{"id":228612,"date":"2020-07-07T09:00:15","date_gmt":"2020-07-07T07:00:15","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?p=228612"},"modified":"2020-07-07T09:00:15","modified_gmt":"2020-07-07T07:00:15","slug":"superschnelles-ki-system-des-kit-soll-bei-bekaempfung-der-corona-pandemie-helfen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/superschnelles-ki-system-des-kit-soll-bei-bekaempfung-der-corona-pandemie-helfen\/","title":{"rendered":"Superschnelles KI-System des KIT soll bei Bek\u00e4mpfung der Corona-Pandemie helfen"},"content":{"rendered":"<p>KI ist aus unserem Leben kaum noch wegzudenken und bestimmt die Zukunft mit. Zum Beispiel bei der Entwicklung selbstfahrender Autos, autonomer Robotersystemen, neuer Materialien, bei der Verbesserung von Klimamodellen oder der Optimierung von Energiesystemen. Oder auch bei der Bek\u00e4mpfung der Corona-Pandemie. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und auch Maschinelles Lernen (ML) spielen hierbei eine zentrale Rolle. Am <a href=\"https:\/\/www.kit.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie<\/a> (KIT) forschen Wissenschaftler seit Langem auf diesen beiden Gebieten.<\/p>\n<p>Um die Forschung weiter voranzutreiben, hat die <a href=\"https:\/\/www.helmholtz.de\/en\/research\/information-data-science\/helmholtz-artificial-intelligence-cooperation-unit-haicu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit<\/a> (HAICU) nun als erster Standort in Europa das neuartige KI-System NVIDIA DGX A100 in Betrieb genommen. Das <a href=\"https:\/\/www.scc.kit.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Steinbuch Centre for Computing<\/a> (SCC) des KIT habe daher \u201edie Beschaffung f\u00fcr den derzeit am SCC im Aufbau befindlichen Hochleistungsrechner Karlsruhe (HoreKa) genutzt&#8221; und sei au\u00dferdem eine Partnerschaft mit dem Marktf\u00fchrer <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/de-de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">NVIDIA<\/a> eingegangen. So k\u00f6nne man Zugriff auf die derzeit modernsten KI-Systeme des Unternehmens erhalten.<\/p>\n<h3>F\u00fcnf Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde<\/h3>\n<p>Ziel sei es, \u201e\u00c4hnlichkeiten zwischen Anwendungen zu identifizieren und auszunutzen sowie die Entwicklung neuer Methoden voranzutreiben\u201c, erkl\u00e4ren die Forscher. \u201eDaf\u00fcr ist vor allem eines n\u00f6tig \u2013 eine extrem hohe Rechenleistung\u201c, sagt Martin Frank, Direktor am Steinbuch Centre for Computing (SCC) am KIT und Professor am Institut f\u00fcr Angewandte und Numerische Mathematik (IANM) des KIT: \u201eBeim Training einer KI mit gro\u00dfen Datens\u00e4tzen kommen konventionelle Computersysteme an ihre Grenzen. Viele KI-Algorithmen lassen sich aber durch den Einsatz spezieller Hardware beschleunigen. F\u00fcr unsere Forscherinnen und Forscher ist ein Zugriff auf solche Computersysteme heute ein entscheidender Wettbewerbsfaktor.\u201c<\/p>\n<p>Die drei neu installierten Computersysteme vom Typ DGX A100 sind Hochleistungsserver mit jeweils acht NVIDIA A100 Tensor Core GPUs. Die Gesamtrechenleistung betr\u00e4gt 5 AI-PetaFLOP\/s. Das sind f\u00fcnf Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde. Im Vergleich mit dem bislang schnellsten Vorg\u00e4ngermodell NVIDIA V100 sei das eine Beschleunigung um den Faktor f\u00fcnf, betonen die Wissenschaftler. Dar\u00fcber hinaus bekamen die neuen Beschleuniger einen \u201edeutlich gr\u00f6\u00dferem und schnellerem Hauptspeicher\u201c. Der Durchsatz des speziellen NVLink-Netzwerks zwischen den einzelnen Chips wurde auf 600 Gigabit pro Sekunde erh\u00f6ht. \u201eDen Forschern ist es damit nun m\u00f6glich, deutlich gr\u00f6\u00dfere Neuronale Netzwerke als bisher in sehr viel k\u00fcrzerer Zeit mit noch gr\u00f6\u00dferen Datenmengen zu trainieren\u201c, sagt Frank.<\/p>\n<h3>Hilfe bei Bek\u00e4mpfung der Corona-Pandemie<\/h3>\n<p>Dank der neuen Systeme von NVIDIA k\u00f6nnen die Forscher ihre Anwendungen direkt f\u00fcr den zuk\u00fcnftigen Supercomputer des KIT, HoreKa, optimieren. Er wird bei der Inbetriebnahme im Sommer 2021 voraussichtlich einer der zehn schnellsten Rechner Europas sein. \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen k\u00f6nnen die Forschung in allen Anwendungsfeldern, also dort wo die dr\u00e4ngenden Probleme der Menschheit gel\u00f6st werden, drastisch beschleunigen\u201c, erkl\u00e4rt Marc Hamilton, f\u00fcr den Bereich Entwicklung zust\u00e4ndiger Vizepr\u00e4sident bei NVIDIA. \u201eUnsere neuen DGX A100-Systeme mit Tensor Core GPUs und NVIDIA Mellanox HDR InfiniBand-Verbindungen unterst\u00fctzen diese beschleunigte Forschung und werden den wissenschaftlichen Fortschritt in einem breiten Spektrum wichtiger Forschungsbereiche vorantreiben.\u201c<\/p>\n<p>Auch bei der Bek\u00e4mpfung der Corona-Pandemie k\u00f6nnten die neuen KI-Systeme des KIT eingesetzt werden. \u201eEtwa indem sie die Entdeckung von Infektions-Hotspots beschleunigen, Ausbreitungsmuster vorhersagen oder das medizinische Personal bei der Analyse von R\u00f6ntgenbildern entlasten.\u201c Am KIT und in der Helmholtz-Gemeinschaft gibt es bereits jetzt entsprechende KI-Forschungsinitiativen.<\/p>\n<p><em><strong>Titelbild<\/strong>: Bei den neuen Computersystemen vom Typ DGX A100 handelt es sich um Hochleistungsserver mit jeweils acht NVIDIA A100 Tensor Core GPUs. Gemeinsam erbringen die acht Beschleuniger eine Rechenleistung von 5 AI-PetaFLOP\/s (Foto: Simon Raffeiner\/SCC)<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>KI ist aus unserem Leben kaum noch wegzudenken und bestimmt die Zukunft mit. Zum Beispiel bei der Entwicklung selbstfahrender Autos, autonomer Robotersystemen, neuer Materialien, bei der Verbesserung von Klimamodellen oder der Optimierung von Energiesystemen. Oder auch bei der Bek\u00e4mpfung der Corona-Pandemie. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und auch Maschinelles Lernen (ML) spielen hierbei eine zentrale Rolle. 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