CUDA, d. h. Compute Unified Device Architecture. Wie investiert man in CUDA?

Wir leben derzeit in Zeiten, in denen die technologische Entwicklung atemberaubend ist. Am deutlichsten wird dies bei Lösungen wie: GPT-Chat, mit dem Sie auf sehr einfache Weise Informationen über einen Chat mit einer KI-basierten Plattform erhalten können. Viele Konzepte, die jahrelang „auf dem Papier“ blieben, waren viele Jahre lang durch Rechenleistung und Hardwarekapazitäten eingeschränkt. Momentan CUDA (Computing Unified Device Architecture) kann wahre Wunder in Bezug auf die Rechenleistung bewirken, a NVIDIA-Aktien Sie sind ein finanzieller Beweis. In diesem Artikel erklären wir, was CUDA ist und wie Sie in diesem Markt Fuß fassen können. Wir laden Sie zum Lesen ein!

Was ist CUDA?

CUDA Kurzform für Computing Unified Device Architecture. Dabei handelt es sich um eine Computerplattform, die den Einsatz von Grafikprozessoren (GPU) ermöglicht, um effiziente Berechnungen durchzuführen, beispielsweise Finanzberechnungen oder Simulationen physikalischer Phänomene. Mit CUDA können Sie Ihre Grafikkarte zur Lösung komplexer Probleme und zur schnellen Suche nach Datensätzen verwenden. Die Idee selbst ist nicht neu, weil NVIDIA entwickelte dieses Projekt im ersten Jahrzehnt des 21. Jahrhunderts. Wie Sie sehen, dauert es manchmal über ein Jahrzehnt, bis sich eine Technologie weiter durchsetzt.  Die Compute Unified Device Architecture ist nützlich für die Unterstützung von Anwendungen, die ein erhebliches Maß an Parallelverarbeitung erfordern. Kurz gesagt ist CUDA eine Software, die Chips verwaltet und eine bessere Kommunikation zwischen ihnen ermöglicht. Dank dieser Lösung werden GPU-Grafikchips zu „Rechenmaschinen“. Dadurch hat sich NVIDIA von einem auf den Gaming-Markt spezialisierten Unternehmen zu einem Schlüsselunternehmen in der Entwicklung von KI entwickelt. Man könnte sagen, dass NVIDIA in dieser Zeit des Marktfiebers der führende Anbieter ist künstliche Intelligenz.

Zu den wichtigsten Aspekten im Zusammenhang mit CUDA gehören:

• Softwaresprache – Im Falle einer Programmiersprache erweitert CUDA Sprachen wie C, C++ oder Fortran um Strukturen, die parallele GPU-Berechnungen ermöglichen.
• Programmiermodell – ermöglicht es Programmierern oder Algorithmen, Kernel zu definieren, also Funktionen, die von vielen Threads auf der GPU parallel ausgeführt werden.
• Ausrüstung – Einer der großen Erfolge von NVIDIA ist, dass CUDA mit NVIDIA-GPUs verwendet werden kann. Die Architektur ist darauf ausgelegt, Berechnungen deutlich zu beschleunigen. Dadurch übertrifft der Einsatz von CUDA Standard-CPU-Prozessoren.
• Werkzeug-Ökosystem – CUDA selbst ist auch ein Ökosystem von Tools, das diese Lösung noch praktischer macht. Die Plattform bietet viele Entwicklungstools (einschließlich Compiler, Bibliotheken, Debugger und Profiler). Dank ihnen können Sie Anwendungen optimieren, die CUDA verwenden.

Compute Unified Device Architecture – einer der Vorteile von NVIDIA

Einen Wettbewerbsvorteil erlangte NVIDIA dadurch, dass das amerikanische Unternehmen ein Pionier bei der Entwicklung einer ausgereiften Programmierplattform für GPUs war. Anfangs handelte es sich um einen Nischenmarkt, weshalb viele finanzstarke Wettbewerber die Entwicklung dieses Projekts ignorierten, da zu Beginn des 21. Jahrhunderts keine große Nachfrage nach Lösungen dieser Art bestand. Ein weiterer Vorteil bestand darin, dass es sich bei der von NVIDIA entwickelten Technologie um eine proprietäre Lösung handelte. Dies bedeutete, dass das Unternehmen die Ergebnisse seiner Arbeit nicht mit potenziellen Wettbewerbern teilen musste. Gleichzeitig wurde CUDA nicht für den allgemeinen Markt, sondern für eigene Produkte (GPU) entwickelt.  Dank der Spezialisierung gewährleistete die Plattform eine hohe Effizienz auf NVIDIA-Hardware. Die Arbeit an der Verbesserung der Software und Hardware hat dazu geführt, dass die GPU-Leistung immer besser wird. Der nächste Faktor, der für das dynamische Umsatzwachstum von NVIDIA sorgte, ist die Entwicklung der KI. Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz oder des Deep Learning haben die Nachfrage nach effizienteren Computergeräten erhöht. Dadurch ist die Nachfrage nach NVIDIA-Lösungen sprunghaft angestiegen.

