Nvidia GPUs für SAP-Anwendungen

GPU-Rechner sind die Basis für Neuronale Netze und Deep Learning

| Redakteur: Ulrike Ostler

Künstliche Intelligenz auf neuronalen Netzen und GPUs von Nvidia und SAP-Anwendungen gehörten die den Anündigungen der GPU Technology Conference. Aber auch „Holodeck“ erscheint vielversprechend.
Künstliche Intelligenz auf neuronalen Netzen und GPUs von Nvidia und SAP-Anwendungen gehörten die den Anündigungen der GPU Technology Conference. Aber auch „Holodeck“ erscheint vielversprechend. (Bild: Nvidia)

In der vergangenen Woche fand in San José die „GPU Technology Conference“ (GTC) von Nvidia statt. Zu den Ankündigungen, die CEO Jensen Huang gemacht hat, zählen die verstärkte Zusammenarbeit mit SAP und eine Technologie, mit der virtuelle Szenarien noch realistischer wirken.

GPUs spielen mittlerweile in vielen IT-Bereichen eine große Rolle, unter anderem als Akzeleratoren und Co-Prozessoren unter anderem für Künstlicher Intelligenz (KI), Deep Learning und High Performance Computing. Allerdings entwickelt sich auch Virtual Reality weiter.

So arbeiten Nvidia und SAP arbeiten gemeinsam in Bereichen der Künstlichen Intelligenz um neue Business-Applikationen zu erstellen. Dabei kann SAP schon jetzt von den Fortschritten, die der Komponentenhersteller im GPU-Bereich erzielt hat, profitieren, sondern auch von den Weiterentwicklungen im Bereich Software. Beispielsweise bietet Nvidia mit „DGX-1“ einen Supercomputer, der sowohl Hardware als auch eine Software-Suite beinhaltet (siehe: Kasten). Dazu gehören auch die Deep Learning SDKs inklusive der bekannten Deep Learning Frameworks.

„Nvidia DGX-1“ wird vom Herstller als der „erste Deep Learning Großrechner“ bezeichnet. Er bietet einen Datendurchsatz von ungefähr 250 x86-Servern und wurde im vergangenen Jahr vorgestellt.
„Nvidia DGX-1“ wird vom Herstller als der „erste Deep Learning Großrechner“ bezeichnet. Er bietet einen Datendurchsatz von ungefähr 250 x86-Servern und wurde im vergangenen Jahr vorgestellt. (Bild: Nvidia)

Nvidia-CEO Huang sagt: „Unsere 'Tesla GPU Computing Plattform' stellt ein Investment von 2 Milliarden Dollar dar. DGX-1 ist vor einem Jahr vorgestellt worden und umfasst 8 GPUs. Es handelt sich um einen integrierten Supercomputer aus hardware und Software und ist das Ergebnis der Arbeit von mehr als einem Dutzend Ingenieur-Teams.“

Neuronale Netze und Deep Learning bei SAP

Zu den Applikationen, die Partnerunternehmen bereits entwickelt haben und die auf den Deep-Learning-Technologien von Nvidia basieren, zählen:

SAP Brand Impact“: Die Applikation kann den Erfolg von Werbemaßnahmen wie Aufstellern auf Events messen. Anwender erhalten innerhalb kürzester Zeit akkurate und überprüfbare Ergebnisse.

Viele Marken zählen auf das Sponsoring von Veranstaltungen, die im Fernsehen laufen – von Bandenwerbung im Eishokey bis zum Trailer. Dass Werbung wirkt, weiß ein jeder, doch selbst das Messen der Produktplatzierung ist schwierig. Bis jetzt ist die Auswertung zumeist ein mehr oder weniger manueller Prozess, um den RoI der Markenplatzierung auszuwerten und dauert entsprechend lange. Nvidia spricht von durchschnittlich sechs Wochen. Um das weitere Vorgehen zu bestimmen, ist mindestens ein Quartal vergangen.

