Was ist CUDA Core und warum ist es für die Auswahl eines GPU-VPS wichtig?

Die Wahl eines GPU-VPS kann überwältigend sein, wenn Sie auf Datenblätter voller Zahlen starren. Die Anzahl der Kerne steigt von 2.560 auf 21.760, aber was bedeutet das?

Ein CUDA-Kern ist eine Parallelverarbeitungseinheit in NVIDIA-GPUs, die Tausende von Berechnungen gleichzeitig ausführt und alles vom KI-Training bis zum 3D-Rendering unterstützt. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie sie funktionieren, wie sie sich von CPU- und Tensor-Kernen unterscheiden und welche Kernanzahl Ihren Anforderungen entspricht, ohne zu viel zu bezahlen.

Was sind CUDA-Kerne?

CUDA-Kerne sind einzelne Verarbeitungseinheiten in NVIDIA-GPUs, die Anweisungen parallel ausführen. Was ist die Grundlage der CUDA-Kerntechnologie? Stellen Sie sich diese Einheiten als kleine Arbeiter vor, die Teile derselben Aufgabe gleichzeitig erledigen.

NVIDIA führte 2006 CUDA (Compute Unified Device Architecture) ein, um die GPU-Leistung für allgemeine Computeranwendungen über die Grafik hinaus zu nutzen. Der offizielle CUDA-Dokumentation bietet umfassende technische Details. Jede Einheit führt grundlegende arithmetische Operationen mit Gleitkommazahlen durch, ideal für sich wiederholende Berechnungen.

Moderne NVIDIA-GPUs packen Tausende dieser Einheiten in einen einzigen Chip. Consumer-GPUs der neuesten Generation enthalten über 21.000 Kerne GPUs für Rechenzentren, die auf der Hopper-Architektur basieren, verfügen über bis zu 16.896. Diese Einheiten arbeiten über Streaming-Multiprozessoren (SMs) zusammen.

Die Einheiten führen SIMT-Operationen (Single Instruction, Multiple Threads) durch parallele Rechenmethoden aus. Eine Anweisung wird über viele Datenpunkte gleichzeitig ausgeführt. Beim Training neuronaler Netze oder beim Rendern von 3D-Szenen finden Tausende ähnlicher Vorgänge statt. Sie teilen diese Arbeit in gleichzeitige Streams auf und führen sie gleichzeitig statt nacheinander aus.

CUDA-Kerne vs. CPU-Kerne: Was unterscheidet sie?

CPUs und GPUs lösen Probleme auf grundsätzlich unterschiedliche Weise. Eine moderne Server-CPU verfügt möglicherweise über 8–128+ Kerne, die mit hohen Taktraten laufen. Diese Prozessoren zeichnen sich durch sequentielle Operationen aus, bei denen jeder Schritt vom vorherigen Ergebnis abhängt. Sie handhaben komplexe Logik und Verzweigungen effizient.

GPUs kehren diesen Ansatz um. Sie enthalten Tausende einfacherer CUDA-Kerne, die mit niedrigeren Taktraten laufen. Diese Einheiten kompensieren niedrigere Geschwindigkeiten durch Parallelität. Wenn 16.000 zusammenarbeiten, übersteigt der Gesamtdurchsatz die Standard-CPU-Leistung.

CPUs führen Betriebssystemcode und komplexe Anwendungslogik aus. Während GPUs den Durchsatz priorisieren, führt der Overhead durch die Aufgabeninitiierung und -synchronisierung zu einer höheren Latenz. Die parallele Grafikverarbeitung priorisiert bewegte Daten. Obwohl der Start länger dauert, verarbeiten sie große Datenmengen schneller als CPUs.

Die Technologien Virtual GPU (vGPU) und Multi-Instance GPU (MIG) übernehmen die Ressourcenpartitionierung und -planung, um Prozessoren auf mehrere Benutzer zu verteilen. Dieses Setup ermöglicht es Teams, die Hardwareauslastung je nach Konfiguration entweder durch zeitgesteuerte gemeinsame Nutzung oder durch dedizierte Hardwareinstanzen zu maximieren.

