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CPU, GPU, NPU, TPU, FPGA und ASIC: Unterschiede erklärt

CPU, GPU, NPU, TPU, FPGA und ASIC unterscheiden sich grundlegend darin, wie sie Rechenleistung bereitstellen. Welche Unterschiede es gibt, wo die einzelnen Architekturen ihre Stärken ausspielen und warum moderne Systeme immer häufiger mehrere davon kombinieren.

Martin Probst

24. August 2026

Neue Prozessoren fordern die SMT-Bestückung heraus

Leistungsstarke GPUs und TPUs für KI-Rechenzentren stellen die SMT-Bestückung vor neue Herausforderungen. Große, schwere Leiterplatten, miniaturisierte Bauelemente und hohe Anschlussdichten verlangen prozesssichere Bestück-, Prüf- und Inspektionskonzepte.

Petra Klein-Gunnewigk

14. Juli 2026

So beschleunigen Synopsys und Nvidia das KI-Engineering

Nvidia wird für die Industrie immer stärker zur Infrastruktur- und Plattformmacht. Gemeinsam mit Synopsys zeigt der Konzern nun, wie KI, GPU-Simulation und digitale Zwillinge das Engineering vom Chipdesign bis zur Robotik verändern.

Dr. Martin Large

27. März 2026

Graph-Streaming-Processing – Computerarchitektur der nächsten Generation

Das Graph-Streaming-Processing von Thinci bricht mit den traditionellen Methoden zur Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernens (ML) und stellt im folgenden Betrag den Ansatz seiner hocheffizienten, parallelen, datenfluss- und daigrammbasierten Task-Architektur vor.

Val Cook

8. Oktober 2018

People blurry in motion in yellow tunnel down hallway

Algorithmen lernen nicht aus

Programmierbare Logik für KI-erweiterte Sicherheitssysteme

Künstliche Intelligenz kommt immer häufiger in Sicherheitssystemen wie beispielsweise der Gesichtserkennung zum Einsatz. Heutzutage kommen dafür feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs) zum Einsatz, die höhere Algorithmen nutzen und möglichst energieeffizient sind. FPGAs basieren auf einer Grafikverarbeitungseinheit und können Deep-Learning-Algorithmen besser verarbeiten als herkömmliche CPUs.

Redaktion

12. Dezember 2017

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