Ergänzendes zum Thema
 
Nvidia DGX-1

SAP Brand Impact auf der Basis von Nvidia Deep Learning misst Markenattribute wie Logos nahezu in Echtzeit und mit einer supergenauen Zuverlässigkeit. Die Nvidia-Technik nutzt neuronale Netze, die mit Hilfe von DGX-1 und der KI-Sprache „TensorRT“ darauf trainiert werden, um Schlussfolgerungen aus den Video-Analysen ziehen zu können. Die Ergebnisse können mit hoher Genauigkeit und nachvollziehbar geliefert werden – und zwar innerhalb eines Tages.

„SAP Brand Impact“ — Die Anwendung entdeckt die Platzierung von Logos nahezu in Echtzeit.
„SAP Brand Impact“ — Die Anwendung entdeckt die Platzierung von Logos nahezu in Echtzeit. (Bild: SAP)

Einer der ersten Kunden ist das langjährige SAP-User-Unternehmen Audi. Thomas Glas, zuständig für das weltweite Audi Sports Marketing, erläutert: “Das Sponsoren-Team bei Audi empfindet SAP Brand Impact als nützlich.“ Das Tool könne dabei helfen, mehr Licht in die Sponsorenschaft zu bringen, für mehr Transparenz sorgen.

„Wir sind beeindruckt von den Fähigkeiten und den Ergebnissen aus den ersten Proof-of-Concepts, die mithilfe des Footage-Video-Materials vom „Audi FIS Alpine Ski World Cup“ erfolgten. Wir untersuchen sehr ersthaft die Möglichkeiten, SAP Brand Impact mit unserem eigenen Workflow für die Medienanalyse zu kombinieren, insbesondere für die anstehenden Events „Audi Cup“ und die „Audi FC Bayern Sommer Tour“.

„Accounts Payable“ — Hier werden die Rechnungsdaten automatisiert den Konten zugeordnet.
„Accounts Payable“ — Hier werden die Rechnungsdaten automatisiert den Konten zugeordnet. (Bild: SAP)

Accounts Payable“: Mit dieser Anwendung lässt sich die manuelle Bearbeitung von Rechnungen in Unternehmen automatisieren und dabei auftretende Fehler reduzieren. Die Applikation wählt dazu relevante Informationen auf der Rechnung aus und klassifiziert sie. Dadurch werden Daten innerhalb weniger Sekunden übermittelt und der Cashflow beschleunigt.

Ein typisches Industrie-Unternehmen muss rund 8 Millionen Rechnungen verarbeiten, so Nvidia. Und die kommen nicht auf digitalem Wege an, sondern vielfach in Papierform. Damit aber fallen nach wie vor zahlreiche manuelle Bearbeitungsschritte an, die Kosten und Fehler produzieren.

SAP nutzt Deep Learning Anwendungen im Rechnungswesen zu trainieren, um die relevanten Informationen extrahieren und klassifizieren zu können. Dafür wird ebenfalls ein neuronales Netz auf der basis von Nvidia GPUs genutzt. Die Records entstehen in Bruchteilen von Sekunden, der Cashflow wird beschleunigt und Fehler werden minimiert.

„SAP Service Ticketing“ — Die Dupport-Anfragen werden automatisiert kategorisiert und den richtigen Bearbeitern zugewiesen.
„SAP Service Ticketing“ — Die Dupport-Anfragen werden automatisiert kategorisiert und den richtigen Bearbeitern zugewiesen. (Bild: SAP)

SAP Service Ticketing“: Die Software ermöglicht eine automatisierte Handhabung von Support-Anfragen und trägt damit zu einem verbesserten Kundenservice bei. Mit der Applikation lassen sich unstrukturierte Daten analysieren und automatische Regeln erstellen, um Service-Tickets bestimmten Kategorien und im nächsten Schritt den richtigen Personen zuzuweisen.

