{"id":177472,"date":"2023-06-01T13:40:21","date_gmt":"2023-06-01T12:40:21","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=177472"},"modified":"2026-02-06T06:43:10","modified_gmt":"2026-02-06T05:43:10","slug":"computational-resource-definition-funktionsweise-und-rolle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/computational-resource-definition-funktionsweise-und-rolle","title":{"rendered":"Computational Resource: Definition, Funktionsweise und Rolle"},"content":{"rendered":"<p><strong>Computational Resources oder Computational Resources sind in der Welt der Informatik und der Wissenschaft, insbesondere in der Data Science, von entscheidender Bedeutung. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst.<\/strong><\/p>\nComputer und ihre F\u00e4higkeit, Berechnungen durchzuf\u00fchren, nehmen in unserer modernen Welt einen entscheidenden Platz ein.\n\nSie sind die Grundlage f\u00fcr viele der j\u00fcngsten Innovationen wie<strong> numerische Simulationen,<\/strong> maschinelles Lernen, Bilderkennung, k\u00fcnstliche Intelligenz oder<strong> Kryptografie.<\/strong>\n\nUm zu funktionieren, ben\u00f6tigen die Maschinen jedoch Werkzeuge. Dabei handelt es sich um Computational Resources.\n<h3>Die verschiedenen Arten von Computational Resources<\/h3>\nUrspr\u00fcnglich bezeichnet der Begriff <strong>Computational Resources<\/strong> mehrere Hardware- und Softwarekomponenten mit jeweils spezifischen Funktionen.\n\nZu den wichtigsten geh\u00f6ren die Prozessoren. Sie sind f\u00fcr die Ausf\u00fchrung von Berechnungen und Computerprogrammen verantwortlich.\n\nDie wichtigsten Kategorien sind:\n<ul>\n \t<li>CPUs (Central Processing Units)<\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/gpu-data-science\">GPUs<\/a> (Graphic Processing Units)<\/li>\n \t<li>TPUs (Tensor Processing Units)<\/li>\n \t<li>FPGAs (Field Programmable Gate Arrays)<\/li>\n \t<li>ASICs (Application Specific Integrated Circuits).<\/li>\n<\/ul>\nEine weitere wichtige<strong> Ressource ist der Speiche<\/strong>r. In ihm werden die Daten so gespeichert, dass der Prozessor schnell und einfach auf sie zugreifen kann.\n\nMan unterscheidet zwischen dem schnelleren RAM (Random Access Memory) und dem ROM, das Daten speichert, die nicht ver\u00e4ndert werden k\u00f6nnen. Der Cache ist eine andere Art von Speicher, der verwendet wird, um Daten vor\u00fcbergehend zu speichern, die gerade verwendet werden.\n\nEs gibt verschiedene Arten von Datenspeicherger\u00e4ten.\n\nHDDs und<a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Solid-State-Drive\"> SSDs<\/a> geh\u00f6ren zu den gebr\u00e4uchlichsten, aber auch Magnetb\u00e4nder werden zur langfristigen Speicherung gro\u00dfer Informationsmengen verwendet.\n\nNetzwerke wiederum erm\u00f6glichen es Computern, miteinander zu kommunizieren. Das ist f\u00fcr die gemeinsame Nutzung von Dateien und die Zusammenarbeit \u00fcber gro\u00dfe Entfernungen hinweg unerl\u00e4sslich. Dabei kann es sich z. B. um ein lokales Netzwerk (LAN) oder ein Weitverkehrsnetz (WAN) handeln.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Computational Resources lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>Wozu dienen Computational Resources?<\/h3>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/06\/computational-resources-Liora-1.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/06\/computational-resources-Liora-1.png 800w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/06\/computational-resources-Liora-1-300x169.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/06\/computational-resources-Liora-1-768x432.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\nComputerprogramme nutzen<strong> Computational Resources<\/strong>, um bestimmte Aufgaben auszuf\u00fchren.\n\nJedes Programm ist in einer Sprache wie Python, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/c-was-die-meisten-nicht-wissen\">C++<\/a> oder Java geschrieben. Es muss kompiliert oder interpretiert werden, damit es auf einem Prozessor ausgef\u00fchrt werden kann.\n\nAus diesem Grund m\u00fcssen Programmierer ihren Code optimieren, um die Ausf\u00fchrungszeit und den Ressourcenverbrauch zu minimieren.\n\nDies k\u00f6nnen sie erreichen, indem sie effiziente <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\">Algorithmen<\/a> verwenden und unn\u00f6tige Schleifen vermeiden. Ein weiterer Trick ist die Verwendung von Bibliotheken und Frameworks, die f\u00fcr eine bestimmte Nutzung der Computational Resources optimiert sind.