GTX 580: Enthüllt! Wie zwei alte Gaming-Grafikkarten die moderne KI erschaffen haben

Es klingt fast wie ein modernes Märchen aus dem Silicon Valley, aber die Realität ist oft verrückter als jede Fiktion: Die legendäre GTX 580 ist der Urvater unserer heutigen KI-Revolution.

Wir schreiben das Jahr 2025, und während wir uns über die Rechenleistung der neuesten RTX-5000er Serie oder die Blackwell-Architektur in Rechenzentren unterhalten, vergessen wir oft, wo alles begann.
Nvidia-CEO Jensen Huang hat nun in einem ausführlichen Gespräch mit Joe Rogan die Katze aus dem Sack gelassen und eine Anekdote geteilt, die Hardware-Enthusiasten Tränen in die Augen treibt.

Es war nicht etwa ein millionenschwerer Supercomputer, der den „Big Bang“ der künstlichen Intelligenz auslöste.
Es waren zwei handelsübliche Grafikkarten, die damals in jedem besseren Gaming-PC steckten, die im SLI-Verbund Geschichte schrieben.

Für uns bei LazyTechLab ist das ein perfekter Anlass, um tief in die Archive zu greifen.
Wir schauen uns an, warum ausgerechnet die Fermi-Architektur, die oft für ihren hohen Stromverbrauch kritisiert wurde, der Schlüssel zum Erfolg war.
Wenn du dachtest, deine alte Hardware sei wertlos, dann denk nochmal nach – sie hat vielleicht die Welt verändert.

Was ist passiert? Die Renaissance der GTX 580

Im Jahr 2012 standen Forscher an der University of Toronto vor einem massiven Problem.
Ilya Sutskever, der später OpenAI mitbegründen sollte, und Alex Krizhevsky arbeiteten an einem Projekt, das heute als „AlexNet“ bekannt ist.

Sie wollten ein tiefes neuronales Netzwerk trainieren, um Bilder zu klassifizieren – eine Aufgabe, an der herkömmliche CPUs damals kläglich scheiterten.
Die Datenmengen von ImageNet waren gigantisch, und die Rechenzeit auf Prozessoren hätte Monate oder Jahre gedauert.

Hier kommt Jensen Huang ins Spiel.
Er erkannte das Potenzial und sorgte dafür, dass das Team Zugriff auf die damals stärkste Consumer-Hardware bekam: Die GTX 580.

Diese Karte basierte auf der GF110-GPU (Fermi Refresh) und bot für damalige Verhältnisse brachiale Leistung.
Doch eine Karte reichte nicht.
Um das Modell effizient zu trainieren, koppelten die Forscher zwei dieser Karten im SLI-Verbund (Scalable Link Interface).

Das Ergebnis war revolutionär.
Was auf CPUs unmöglich schien, wurde durch die parallele Rechenleistung der CUDA-Cores plötzlich machbar.
Um zu verstehen, wie weit wir gekommen sind, lohnt sich ein direkter Vergleich der technischen Daten von damals zu heute (Stand Ende 2025):

Man sieht deutlich: Die GTX 580 war ein Heizkraftwerk mit vergleichsweise wenig Speicher.
Dennoch reichten die 512 Kerne aus, um den Grundstein für alles zu legen, was wir heute nutzen.

Der LazyTechLab Check

Warum ist diese Story gerade jetzt so wichtig?
Wir leben in einer Zeit, in der KI oft als elitäres Werkzeug riesiger Konzerne wahrgenommen wird.
Microsoft, Google und OpenAI verbrennen Milliarden für Cluster mit tausenden von H100-Chips.

Die Geschichte der zwei GTX-Karten erdet uns wieder.
Sie zeigt, dass Innovation oft aus der Notwendigkeit geboren wird, mit begrenzten Ressourcen zu arbeiten.
Sutskever und Krizhevsky hatten keinen Supercomputer, also bauten sie sich einen aus Gaming-Komponenten.

Technisch gesehen war die Fermi-Architektur der GTX 580 der erste große Schritt von Nvidia in Richtung „General Purpose GPU Computing“.
Vorher waren Grafikkarten fast ausschließlich für Pixelberechnungen da.
Fermi brachte eine verbesserte Cache-Hierarchie und bessere Double-Precision-Leistung, was sie für wissenschaftliche Zwecke attraktiv machte.

Allerdings dürfen wir die rosarote Brille nicht zu fest aufsetzen.
Wer sich an 2010/2011 erinnert, weiß auch um die Schattenseiten dieser Ära.
SLI (das Verbinden zweier Karten) war für Gamer oft ein Albtraum aus Mikrorucklern und Treiberproblemen.

Dass genau diese Technologie, die im Gaming fast ausgestorben ist, den Durchbruch für KI brachte, entbehrt nicht einer gewissen Ironie.
Für Deep Learning war die Skalierung über zwei Karten hinweg jedoch perfekt, da die Aufgaben parallelisiert werden konnten, ohne dass Mikroruckler im Bildaufbau störten.

💡 Unsere Einschätzung zu GTX 580

Natürlich empfehlen wir heute niemandem mehr, eine GTX 580 auf eBay zu kaufen, um damit KI-Modelle zu trainieren.
Die fehlenden Tensor-Cores und der winzige VRAM von maximal 3 GB machen sie für moderne LLMs (Large Language Models) unbrauchbar.

Aber die Symbolik ist mächtig.
Diese Karte steht für den Moment, in dem die GPU den CPU als Rechenzentrum des Fortschritts ablöste.
Ohne den Mut von Nvidia, die Fermi-Architektur so komplex (und heiß) zu gestalten, wären wir heute vielleicht noch Jahre von ChatGPT entfernt.

Jensen Huangs Enthüllung bei Joe Rogan ist mehr als nur PR.
Es ist eine Erinnerung daran, dass Hardware der Enabler für Software-Magie ist.
Wer heute in lokale KI einsteigen will, braucht zwar keine GTX 580 mehr, aber den geistigen Nachfolger: Eine Karte mit massig CUDA-Cores und VRAM.

Quelle: Originalbericht lesen