe vorherzusagen. Dadurch können Wartungsarbeiten proaktiv und geplant durchgeführt werden, was Ausfallzeiten reduziert und die Effizienz erhöht.

• Entwicklung neuer Produkte: KI kann genutzt werden, um die Entwicklung neuer Produkte zu beschleunigen und zu optimieren. Durch die Analyse von Daten und das Anwenden von Algorithmen können Design­prozesse beschleunigt und die Einführung neuer Produkte beschleunigt werden.

• Personalisierung von Produkten: KI kann genutzt werden, um Produkte zu personalisieren und individuelle Bedürfnisse und Vorlieben von Kunden zu berücksichtigen. Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen personalisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten und ihre Kundenbindung und -zufriedenheit erhöhen.

Wie müssten für Sie die optimale Workstation und die Softwareausstattung für die entsprechenden Anwendungen der künstlichen Intelligenz aussehen?

Pieper: Die optimale Workstation und Softwareausstattung für die entsprechenden Anwendungen hängen von den spezifischen Anforderungen ab. Hier sind einige wichtige Faktoren, die berücksichtigt werden sollten.

Eine leistungsstarke CPU ist für viele Anwendungen entscheidend. Für anspruchsvolle Aufgaben wie 3D-Modellierung, Simulation und Rendering kann eine CPU mit vielen Kernen und Threads empfehlenswert sein. Für Anwendungen wie CAD-Software, 3D-Modellierung und Videobearbeitung ist eine leistungsstarke Grafikkarte wichtig. Eine professionelle Grafikkarte mit vielen CUDA-Kernen und einer hohen Speicherbandbreite kann die Leistung in diesen Anwendungen deutlich verbessern. Für anspruchsvolle Anwendungen ist eine ausreichende Menge an Arbeitsspeicher wichtig. Für Anwendungen wie 3D-Modellierung und Videobearbeitung ist eine schnelle SSD mit viel Speicherplatz wichtig. Eine Kombination aus einer schnellen SSD für das Betriebssystem und einer größeren Festplatte für die Datenspeicherung kann empfehlenswert sein.

Insgesamt hängt die optimale Workstation- und Softwareausstattung von den spezifischen Anforderungen ab. Es ist wichtig, eine Workstation zu wählen, die auf die spezifischen Anforderungen zugeschnitten ist und mit der erforderlichen Software ausgestattet ist. Eine enge Zusammenarbeit mit einem Experten oder Hersteller kann helfen, die ideale Konfiguration zu finden.

Wie spiegelt sich das im aktuellen und für dieses Jahr geplanten Produktportfolio von PNY für die professionellen Anwender wider?

Pieper: PNY bietet eine breite Palette an Produkten für professionelle Anwender an, die auf die Anforderungen von Branchen wie der Architektur, dem Ingenieurswesen, der Medienproduktion und der Wissenschaft zugeschnitten sind.

Professionelle Grafikkarten für Workstations und Datencenter: PNY bietet eine breite Palette an NVIDIA-Grafikkarten für professionelle Anwendungen wie CAD, 3D-Modellierung, Rendering und Simulation an. Diese Grafikkarten bieten eine leistungsstarke GPU, große Speicherbandbreite, professionelle Treiber und fortschrittliche Funktionen wie Echtzeit-Rendering und Raytracing.

Insgesamt spiegelt sich im aktuellen und für dieses Jahr geplanten Produktportfolio von PNY für professionelle Anwender die Fokussierung auf leistungsstarke Hardware für anspruchsvolle Anwendungen wider. Die Produktpalette ist auf die Anforderungen von Branchen wie Architektur, Ingenieurswesen, Medienproduktion und Wissenschaft zugeschnitten und bietet eine breite Palette an leistungsstarken Komponenten, einschließlich Grafikkarten, Workstations, Solid-State-Drives und Speichermodulen.

Trends bei Grafiklösungen

Welche Trends sehen in den kommenden eins bis zwei Jahren, was den Einsatz von 3D-Grafiklösungen in der Industrie betrifft?

Pieper: Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning werden 3D-Grafiklösungen in der Lage sein, sich an die Bedürfnisse des Benutzers anzupassen und automatisch bessere Ergebnisse zu erzielen. Beispielsweise können Algorithmen die beste Kameraposition und -einstellung berechnen, um das bestmögliche 3D-Modell zu erzeugen.

Virtual und Augmented Reality werden eine größere Rolle im Bereich der 3D-Grafiklösungen spielen. Unternehmen werden VR- und AR-Technologien nutzen, um Produktprototypen zu visualisieren und zu testen, bevor sie in die Produktion gehen. Auch Schulungen und Simulationen können durch den Einsatz von VR und AR verbessert werden.

Cloud-basierte 3D-Grafiklösungen werden in den kommenden Jahren immer beliebter werden. Dies ermöglicht es Benutzern, auf leistungsstarke Computerressourcen zuzugreifen, ohne dass sie teure Hardware kaufen oder warten müssen. Echtzeit-Rendering wird eine immer größere Rolle im Bereich der 3D-Grafiklösungen spielen. Durch den Einsatz von Echtzeit-Rendering können Benutzer sofortige visuelle Rückmeldungen auf ihre Änderungen erhalten, was die Effizienz und Genauigkeit von Design- und Konstruktionsprozessen erhöht.

Mit der zunehmenden Verbreitung von Cloud-basierten Lösungen wird die Datensicherheit zu einem wichtigen Faktor. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten sicher und vor unbefugtem Zugriff geschützt sind.

Insgesamt werden 3D-Grafiklösungen in den kommenden Jahren immer fortschrittlicher und leistungsfähiger, was zu neuen und verbesserten Anwendungen in der Industrie führen wird. Die oben genannten Trends werden dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit von Design- und Konstruktionsprozessen zu erhöhen und die Nutzung von Virtual und Augmented Reality zu erleichtern.

Herr Pieper, vielen Dank für das Gespräch.