\n\nDurch Optimierung kann auch der Energieverbrauch von Computern gesenkt werden, der sich stark auf die Umwelt auswirken und die Kosten eines Unternehmens belasten kann.\n<h3>Computational Resources in der Cloud<\/h3>\nIn Cloud-Computing-Umgebungen sind Computational Resources auf Abruf \u00fcber das Internet verf\u00fcgbar.\n\nNutzer von Plattformen wie <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/aws-fargate-die-cloud-loesung-fuer-die-ausfuehrung-von-containern\">Amazon Web Services (AWS)<\/a>, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/azure-devops-vs-github-actions-welches-ist-das-bessere-ci-cd-tool\">Microsoft Azure<\/a> oder <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/gcp-firewall-policy-alles-ueber-die-firewalls-der-google-cloud\">Google Cloud Platform (GCP)<\/a> k\u00f6nnen die Komponenten von leistungsstarken Servern wie Prozessoren, Speicher oder Netzwerkinfrastruktur nutzen.\n\nJe nach den Anforderungen ihrer Anwendungen und Arbeitslasten k\u00f6nnen Unternehmen den Ressourcenverbrauch erh\u00f6hen oder senken. Dies wird als &#8222;Scaling&#8220; bezeichnet.\n\nDie verschiedenen IT-Dienste, die von Cloud-Anbietern angeboten werden, k\u00f6nnen als Computational Resources betrachtet werden.\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/virtuelle-maschine-definition-verwendung-und-vorteile\">Virtuelle Maschinen<\/a> sind z. B. virtuelle Computer, die auf den Cloud-Servern des Anbieters laufen. Sie werden h\u00e4ufig verwendet, um Anwendungen auszuf\u00fchren, die dedizierte Ressourcen und eine individuelle Konfiguration erfordern.\n\nIn Zeiten von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/devops-was-ist-das-definition-vorteile-weiterbildungen\">DevOps<\/a> und Cloud-native bieten Cloud-Plattformen Containerdienste an. Dabei handelt es sich um isolierte, von der Infrastruktur unabh\u00e4ngige Ausf\u00fchrungsumgebungen f\u00fcr Anwendungen. Dieser Ansatz f\u00fcr die Entwicklung bietet hohe Flexibilit\u00e4t und schnelle Skalierbarkeit.\n\n\u00c4hnlich sind <strong>High Performance Computing Cluster<\/strong> Gruppen von virtuellen Maschinen, die eine extrem hohe Rechenleistung bieten. Sie werden f\u00fcr rechenintensive Aufgaben wie Simulationen, Datenanalysen oder Modellierungen verwendet.\n\n?Auch interessant:\n<table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\">\n<colgroup>\n<col width=\"268\"><\/colgroup>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Bagging im Machine Learning - Was ist das ?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/bagging-im-machine-learning-was-ist-das\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/bagging-im-machine-learning-was-ist-das\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bagging im Machine Learning &#8211; Was ist das ?<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Machine Learning Clustering: CAH Algorithmus&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning Clustering: CAH Algorithmus<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Learning vs. Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning vs. Machine Learning<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Data Poisoning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Poisoning<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Machine Learning Data Sets Top 5&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-data-sets-top-5-websites\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-data-sets-top-5-websites\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning Data Sets Top 5<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Die Top 3 Machine Learning Algorithmen&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Die Top 3 Machine Learning Algorithmen<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>Eine entscheidende Rolle in der Datenwissenschaft<\/h3>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/06\/computational-resources-Liora-2.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/06\/computational-resources-Liora-2.png 800w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/06\/computational-resources-Liora-2-300x169.