Das Training neuronaler Netze erfordert Milliarden von Matrixmultiplikationen. Eine GPU mit 10.000 Einheiten führt nicht einfach 10.000 Operationen gleichzeitig aus; Stattdessen verwaltet es Tausende paralleler Threads, die in „Warps“ gruppiert sind, um den Durchsatz zu maximieren. Diese massive Parallelität ist der Grund, warum diese Einheiten für KI-Entwickler ein Muss sind.

CUDA-Kerne vs. Tensorkerne: Den Unterschied verstehen

NVIDIA-GPUs enthalten zwei spezialisierte Einheitentypen, die zusammenarbeiten: Standard-CUDA-Kerne und Tensor-Kerne. Es handelt sich nicht um konkurrierende Technologien; Sie befassen sich mit unterschiedlichen Workload-Teilen.

Standardeinheiten sind Allzweck-Parallelprozessoren, die FP32- und FP64-Berechnungen, Ganzzahlberechnungen und Koordinatentransformationen verarbeiten. Diese CUDA-Kerntechnologie bildet die Grundlage des GPU-Computings und führt alles von Physiksimulationen bis hin zur Datenvorverarbeitung ohne spezielle Beschleunigung aus.

Tensorkerne sind spezialisierte Einheiten, die ausschließlich für Matrixmultiplikation und KI-Aufgaben konzipiert sind. Sie wurden in der Volta-Architektur von NVIDIA (2017) eingeführt und zeichnen sich durch FP16- und TF32-Präzisionsberechnungen aus. Die neueste Generation unterstützt FP8 für noch schnellere KI-Inferenz.

Moderne GPUs vereinen beides. Der RTX 5090 verfügt über 21.760 Standardeinheiten plus 680 Tensor-Kerne der fünften Generation. Der H100 kombiniert 16.896 Standardeinheiten mit 528 Tensor-Kernen der vierten Generation für eine Deep-Learning-Beschleunigung.

Beim Training neuronaler Netze führen Tensorkerne beim Vorwärts- und Rückwärtsdurchlauf durch das Modell schwere Lasten aus. Standardeinheiten verwalten das Laden von Daten, die Vorverarbeitung, Verlustberechnungen und Optimierungsaktualisierungen. Beide Typen arbeiten zusammen, wobei Tensorkerne rechenintensive Vorgänge beschleunigen.

Bei herkömmlichen Algorithmen für maschinelles Lernen wie Random Forests oder Gradient Boosting übernehmen Standardeinheiten die Arbeit, da diese keine Matrixmultiplikationsmuster verwenden, die Tensorkerne beschleunigen. Aber für Transformatormodelle und Faltungs-Neuronale Netze sorgen Tensorkerne für dramatische Beschleunigungen.

Wofür werden CUDA-Kerne verwendet?

CUDA-Kerne erledigen Aufgaben, die viele identische Berechnungen gleichzeitig erfordern. Jede Arbeit mit Matrixoperationen oder wiederholten numerischen Berechnungen profitiert von ihrer Architektur.

KI- und maschinelle Lernanwendungen

Deep Learning basiert auf Matrixmultiplikationen während des Trainings und der Inferenz. Beim Training neuronaler Netze erfordert jeder Vorwärtsdurchlauf Millionen von Multiplikations- und Additionsoperationen über Gewichtsmatrizen hinweg. Durch die Rückausbreitung werden während des Rückwärtsdurchlaufs weitere Millionen hinzugefügt.

Einheiten verwalten die Datenvorverarbeitung, konvertieren Bilder in Tensoren, normalisieren Werte und wenden Augmentationstransformationen an. Genau diese Fähigkeit, Tausende von Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen, ist genau der Grund, warum GPUs für die KI wichtig sind.

Während des Trainings überwachen sie Lernratenpläne, Gradientenberechnungen und Aktualisierungen des Optimiererstatus.

