Rechnet MatLab und Wolfram Mathematica mehr mit der CPU oder GPU?

Das sagt ChatGPT:

Sowohl MATLAB als auch Wolfram Mathematica nutzen in erster Linie die CPU für die meisten ihrer Berechnungen. Beide Programme haben jedoch die Fähigkeit, bestimmte Berechnungen auf die GPU auszulagern, um die Rechenleistung zu erhöhen, insbesondere bei rechenintensiven Aufgaben.

### MATLAB

MATLAB nutzt die CPU für die meisten Aufgaben, aber es bietet Unterstützung für GPU-Beschleunigung über die Parallel Computing Toolbox. Diese Toolbox ermöglicht es, bestimmte Funktionen und Operationen auf einer kompatiblen NVIDIA GPU auszuführen. Beispiele hierfür sind Matrixoperationen, FFTs und bestimmte Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens.

### Wolfram Mathematica

Wolfram Mathematica nutzt ebenfalls hauptsächlich die CPU für Berechnungen. Es unterstützt jedoch GPU-Berechnungen durch das CUDALink-Framework, das speziell für NVIDIA GPUs entwickelt wurde. Mit CUDALink können Benutzer CUDA-fähige GPUs direkt aus Mathematica heraus nutzen, um bestimmte numerische Berechnungen zu beschleunigen.

### Zusammenfassung

- **CPU**: Beide Programme nutzen primär die CPU für die meisten Aufgaben.

- **GPU**: GPU-Beschleunigung ist verfügbar, aber erfordert spezielle Konfigurationen und ist meist auf spezifische Berechnungen oder Funktionen beschränkt.

Wenn Sie intensiv GPU-Berechnungen nutzen möchten, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Hardware eine kompatible GPU hat und die entsprechenden Toolboxen oder Frameworks in MATLAB bzw. Mathematica installiert und konfiguriert sind.