Es sei daran erinnert, dass WUNDER erreicht wurden „frühe Reife“ vor dem DL-Boom (Deep Learning) und der Entwicklung von KI-Tools. Dank dessen waren Bibliotheken und Tools bereits bereit, selbst als die Nachfrage nach Lösungen exponentiell wuchs. Es entstand ein umfangreiches Ökosystem, das den Einsatz von NVIDIA-Lösungen noch attraktiver machte. Es ist daher keine Überraschung, dass die meisten großen Deep-Learning-Frameworks schnell die native Unterstützung für die CUDA-GPU-Beschleunigung eingeführt haben. Die Lösung von NVIDIA ist zum Standard in der KI-Welt geworden. Da die Lösung von NVIDIA konkurrenzlos war, wurde die Nutzung der Computerplattform zum Standard in der IT-Welt. Dadurch liegt die Konkurrenz ein paar Schritte hinter NVIDIA. Bisher haben die Versuche von AMD oder Intel nichts an der Marktsituation geändert.

Anwendung von CUDA

Bei der NVIDIA-Lösung handelt es sich um eine Schlüsseltechnologie, die bei der Anwendung von Deep Learning und bei der Analyse sehr großer Datensätze zum Einsatz kommt. Aus diesem Grund gibt es viele Anwendungen von CUDA. Diese beinhalten:

1. KI und DL: CUDA ist eine Schlüssellösung, die den Trainingsprozess und die Schlussfolgerungen aus Deep Learning, künstlicher Intelligenz und anderen fortschrittlichen Lösungen im Zusammenhang mit der Bearbeitung großer Datenmengen beschleunigt.
2. Bild- und Videobearbeitung – Dank der Lösung können sehr viele Bilder und Videos sehr schnell analysiert werden. Sie ermöglichen außerdem eine schnellere Videokomprimierung oder -filterung.
3. Wissenschaftliche und technische Simulationen – Hohe Effizienz ermöglicht eine genauere und schnellere Simulation. Dazu gehören Fluiddynamik, Simulation der Bewegung von Partikeln und Materialien. Darüber hinaus können wir die Klimamodellierung erwähnen (ein sehr kompliziertes Thema).
4. Analyse von Zahlen- und Textdaten – Hohe Rechenleistung ermöglicht eine schnelle Datenverarbeitung. Dadurch können Sie fortgeschrittene Analyseprojekte kostengünstiger durchführen. Dies kann in der Finanzanalyse oder beispielsweise zur Bestandsoptimierung eingesetzt werden.
5. Kryptographie – CUDA beschleunigt auch kryptografische Algorithmen (Verschlüsselung, Entschlüsselung, Hashing). Sie können davon ausgehen, dass die digitale Sicherheitsbranche in den nächsten Jahren NVIDIA-Produkte nutzen wird.

Natürlich sind dies nicht alle Einsatzmöglichkeiten von CUDA. Schließlich lassen sich damit auch komplexe chemische oder physikalische Probleme lösen. Grundsätzlich könnte man sagen, dass wir nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt sind.

Wie investiert man in CUDA?

Tatsächlich ist der beste Zugang zu CUDA der Kauf von Aktien von NVIDIA, dem Marktführer in diesem Markt. Natürlich gibt es Konkurrenz zum amerikanischen Unternehmen, aber im Moment liegt es weit zurück.

Quelle: NVIDIA

Wir können also sehen, dass die fortschrittliche CUDA-Technologie, die das Parallelrechnen revolutioniert hat, immer mehr Nutzer gewinnt. Das sind gute Nachrichten für das Unternehmen, denn die zunehmende Beliebtheit dieser Lösung trägt zu höheren Umsätzen und Gewinnen bei.

Es ist zu beachten, dass die Daten nicht auf der GPU gespeichert werden, sondern aus dem Hauptspeicher übertragen werden müssen. Die Datenübertragung verursacht einen Rechenzeitaufwand. Derzeit kann die aktuelle Technologie die Kosten der verlorenen Zeit nicht ausgleichen. Daher ist es wichtig, dass die durch den Einsatz von CUDA erzielten Einsparungen diese Kosten mehr als decken.