Bei VPS für KI-Inferenzoperationen, auf denen Empfehlungssysteme oder Chatbots laufen, verarbeiten sie Anfragen gleichzeitig und führen Hunderte von Vorhersagen gleichzeitig aus. Unser Ratgeber zum Thema beste GPU für AI 2025 behandelt, welche Konfigurationen für verschiedene Modellgrößen funktionieren.

Die 16.896 Einheiten des H100 in Kombination mit Tensor-Kernen trainieren ein 7-Milliarden-Parameter-Modell in Wochen statt Monaten. Echtzeit-Inferenz für Chatbots, die Tausende von Benutzern bedienen, erfordert eine ähnliche Leistung bei der gleichzeitigen Ausführung.

Wissenschaftliches Rechnen und Forschung

Forscher nutzen diese Prozessoren für Molekulardynamiksimulationen, Klimamodellierung und Genomanalyse. Jede Berechnung ist unabhängig und eignet sich daher perfekt für die gleichzeitige Ausführung. Finanzinstitute führen Monte-Carlo-Simulationen mit Millionen von Szenarien gleichzeitig durch.

3D-Rendering und Videoproduktion

Raytracing berechnet das durch 3D-Szenen reflektierte Licht, indem es unabhängige Strahlen durch jedes Pixel verfolgt. Während dedizierte RT-Kerne die Durchquerung übernehmen, verwalten Standardeinheiten die Texturabtastung und Beleuchtung. Diese Aufteilung bestimmt die Geschwindigkeit von Szenen mit Millionen von Strahlen.

NVENC übernimmt die Kodierung für H.264 und H.265, während die neuesten Architekturen (Ada Lovelace und Hopper) Hardwareunterstützung für AV1 einführen. CUDA hilft bei Effekten, Filtern, Skalierung, Rauschunterdrückung, Farbtransformationen und Pipeline-Kleber. Dadurch kann die Codierungs-Engine mit parallelen Prozessoren zusammenarbeiten, um die Videoproduktion zu beschleunigen.

Beim 3D-Rendering in Blender oder Maya werden Milliarden von Oberflächen-Shader-Berechnungen auf verfügbare Einheiten aufgeteilt. Partikelsysteme profitieren davon, da sie Tausende von Partikeln simulieren, die gleichzeitig interagieren. Diese Funktionen sind der Schlüssel zur digitalen High-End-Kreation.

Wie sich CUDA-Kerne auf die GPU-Leistung auswirken

Die Anzahl der Kerne gibt Ihnen eine ungefähre Vorstellung von der Fähigkeit zur gleichzeitigen Ausführung, bei CUDA-Kernen ist jedoch ein Blick über die Zahlen hinaus erforderlich. Taktrate, Speicherbandbreite, Architektureffizienz und Softwareoptimierung spielen alle eine wichtige Rolle.

Eine GPU mit 10.000 Einheiten bei 2,0 GHz liefert andere Ergebnisse als eine mit 10.000 bei 1,5 GHz. Eine höhere Taktrate bedeutet, dass jede Einheit mehr Berechnungen pro Sekunde durchführt. Neuere Architekturen packen durch eine bessere Befehlsplanung mehr Arbeit in jeden Zyklus.

Überprüfen Sie, ob das Gerät beschäftigt ist, aber denken Sie daran nvidia-smi Die Auslastung ist eine grobe Metrik. Es misst den Prozentsatz der Zeit, die ein Kernel aktiv ist, und nicht, wie viele Kerne arbeiten.

# Check GPU utilization percentage

nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,utilization.memory --format=csv,noheader

Beispielausgabe: 85 %, 92 % (85 % aktive Zeit, 92 % Speichercontrolleraktivität)

Wenn Ihre GPU eine Auslastung von 60–70 % aufweist, haben Sie wahrscheinlich Upstream-Engpässe wie das Laden von CPU-Daten oder kleine Batchgrößen. Allerdings kann selbst eine 100-prozentige Auslastung irreführend sein, wenn Ihre Kernel speichergebunden oder Single-Threaded sind. Um ein genaues Bild der Kernsättigung zu erhalten, verwenden Sie Profiler wie Nsight Systems, um „SM-Effizienz“- oder „SM-Aktiv“-Metriken zu verfolgen.