Tatsächlich bewerten rund 81 Prozent aller Unternehmen den Faktor “Kundenzufriedenheit” als einen Wettbewerbsvorteil gegenüber dem Wettbewerb. Allerdings bewerten die Kunden nur in 13 Prozent der Fälle den Service mit 9 von 10 Punkten oder besser. Die Unternehmen haben schlichtweg Probleme damit, den Beschwerden und Support-Anfragen nachzukommen, etwa aufgrund eingeschränkter Ressourcen.

Die SAP-Anwendung für das Service Ticketing basiert auf der Interpretation natürlicher Sprache und dem Deep Learning sowie den GPUs von Nvidia. Somit kann sie dabei helfen, die unstrukturierten Daten zu analysieren und Regeln zu erstellen, etwa um die Probleme an die richtigen Personen weiterzuleiten.

Holodeck und Gebärdensprache

Jenseits der bekannt erscheinenden Probleme und adressiert Nvidia mit seinen GPUs auch ganz neue Anwendungen. Dazu zählen:

„Holodeck“: Nvidia veröffentlicht innovative Technologie für fotorealistische, gemeinsam erlebbare Virtual Reality (VR) und mit Künstlicher Intelligenz Gebärdensprache in Text umwandeln.

Projekt Holodeck erlaubt, dass mehrere Personen gleichzeitig in ein fotorealistisches VR-Umfeld eintauchen können. Anblick, Klang und Haptik werden so verbunden, dass es sich real anfühlt. VR-Umgebung ermöglicht es Entwicklern, High Fidelity Sounds und hochauflösende Modelle in die virtuelle Realität zu importieren.

Nvidia-Geschäftsführer Huang hat in seiner Demonstration während er GTC einen Einblick in das 1,9 Millionen Dollar teure „Regera“-Modell von Koenigsegg gewährt. Durch die genaue Darstellung des Autos mithilfe der Holodeck-Technologie können Designer integrierte Geräte sowie das Armaturenbrett, Lüftungsöffnungen und Motorkomponenten virtuell erkunden. Zudem ermöglichen verschiedene Beleuchtungskonfigurationen die Simulation von Tag- und Nachtfahrten, Straßenbeschaffenheit und Wetter, damit Nutzer beispielsweise sehen, wie das Licht von den Scheiben reflektiert wird.

Holodeck lässt sich jedoch in vielen verschiedenen Bereichen einsetzen: vom Produkt-Design, über Architektur bis hin zur Content Creation. Oder auch einfach nur, um mit Freunden 3D- und 360-Grad-Szenarien in einer VR-Umgebung zu erleben.

Das Rochester Institute of Technology‘s Future Everyday Technology Lab zeigt auf der GTC, wie aus Gebärdensprache Text werden kann und aus Text Gebärden.
Das Rochester Institute of Technology‘s Future Everyday Technology Lab zeigt auf der GTC, wie aus Gebärdensprache Text werden kann und aus Text Gebärden. (Bild: Nvidia)

Gebärdensprache wird zu Text

Syed Tousif Ahmed und seine Kollegen vom Rochester Institute of Technology‘s Future Everyday Technology Lab haben auf der GTC ein Konzept vorgestellt, das mithilfe von künstlicher Intelligenz die Kommunikation mit Gehörlosen ohne einen Übersetzer ermöglicht.

Ahmeds Ziel ist es, eine Messaging App zu erstellen, die auf Basis von der Deep Learning Technologie Gebärdensprache mittels Video-Aufnahmen erfasst und verschriftlicht und so die Kommunikation mit Gehörlosen ermöglicht. Personen mit Hörvermögen können wiederum mit automatischer Spracherkennung antworten.

Das System soll folgende Funktionen enthalten: Erzeugung von Untertiteln für die Übersetzung der Gebärdensprache, eine Pipeline für den Datenzugang sowie das Open Source Seq2Seq Encoder-Decoder-Framework. Das System wird dann auf einer integrierten Plattform wie Nvidia Jetson TX2 eingesetzt, welche die Erfassung von Video-Aufnahmen ermöglicht.

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