Die folgende Grafik zeigt, dass die auf Accelerated Copmuting basierende Architektur 25-mal günstiger und mehrere Dutzend Mal energieeffizienter ist. Daher ist diese Lösung nicht nur günstiger, sondern auch energieeffizienter, was zu den immer aktuellen „grünen Trends“ passt.

Quelle: NVIDIA

Die folgende Grafik zeigt, warum die Kapitalisierung des Unternehmens in den letzten Quartalen dramatisch gestiegen ist. Die Umsätze im Segment „Rechenzentren“ sind regelrecht explodiert. Im Geschäftsjahr 2024 übertrafen sie mehrfach den Hauptmarkt Gaming. Dem rasanten Umsatzanstieg folgten Gewinne. Die operative Marge im letzten Quartal des GJ24 betrug 61 %, was ein beeindruckendes Ergebnis ist. Für die Zukunft ist mit einem leichten Rückgang der operativen Profitabilität zu rechnen. Es wird jedoch weiterhin auf einem hohen Niveau liegen.

Quelle: NVIDIA

Natürlich hat NVIDIA auch einen Plan zur Weiterentwicklung. Langfristig plant das Management des Unternehmens einen Umsatz von 1 Milliarden US-Dollar. Derzeit sind die Hauptmärkte (Rechenzentrumsdienste oraz Gaming) werden voraussichtlich weniger als die Hälfte des Wertes generieren. Großes Potenzial sieht das Unternehmen in der Maschinenautomatisierung und dem sogenannten Omniverse Enterprise. Wird es dem Unternehmen gelingen, seine ehrgeizigen Pläne umzusetzen? Die Zukunft wird es zeigen.

Quelle: NVIDIA

Broker, die ETFs und Aktien anbieten

Wie investiert man in CUDA? NVIDIA-Aktien im Portfolio scheinen der einzige Weg zu sein, allerdings muss man zugeben, dass es sich um ein schlecht diversifiziertes Portfolio handelt. Der reduzierte Anteil dieses Unternehmens am Gesamtinvestitionsportfolio ist ein Argument, das es wert ist, umgesetzt zu werden. Immer mehr Forex-Broker verfügen über ein recht reichhaltiges Angebot an Aktien, ETFs und CFDs für diese Instrumente.

Zum Beispiel auf XTB Heute finden wir über 3500 Aktieninstrumente und 400 ETFs, a Saxo Bank über 19 Unternehmen und 000 ETF-Fonds.

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Zusammenfassung: Wunder, Wunder verkünden!

Dank seines langfristigen Ansatzes bei der Produktentwicklung hat NVIDIA viele Jahre damit verbracht, ein Produkt zu entwickeln, für das es noch keinen großen Markt gab. Dabei handelte es sich jedoch nicht um blinde Investitionen. Designer und Manager erkannten, dass CUDA bei der Entwicklung des Marktes für künstliche Intelligenz nützlich sein könnte. Es ist erwähnenswert, dass KI im ersten Jahrzehnt des 2012. Jahrhunderts die Melodie der Zukunft war. Erst nach XNUMX begann sich die Entwicklung dieses Sektors zu beschleunigen. Unter Berücksichtigung der starken Konkurrenz (z.B. Intel) hat diesen Markt verschlafen. Im Moment gibt es einen Anführer und das Peloton verfolgt ihn. Dadurch ist NVIDIA fast zum Monopol auf dem GPU-Optimierungsmarkt geworden. Derzeit haben weder AMD noch Intel ein Produkt, das mit CUDA vergleichbar ist. Auch das OpenCL-Produkt ist noch nicht so weit fortgeschritten. Im Moment bricht niemand das NVIDIA-Monopol, aber es gibt Stimmen, dass es für eine schnellere KI-Entwicklung besser wäre, wenn es mehrere Plattformen ähnlich CUDA gäbe.

Dank der enormen Entwicklung der KI hat sich NVIDIA zu einem der größten Unternehmen der Welt entwickelt (gemessen an der Kapitalisierung). Das amerikanische Unternehmen ist ein hervorragendes Beispiel für die Existenz des sogenannten „Optionalität“. CUDA wurde einst heruntergespielt als "Spielzeug", kein Produkt, das zur Monetarisierung bereit ist. Jahre später stellte sich heraus, dass diese Laune einen der Marktführer im brandheißen Segment hervorgebracht hatte. Wird sich NVIDIA weiterhin dynamisch entwickeln? Wir werden es in den nächsten zwei Jahren herausfinden.