GIGABYTE stellt mit dem GPU Selector eine neue Software vor, die KI-Workflows auf Windows-PCs entscheidend optimieren soll. Die Anwendung, die auf der CES 2026 in Las Vegas präsentiert wurde, adressiert ein zentrales Problem für Entwickler und Kreative: die effiziente Verteilung rechenintensiver KI-Aufgaben auf mehrere Grafikprozessoren.
Die Lösung für das KI-Engpass
Im Fokus steht die neue GPU-Selector-Software. Sie ermöglicht es Nutzern, bestimmte Anwendungen wie ComfyUI für Bildgenerierung oder LM Studio für Sprachmodelle dauerhaft einem bestimmten Grafikchip in einem Multi-GPU-System zuzuweisen. Dies behebt ein wachsendes Problem in der Ära der „KI-PCs“. Denn Windows verteilt schwere KI-Inference-Aufgaben oft nicht intelligent, was zu Rucklern und Leistungseinbrüchen bei gleichzeitig laufenden Programmen wie Games oder Videoschnitt-Software führen kann.
Durch die manuelle Zuweisung kann ein dedizierter zweiter GPU im Hintergrund KI-Berechnungen abarbeiten, während der primäre Grafikchip ungestört die Bildausgabe und aktive Tasks übernimmt. Diese Kontrolle ist besonders für leistungsstarke Workstations entscheidend, auf denen Nutzer Gaming-Grafikkarten mit speziellen KI-Beschleunigern kombinieren.
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„Refine & Define“: Eine integrierte KI-Strategie
Der GPU Selector ist Teil von GIGABYTEs neuem „Refine & Define“-Ansatz, der Hardware-Leistung mit intelligenter Software verknüpft. Parallel stellte das Unternehmen ein Update für seine AI TOP Utility vor. Diese Suite soll das Training und Feinjustieren lokaler KI-Modelle vereinfachen und bietet eine visuelle Oberfläche für komplexe Workflows.
Die Software ist auf die hauseigenen „AI TOP“-Systeme wie den AI TOP 100 Z890 oder AI TOP 500 TRX50 abgestimmt. Diese Desktop-PCs sind für lokale Large Language Models (LLM) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) konzipiert – eine wichtige Voraussetzung für Unternehmen, die aus Datenschutzgründen offline arbeiten müssen.
Ebenfalls aktualisiert wurde der on-device KI-Assistent GiMATE. Die neue Version bringt „AI Power Gear III“ mit, ein Feature für direktes MUX-Switching. Damit kann zwischen integrierter und diskreter Grafik umgeschaltet werden, ohne einen Neustart oder BIOS-Eingriff. Ein großer Vorteil für Nutzer, die häufig zwischen stromsparenden und Hochleistungsmodi wechseln.
Die Hardware-Basis für „Agentic AI“
Neben der Software betonte GIGABYTE auch die notwendige Hardware-Infrastruktur. Auf der Messe gezeigt wurde die AORUS GeForce RTX 5090 INFINITY mit einer neuen „WINDFORCE HYPERBURST“-Kühlung. Diese soll durch getrennte PCB und ein durchdringendes Luftstrom-System auch bei dauerhafter KI-Last Spitzenleistung halten.
Ebenfalls ausgestellt: Das X870E AORUS XTREME X3D AI TOP-Mainboard mit Hardware-Optimierungen für AMDs Ryzen-9000-Serie. Ein „X3D Turbo Mode 2.0“ soll die Performance von 3D-V-Cache-CPUs verbessern. Für mobile Anwender präsentierte GIGABYTE die AORUS RTX 5090 AI BOX – eine externe GPU-Lösung mit Thunderbolt-5-Anschluss. Sie verwandelt leistungsschwache Laptrops in mobile KI-Workstations.
Ein Paradigmenwechsel für den KI-PC-Markt
Die Einführung des GPU Selectors signalisiert einen Wandel in der Strategie der Hardware-Hersteller. Es geht nicht mehr nur um rohe Rechenkraft, sondern zunehmend um das intelligente Management dieser Leistung. Analysten gehen davon aus, dass die Fähigkeit, Rechenlasten effizient zu trennen und zu steuern, bald zum Standard für High-End-Windows-PCs gehören wird.
GIGABYTEs Fokus auf „Physical AI“ – die Integration von KI in Edge-Geräte – deutet auf eine Zukunft hin, in der die Grenze zwischen Gaming-PC und persönlichem KI-Server immer weiter verschwimmt. Die Software-Tools sollen im Laufe des Jahres 2026 verfügbar werden. Das Unternehmen positioniert sich damit klar im wachsenden Markt für Profis, die von einer Maschine sowohl Gaming-Power als auch ernsthafte KI-Rechenleistung fordern.
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