Die Speicherbandbreite wird oft zum Engpass, bevor die Rechenkapazität ausgeschöpft wird. Wenn Ihre GPU Daten schneller verarbeitet, als der Speicher sie bereitstellt, bleiben die Einheiten im Leerlauf. Das Modell H100 SXM5 nutzt eine Bandbreite von 3,35 TB/s um seine 16.896 Kerne zu versorgen. Bei der PCIe-Version sinkt diese jedoch auf 2 TB/s.

Consumer-GPUs mit ähnlicher Anzahl, aber geringerer Bandbreite (ca. 1 TB/s) weisen bei speicherintensiven Vorgängen eine geringere reale Geschwindigkeit auf.

Die VRAM-Kapazität bestimmt die Größe Ihrer Aufgaben. Seien es FP16-Gewichte für a 70B-Modell, volles Training erfordert mehr Speicher. Sie müssen Farbverläufe und Optimiererzustände berücksichtigen. Diese Zustände verdreifachen den Fußabdruck oft, es sei denn, Sie verwenden Offload-Strategien

Der A100 80 GB zielt auf Inferenz und Feinabstimmung mit hohem Durchsatz ab. Unterdessen kann die 24-GB-RTX 4090, die oft für 7B-Modelle genannt wird, überraschenderweise Modelle mit mehr als 30B Parametern ausführen, wenn Sie moderne Quantisierungstechniken wie INT4 verwenden. Wenn jedoch der VRAM ausgeht, werden CPU-GPU-Datenübertragungen erzwungen, die den Durchsatz zerstören.

Die Softwareoptimierung bestimmt, ob Ihr Code tatsächlich alle diese Einheiten verwendet. Schlecht geschriebene Kernel nutzen möglicherweise nur einen Bruchteil der verfügbaren Ressourcen. Bibliotheken wie cuDNN für Deep Learning und RAPIDS für Data Science sind stark darauf abgestimmt, die Nutzung zu maximieren.

Mehr CUDA-Kerne bedeuten nicht immer eine bessere Leistung

Der Kauf einer GPU mit der höchsten Kernanzahl scheint logisch, aber Sie verschwenden Geld, wenn die Einheiten andere Systemkomponenten übertreffen oder Ihre Aufgabe nicht mit der Kernanzahl skaliert.

Die Speicherbandbreite bildet die erste Grenze. Die 21.760 Einheiten der RTX 5090 werden von einer Speicherbandbreite von 1.792 GB/s gespeist. Ältere GPUs mit weniger Einheiten verfügen möglicherweise über eine proportional höhere Bandbreite pro Einheit.

Architekturunterschiede sind wichtig. Eine neuere GPU mit 14.000 Einheiten bei 2,2 GHz übertrifft eine ältere GPU mit 16.000 bei 1,8 GHz dank besserer Anweisungen pro Takt. Ihr Code benötigt eine ordnungsgemäße Parallelisierung, um 20.000 Einheiten effektiv nutzen zu können.

Warum CUDA-Kerne bei der Auswahl von GPU-VPS wichtig sind

Durch die Auswahl der richtigen CUDA-Kern-GPU-Konfiguration für Ihren VPS vermeiden Sie, dass Sie Geld für ungenutzte Ressourcen verschwenden oder mitten im Projekt auf Engpässe stoßen.

Der 80-GB-Speicher des H100 übernimmt die Inferenz für 70B-Parametermodelle mit 4-Bit-Quantisierung. Für ein vollständiges Training reichen jedoch selbst 80 GB für ein 34-B-Modell oft nicht aus, wenn man Farbverläufe und Optimiererzustände berücksichtigt. Im FP16-Training vergrößert sich der Speicherbedarf erheblich, was häufig ein Multi-GPU-Sharding erfordert.

Inferenzoperationen für Echtzeitvorhersagen benötigen weniger Einheiten, profitieren aber von einer geringen Latenz. Entwicklung und Prototyping funktionieren gut mit GPUs der Mittelklasse zum Testen von Algorithmen und zum Debuggen von Code.

