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KI-System für Machine Learning

DFKI beschleunigt KI-Forschung

04. August 2020, 10:07 Uhr   |  Andrea Gillhuber

DFKI beschleunigt KI-Forschung
© DFKI

Ende Juli nahm das Forschungszentrum den ersten Nvidia DGX A100, ein neuer Hochleistungsrechner für KI-Algorithmen, in Betrieb.

Das DFKI baut seine Rechenleistung weiter aus und beschleunigt damit die KI-Forschung zu lernenden Systemen. Ziel ist es, KI-Algorithmen für den praktischen Einsatz in der Industrie verfügbar zu machen.

Das Machine Learning-Rechenzentrum des Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) erhöht seine Reichenleistung von derzeit circa 20 PetaFLOPS auf 45 PetaFLOPS. Ende Juli nahm das Forschungszentrum den ersten Nvidia DGX A100, ein neuer Hochleistungsrechner für KI-Algorithmen, in Betrieb. Vier weitere sollen folgen und das DFKI zu einem führenden Anbieter von ML mit den neuen DGX A100-Systemen machen. Künstliche Intelligenz ist ein Megatrend in der Industrie.

Die dritte Generation des Nvidia DGX-Systems bietet mit jeweils acht Nvidia A100 Tensor Core Rechenbeschleunigern 5 PetaFLOPS an Leistung. Ein PetaFLOP entspricht 1 Billiarde Rechenoperationen pro Sekunde. Zum Vergleich: Würde man jedem Menschen auf der Welt einen Taschenrechner geben und jeder würde damit innerhalb einer Sekunde 125.000 Berechnungen durchführen, entspräche die Rechenleistung etwa einem PetaFLOP.

Gleichzeitig wird der Energiebedarf des Rechenzentrums weiter optimiert. Während vorhergehende Systeme etwa 5 kW pro PetaFLOP benötigte, sind es bei der DGX A100 circa 1,2 kW pro PetaFLOP.

Die KI-Infrastruktur des DFKI nutzt das Mellanox-InfiniBand-Netzwerk von Nvidia, um die DGX-Systeme mit einer ultraschnellen Fabric mit niedriger Latenz zu verbinden, was ein Multisystem-KI-Training ermöglicht und so die schnellste Zeit zur Lösung von Rechenproblemen bietet.

Komplexe KI-Algorithmen werden für Industrie verfügbar machen

Das DFKI setzt die neuen Systeme als einer der weltweit ersten Anwender ein. Damit wird die KI-Forschung zu lernenden Systemen und deren Erklärbarkeit weiter beschleunigt und komplexe KI-Algorithmen werden für den praktischen Einsatz in der Industrie verfügbar gemacht.

»Hochleistungsfähige Hardware ist eine zentrale Grundlage für datenreiche und rechenintensive KI-Methoden«, so Prof. Andreas Dengel, Geschäftsführender Direktor und Leiter des Forschungsbereichs Smarte Daten & Wissensdienste in Kaiserslautern. »Durch die immense Zunahme der Datenmengen in den verschiedensten Anwendungsfeldern verlangen viele unserer Projektfragestellungen und auch der Markt nach der optimalen Kombination von hochleistungsfähigen KI-Rechensystemen und ausgeklügelten Algorithmen.«

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