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GPU Audio SDK, Audio-Plug-ins nutzen die Grafikkarte

Plug-ins auf Grafikkarten für Mac & Windows

7. April 2025
gpu audio sdk GPU Audio SDK, Audio-Plug-ins nutzen die Grafikkarte

GPU Audio SDK, Audio-Plug-ins nutzen die Grafikkarte

Um die CPU des Rechners bei DAW-Session mit einer hohen Anzahl von Audio-Plug-ins zu entlasten, führten diverse Audio-Firmen sogenannte DSP-Karte“ ein. Bei Avid gab es bspw. TDM /HDx, Universal Audio hatte die Satellite-Karten im Angebot. Diese Hardware-Erweiterungen gab bzw. gibt es für PCI-Steckplätze oder in externen Gehäusen über FireWire- oder Thunderbolt-Anschluss.

Grundsätzlich war das früher sehr praktisch, wenn man es sich leisten konnte. Diese Extra-Hardware war meist teuer und wenn diese den „End-Of-Support“ erreicht hatten, reduzierte sich die Funktion auf die eines Briefbeschwerers. Viele Anwender schworen jedoch darauf, dass die DSP-Plug-ins viel besser klingen als die CPU-basierten Plug-ins.

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GPU Audio SDK, Audio-Plug-ins nutzen die Grafikkarte

Eine UAD2-Satellite Erweiterung

Später erfand Grafikkartenhersteller nVidia CUDA, also Rechenoperationen, die auf der Grafikkarte laufen, aber nichts mit Grafikdarstellung zu tun haben. Aber auch hier gab es für Audio-Anwender bisher nicht viel zu holen und außerdem war CUDA auf nVidia-Produkte beschränkt.

GPU Audio: Audio-Plug-ins nutzen die Grafikkarte

Jetzt kommt die junge Firma GPU Audio (Graphic Processing Unit) daher und veröffentlicht ein kostenloses SDK (Software-Entwickler-Kit) für macOS und Windows, um Audio-Plug-ins sowohl auf AMD-/nVidia-Grafikkarten, als auch – und das ist das Novum – auf den Apple Silicon M-Serie GPUs laufen zu lassen.

Damit lässt sich nun auch auf M-Macs die ansonsten bei Audio-Anwendungen brachliegende Grafikleistung für Audio-Berechnungen nutzen. Da Grafikkarten besonders für komplexe Echtzeitanwendungen geeignet sind, profitieren hier besonders Halleffekte, Raumsimulationen, Vintage-Emulationen und Modeler jeglicher Art, wie z.B. Gitarren Amps.

In folgenden Video lässt GPU Audio beispielsweise 100 Instanzen des Neural AMP Modeller auf der Grafikkarte laufen:

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Das GPU Audio SDK sorgt dabei für eine Kompatibilitätsebene, die den GPU-Code Hardware-agnostisch hält, d.h. unabhängig von der verwendeten Grafikkarte. Damit ist auch eine zukünftige, größtmögliche Unabhängigkeit und Rückwärtskompatibilität gegenüber technischen Entwicklungen der Grafikkarten an sich gewährleistet.

Die Plug-ins können dann als ganz normale VST3s, Audio Units etc. gehandhabt und in der DAW genutzt werden. Sie laufen dabei mit 96 kHz Sampling-Rate und 1 Millisekunde (96 Samples) Latenz als Standard.

Außer den SDK-Dateien werden nur die üblichen Programmierumgebungen wie etwa C++, Visual Studio 2022, XCode oder cmake benötigt.

Die Minimalanforderungen an das Betriebsystem sind macOS 13 (und neuer) bzw. Windows 10 22H2 (und neuer).

Die Hardware-Anforderungen sind mindestens eine nVidia Geforce GTX 10xx, AMD RX 6800 oder Apple Silicon M1 (oder neuer).

Ganz besonders für Apple Mac User ist dies interessant, denn daraus ergibt sich ein realer Mehrwert im Audiobereich für Macs jenseits der Pro-Reihe. Bei den Modellen der M-Max und M-Ultra-Reihe liegt der Zuwachs an GPU-Power deutlich vor dem Zuwachs an CPU-Power im Vergleich zu den kleineren Modellen, so dass man hier massiv von GPU-Plug-ins profitieren würde.

Bleibt nur noch zu hoffen, dass viele Entwickler auf den Audio-GPU-Zug aufspringen. Da keine Lizenzgebühren oder ähnliches erhoben werden, könnte sich das Konzept tatsächlich durchsetzen.

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Über den Autor
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Markus Schroeder RED

Einstieg in die Musikproduktion mit C-64 & AMIGA. Tätig u.a. im ehem. Lehrstudio für EM. am KIT. Seit 2007 Live Noise mit japan. und lokalen Künstlern im Rhein-Neckar-Raum. Übersetzte 2016 mit seiner Frau die DJ Westbam Biographie ins Japanische. 2009 erster Artikel über "iOS Music". Dann ab 2015 im CURiOS Magazin. Seit 2015 auch als VJ unterwegs. 2023 bis 2025 Residence-VJ in der SMiLE Bar (Shibuya, Tokyo).
2025 - ... Residence-VJ in der DJ Bar Edge End (Shibuya, Tokyo).

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    swellkoerper AHU

    Ich verfolge die Aktivitäten dieser vielversprechenden Firma und ihrer Technologie schon länger, auf meinem Rechner läuft noch ein GPU-Convolution Plugin aus der letzten Public Beta Phase. Die Einsparung an CPU-Last eines 16-Kerners im Verhältnis zu den erzielbaren GPU-basierten Instanzen und dem nötigen Overhead würde ich als überschaubar bezeichnen, da besteht noch viel Optimierungsbedarf. Wirklich revolutionär ist das Ergebnis bei den Latenzen, 96 Samples sind ein dermassener Quantensprung, der der Technologie zum Durchbruch verhelfen könnte. Es gab schon einige Versuche, VST-Plugins per CUDA berechnen zu lassen, darunter auch kommerzielle wie Acoustica, deren Convolver früher auch auf Nvidia-Karten liefen. Damals hiess es, durch die notwendigen Kopiervorgänge in den Grafikkartenspeicher durch den PCI-Bus würden die Latenzen niemals in für Echtzeit-Audio akzeptable Bereiche sinken. Meine Experimente bewegten sich damals immer so um die 20-30ms on top. Nun, GPU-Audio scheint es geschafft zu haben.

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