Mit einer RTX 4060 Ti mit 4.352 Einheiten können Sie testen, ohne für übermäßige Hardware zu bezahlen. Sobald Sie Ihren Ansatz validiert haben, skalieren Sie für vollständige Trainingsläufe auf Produktions-GPUs.

Rendering- und Videoarbeiten lassen sich mit Einheiten bis zu einem gewissen Punkt skalieren. Der Cycles-Renderer von Blender nutzt alle verfügbaren Ressourcen effizient. Eine GPU mit 8.000–10.000 Einheiten rendert Szenen 2–3x schneller als eine mit 4.000.

Bei Cloudzy bieten wir hohe Leistung GPU-VPS Hosting für schweres Heben. Wählen Sie die RTX 5090 oder RTX 4090 für schnelles Rendering und kostengünstige KI-Inferenz oder skalieren Sie auf A100 für massive Deep-Learning-Workloads. Alle Pläne werden in einem 40-Gbit/s-Netzwerk mit Datenschutzrichtlinien und Zahlungsoptionen in Kryptowährung ausgeführt, sodass Sie pure Leistung ohne den bürokratischen Aufwand des Unternehmens erhalten.

Ob Sie KI-Modelle trainieren, 3D-Szenen rendern oder wissenschaftliche Simulationen durchführen – Sie wählen die Kernanzahl, die Ihren Anforderungen entspricht. 

Budgetüberlegungen sind wichtig. Ein A100 kostet mit 6.912 Einheiten deutlich weniger als ein H100 mit 16.896. Bei vielen Einsätzen bieten zwei A100 ein besseres Preis-Geschwindigkeits-Verhältnis als ein H100. Der Break-Even-Punkt hängt davon ab, ob Ihr Code über mehrere GPUs skaliert werden kann.

So wählen Sie die richtige Anzahl an CUDA-Kernen aus

Passen Sie Ihre Anforderungen an die tatsächlichen Workload-Merkmale an, anstatt den höchsten auf dem Markt verfügbaren Zahlen nachzujagen.

Beginnen Sie mit der Profilierung Ihrer aktuellen Arbeit. Wenn Sie Modelle auf lokaler Hardware oder Cloud-Instanzen trainieren, überprüfen Sie die GPU-Auslastungsmetriken. Wenn Ihre aktuelle GPU durchweg eine Auslastung von 60–70 % aufweist, schöpfen Sie nicht die maximale Anzahl an Einheiten aus.

# Quick benchmark to test if you need more cores

import torch

import time

# Test matrix multiplication (CUDA core workload)

size = 10000

a = torch.randn(size, size).cuda()

b = torch.randn(size, size).cuda()

start = time.time()

c = torch.matmul(a, b)

torch.cuda.synchronize()

elapsed = time.time() - start

print(f"Matrix multiplication time: {elapsed:.3f}s")

print(f"TFLOPS: {(2 * size**3) / (elapsed * 1e12):.2f}")

Dieser einfache Benchmark zeigt, ob Ihre GPU-Kerne den erwarteten Durchsatz liefern. Vergleichen Sie Ihre Ergebnisse mit veröffentlichten Benchmarks für Ihr GPU-Modell.

Ein Upgrade wird nicht helfen. Sie müssen zunächst Engpässe wie Speicher, Bandbreite oder CPU-Ausfälle beheben. Schätzen Sie als Nächstes den Speicherbedarf, indem Sie die Modellgröße in Bytes plus Aktivierungsspeicher berechnen.

Fügen Sie Batchgröße mal Layer-Ausgaben hinzu und schließen Sie Optimierungszustände ein. Diese Summe muss in den VRAM passen. Sobald Sie den erforderlichen Speicher kennen, prüfen Sie, welche GPUs diesen Schwellenwert erreichen.