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/06\/computational-resources-Liora-2-768x432.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\">\n\n<figcaption><\/figcaption><\/figure>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Data Science Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n\n\nIm Bereich der <strong>Datenwissenschaft<\/strong> werden Computational Resources verwendet, um rechenintensive Aufgaben auszuf\u00fchren, wie z. B. die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen, das Training von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/top-5-der-branchen-die-machine-learning-als-wettbewerbsvorteil-nutzen\">Machine-Learning-Modellen<\/a> oder die Simulation komplexer Szenarien.\n\nDabei kommen in der Regel leistungsstarke Prozessoren der neuesten Generation, Grafikprozessoren (GPUs), schnelle Speicher und massive Speicherkapazit\u00e4ten zum Einsatz. Viele Data Scientists nutzen die Cloud, um auf diese Ressourcen zuzugreifen.\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/tpot-alles-ueber-diese-python-bibliothek-fuer-machine-learning\">Machine-Learning-Modelle<\/a> erfordern eine gro\u00dfe Anzahl an Berechnungen, um die Parameter anzupassen und ihre Vorhersagefehler zu minimieren. Um sie in gro\u00dfem Ma\u00dfstab zu trainieren, ist eine gro\u00dfe Menge an Ressourcen erforderlich.\n\nComputersimulationen erm\u00f6glichen es Data Scientists auch zu verstehen, wie verschiedene Szenarien die Ergebnisse eines Experiments beeinflussen k\u00f6nnen. Dadurch k\u00f6nnen komplexe Systeme wie das Klima, soziale Netzwerke oder Finanzm\u00e4rkte untersucht werden.\n\nAuch die Visualisierung von Daten erfordert eine hohe Rechenleistung, um aus gro\u00dfen Datens\u00e4tzen interaktive Grafiken zu erstellen. Dies gilt auch f\u00fcr die Analyse von unstrukturierten Daten, die zuvor umgewandelt werden m\u00fcssen.\n<h3>Die Zukunft der Computational Resources<\/h3>\nIn der nahen Zukunft werden sich Computer mit dem Aufkommen neuer Technologien weiterentwickeln. Zum Beispiel nutzt<a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/de\/what-is\/quantum-computing\/\"> Quantum Computing<\/a> die Eigenschaften der Quantenphysik, um Berechnungen noch schneller durchzuf\u00fchren.\n\nBeim<strong> Edge Computing<\/strong> wiederum werden Anwendungen am Rande der Netzwerkinfrastruktur so nah wie m\u00f6glich an den Endnutzern ausgef\u00fchrt. Dadurch wird die Latenz verringert und die Leistung verbessert.\n\n<strong>Neuromorphic Computing<\/strong> wiederum l\u00e4sst sich von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspirieren, um Computer zu bauen, die viel energieeffizienter und leistungsf\u00e4higer sind.\n\nDiese neuen Technologien werden mit neuartigen <strong>Computing-Ressourcen<\/strong> wie Quantenprozessoren oder Chips f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz einhergehen&#8230;\n<h3>Fazit<\/h3>\n<strong>Computational Resources<\/strong> sind der Treibstoff von Computern und spielen in vielen Bereichen wie Data Science und Machine Learning eine entscheidende Rolle.\n\nIm Zeitalter des<strong> Cloud-Computing<\/strong> ist es umso wichtiger, diese Ressourcen zu verwalten und ihren Verbrauch zu optimieren.\n\nMit den<strong> Liora-Schulungen<\/strong> kannst du lernen, Cloud-Plattformen wie AWS und Microsoft Azure zu beherrschen und eine Zertifizierung zu erhalten.\n\nDu kannst auch lernen, Containerl\u00f6sungen wie <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/docker-was-ist-das-denn-und-wie-wird-es-benutzt\">Docker<\/a> und Kubernetes zu nutzen, indem du unsere Kurse zum Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, Data Product Manager oder Machine Learning Engineer besuchst.\n\nAlle unsere Programme werden aus der Ferne erg\u00e4nzt, und unsere Organisation ist f\u00fcr den Bildungsgutschein zur Finanzierung zugelassen. Entdecke Liora!\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Computational Resources oder Computational Resources sind in der Welt der Informatik und der Wissenschaft, insbesondere in der Data Science, von entscheidender Bedeutung. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst. Computer und ihre F\u00e4higkeit, Berechnungen durchzuf\u00fchren, nehmen in unserer modernen Welt einen entscheidenden Platz ein. 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