Auf der jährlichen ISC-High-Performance-Computing-Konferenz vom 16. bis 20. Juni 2019 in Frankfurt zeigt Fujitsu, wohin die weitere Entwicklung künstlicher Intelligenz führt. Am Stand J-600 präsentiert das Unternehmen technische Innovationen zur Optimierung von Geschäftsprozessen und für den gezielten Einsatz von KI. Eines der Highlights ist die Deep-Learning-Unit (DLU) von Fujitsu. Die Innovationen bieten einen Einblick in den aktuellen Status des Supercomputers Fugaku, den Nachfolger des legendären K-Computers.
Auf der ISC 2019 liegt am Stand von Fujitsu ein besonderer Schwerpunkt auf Deep-Learning, einer speziellen KI-Technologie, die vor allem bei der Automatisierung eine zentrale Rolle spielt. Deep-Learning nutzt komplexe künstliche neuronale Netze für die Verarbeitung großer Datenmengen und beschleunigt das Training von KI bzw. KI-Systemen. Die hieraus resultierenden Vorteile bestehen unter anderem in einer entscheidend höheren Effizienz sowie einem niedrigeren (Kosten-) Aufwand für das Trainieren von KI. So können bereits in diesem Stadium zusätzliche Ertragsressourcen erschlossen und neue Geschäftsmöglichkeiten genutzt werden.
Das innovative Fujitsu-AI-Zinrai-Deep-Learning-System mit der DLU zeigt, wohin die Reise beim Deep-Learning geht – durch eine exponentielle Steigerung der Leistung auf das Zehnfache pro Watt im Vergleich zu heute verfügbaren alternativen Ansätzen. Die DLU kann dieses Potenzial aufrufen, indem sie die Zeit für das Training und Testen von KI-Modellen signifikant verkürzt und damit insgesamt zu einer entscheidenden Beschleunigung von Geschäftsprozessen beiträgt.
Schlüsselinnovationen verschieben die Grenzen des heute Machbaren bei Deep-Learning
Drei Schlüsselinnnovationen sind es, die Fujitsu bei der Verschiebung der Grenzen und der Erweiterung von Möglichkeiten zum konkreten Einsatz von Deep-Learning unterstützen. Das Zinrai-Deep-Learning-System ist dabei die zentrale Lösung für die verstärkte Weiterentwicklung von Deep-Learning-Kapazitäten. Die drei Innovationen bestehen zum einen aus dem DLU-Chip, der einen Domain-spezifischen Beschleunigungseffekt bewirkt, der Deep-Learning-Integer „DL-INT”, einem adaptiven numerischen Format, das die Leistung von Deep-Learning noch einmal steigert, sowie einer ebenfalls neuen Domain-spezifischen Interconnect-Technologie für einen besonders großen parallelen Durchsatz für große neuronale Netze.
Supercomputer Fugaku
Auf der ISC zeigt Fujitsu darüber hinaus wichtige Updates zu technischen Details sowie den generellen Stand der Dinge beim Supercomputer Fugaku, dem Nachfolger des K-Modells. Er wurde in Zusammenarbeit mit Riken entwickelt und trägt seinen Namen als Referenz an den Fuji, Japans berühmtesten Berg. Fugaku wurde vor allem konzipiert und gebaut, um eine Top-Level- bzw. Spitzenleistung von Anwendungen zu ermöglichen – und das im Kontext unterschiedlicher gesellschaftlicher wie auch wissenschaftlicher Herausforderungen. Nach erfolgreicher Vollendung des Systemdesigns haben Fujitsu und Riken jetzt mit der Produktion begonnen. Der Plan von Fujitsu sieht vor, einen neuen Supercomputer auf Basis der für Fugaku entwickelten Technologien zu realisieren, der zum Jahresende verfügbar sein soll.
Der K-Supercomputer wurde 2012 offiziell in Betrieb genommen und galt seither als wegweisend. Der Nachfolger soll nun sowohl als F&E-Plattform dienen als auch zur Verwirklichung dessen, was in Japan unter der Vorstellung einer Gesellschaft 5.0 verstanden wird – die künftige Form des Zusammenlebens. Im weiteren Verlauf plant Fujitsu eine verstärkte Nutzung von Fugaku für kommerzielle Zwecke. Sogar ein Einstiegsmodell wird bereits erwogen.
Digital-Annealer als Enabler
Die Besucher der ISC können sich zudem live von den Fähigkeiten des Digital-Annealer von Fujitsu überzeugen. Der vom Quantencomputing inspirierte Annealer ermöglicht die Durchführung von Aufgaben im Geschäftsleben, die bis dato als unlösbar galten. So ist er in der Lage, komplexe kombinatorische Herausforderungen zu bewältigen. Das ist für die optimale Taktung bei der Herstellung von Schweißnähten durch Roboter in der Automobilindustrie genauso wichtig wie bei der Ausbalancierung von Risiken und Chancen hinsichtlich sensibler Assets in der Finanzbranche – oder aber bei der Planung der effizientesten Route für vernetzte Fahrzeuge unter Beachtung der jeweiligen Echtzeit-Verkehrssituation.
KI verbessert Qualität und ermöglicht entscheidende Fortschritte in der Konstruktion
Überdies können sich die Besucher in Frankfurt darüber informieren, wie FAIR (Fujitsu Advanced Image Recognition) eine maßgeblich optimierte Bilderkennung nutzt, um Herstellern das frühzeitige Identifizieren möglicher Anomalien zu ermöglichen. Der AI-Solver, der auf Fujitsu-Primergy-M5-Servern läuft und über die aktuellsten skalierbaren Intel-Prozessoren mit HPC-Architektur verfügt, zeigt, wie sich anspruchsvolle Probleme bei Design und Engineering lösen lassen. Nicht zuletzt demonstriert Fujitsu auf der ISC, wie ein KI-Workflow-Management in hybriden Umgebungen funktionieren kann, wenn die Gateway Software von Fujitsu in Verbindung mit einer leistungsfähigen Inferenzmaschine zum Einsatz kommt, die mit neuronalen Netzen sowohl Onpremise als auch Cloud-basiert funktioniert.
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Ralf Ladner