# Calculate VRAM needed for a model

# Formula: (parameters × bytes_per_param × 1.2) for overhead

# Example: 7B parameter model in FP16

# 7,000,000,000 × 2 bytes × 1.2 = 16.8 GB VRAM needed

# Check your available VRAM:

nvidia-smi --query-gpu=memory.total --format=csv,noheader

# 24576 MiB (24 GB available - model fits!)

Berücksichtigen Sie Ihren Zeitplan. Wenn Sie Ergebnisse in Stunden benötigen, zahlen Sie für mehr Einheiten. Trainingsläufe, die Tage dauern können, funktionieren gut auf kleineren GPUs mit verhältnismäßig längeren Abschlusszeiten.

Kosten pro Stunde mal benötigte Stunden ergeben die Gesamtkosten, wodurch langsamere GPUs manchmal insgesamt günstiger werden. Testen Sie die Skalierungseffizienz mit vielen Frameworks, die Benchmarking-Tools bereitstellen, die Durchsatzänderungen anzeigen.

Wenn die Verdoppelung der Einheiten nur zu einer 1,5-fachen Beschleunigung führt, sind die Extras ihren Preis nicht wert. Suchen Sie nach optimalen Stellen, an denen das Preis-Geschwindigkeits-Verhältnis seinen Höhepunkt erreicht.

Beliebte VPS-GPUs und ihre CUDA-Kernanzahl

Verschiedene GPU-Stufen bedienen unterschiedliche Benutzersegmente. Was ist GPUaaS? Es handelt sich um GPU-as-a-Service, bei dem Anbieter wie Cloudzy bei Bedarf Zugriff auf diese leistungsstarken NVIDIA-GPUs bieten, ohne dass Sie selbst physische Hardware kaufen und warten müssen.

Consumer-RTX-Karten (4070, 4080, 4090, 5080, 5090) richten sich an Entwickler und Spiele, eignen sich aber gut für die KI-Entwicklung. Sie bieten eine starke Single-GPU-Geschwindigkeit zu niedrigeren Preisen als Rechenzentrumskarten.

VPS-Anbieter bieten diese häufig für kostenbewusste Benutzer an. Bei Rechenzentrumskarten (A100, H100, L40) stehen Zuverlässigkeit, ECC-Speicher und Multi-GPU-Skalierung im Vordergrund. Sie verwalten den Betrieb rund um die Uhr und unterstützen erweiterte Funktionen.

Mit Multi-Instance GPU (MIG) können Sie eine GPU in mehrere isolierte Instanzen unterteilen. Aufgrund seiner ausgewogenen Spezifikationen bleibt der A100 trotz neuerer Optionen weiterhin beliebt.

Sein ausgewogenes Verhältnis von NVIDIA-Kernen, Speicher und Preis macht es zur sicheren Wahl für die meisten KI-Produktionsvorgänge. Der H100 bietet 2,4x mehr Einheiten, kostet aber deutlich mehr.

Abschluss

Parallelverarbeitungs-Engines ermöglichen moderne KI, Rendering und wissenschaftliches Rechnen. Wie sie funktionieren und mit Speicher, Taktraten und Software interagieren, hilft Ihnen bei der Auswahl von GPU-VPS-Konfigurationen.

Mehr Einheiten helfen, wenn Ihre Arbeit effektiv parallelisiert wird und Komponenten wie die Speicherbandbreite mithalten können. Aber die blinde Jagd nach der höchsten Kernzahl ist Geldverschwendung, wenn Ihre Engpässe woanders liegen.

Erstellen Sie zunächst ein Profil Ihrer tatsächlichen Vorgänge, ermitteln Sie, wo Zeit aufgewendet wird, und passen Sie die GPU-Spezifikationen an diese Anforderungen an, ohne unnötige Kapazität zu kaufen.

Für die meisten KI-Entwicklungsarbeiten bieten 6.000–10.000 Einheiten den optimalen Kompromiss zwischen Kosten und Leistungsfähigkeit. Produktionsbetriebe, die große Modelle trainieren oder Inferenzen mit hohem Durchsatz bereitstellen, profitieren von mehr als 14.000 GPU-Einheiten wie der H100.

Rendering- und Videoarbeiten lassen sich effizient mit Einheiten bis etwa 16.000 skalieren, danach wird die Speicherbandbreite zum begrenzenden Faktor.

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