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Das DFKI bekommt einen neuen Gesellschafter Nvidia beteiligt sich am Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz

Redakteur: Ulrike Ostler

Nvidia stellt Grafikkarten her, aber auch Graphical Processor Units (GPUs), die, in Servern eingebaut, Tasks parallel und dadurch schneller als mit CPUs alleine bearbeitet werden können. Das prädestiniert die Technik für Künstliche Intelligenz, Deep und Machine Learning sowie für Inference-Rechner. Passende Software für das Training und die Ausführung von KI-Modellen sowie (Referenz-)Hardware liefert Nvidia zudem, so dass das DFKI und Nvida schon lange zusammenarbeiten.

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Wir hoch die Anteile sind, die Nvidia am Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) erwirbt, teilen die Unternhemen nicht mit.
Wir hoch die Anteile sind, die Nvidia am Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) erwirbt, teilen die Unternhemen nicht mit.
(Bild: Nvidia)

Mit der gezielten Entwicklung von Technologien auf Nvidia-KI-Plattformen haben die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) in den vergangenen Jahren bemerkenswerte Ergebnisse in der Anwendung, der Erklärbarkeit und zur Optimierung von Neuronalen Netzen und Deep Learning-Methoden erzielt. So wurde das DFKI im Jahr 2016 auf Grund der herausragenden Forschungsergebnisse in der Analyse von Multimedia-Daten als GPU Research Center ausgewählt und als eine der beiden ersten europäischen Institutionen in das Nvidia AI Lab Programm (NVAIL) aufgenommen.

2018 wurde ein Team aus dem DFKI Kompetenzzentrum Deep Learning für seine Arbeit zu den Verarbeitungsprozessen neuronaler Netze mit dem Nvidia Pioneer Award ausgezeichnet. Die Verfahren halfen erstmals dabei, Licht in die Vorgänge der „Black Box“ des Deep Learning zu bringen und deren Entscheidungsprozesse nachvollziehbarer zu machen. In diesem Zusammenhang wurde auch erforscht, wie sich korrelierende, großvolumige Informationsströme gemeinschaftlich verarbeiten lassen – beispielsweise Bild und Ton bei der Video-Analyse.

Mit der Beteiligung am DFKI soll sich die Zusammenarbeit noch einmal intensivieren. Ian Buck, Vizepräsident und General Manager für Accelerated Computing bei Nvidia, sagt: „Nividia und das DFKI arbeiten zusammen, um leistungsstarke Werkzeuge bereitzustellen, mit denen Wissenschaftler die komplexesten KI-Herausforderungen lösen können. Indem wir Gesellschafter des DFKI werden, untermauern wir diese Zusammenarbeit, in der wir weiter neue Bereiche erforschen wollen, die von beschleunigtem Rechnen profitieren können.“

Hochleistungsfähige Infrastruktur für effiziente Verfahren

Das DFKI verfügt in Kaiserslautern über ein Deep Learning-Rechenzentrum mit mehreren „Nvidia DGX“-Systemen in einem Infiniband-Netzwerk, darunter der seinerzeit erste „DGX-2“-Supercomputer in Europa. Die leistungsstarke Infrastruktur erlaubt eine Vielzahl an Evaluationen in kurzer Zeit. Dadurch können große Datenvolumen, beispielsweise hochaufgelöste Satellitenbilder in kurzer Zeit analysiert werden.

Ebenso lassen sich Flaschenhälse in Architekturen identifizieren und die Modelle dahingehend anpassen – eine Grundlage für das Engineering neuronaler Netze. Die Rechenleistung im Cluster lässt sich so optimieren, Leerzeiten lassen sich minimieren und Deep Learning-Methoden vergleichsweise Energie-effizient einsetzen. Insgesamt stellen die DFKI-Rechner mit DGX 17 Petaflops Rechenleistung zur Verfügung.

Professor Dr. Andreas Dengel, Standortleiter des DFKI in Kaiserslautern und Wissenschaftlicher Direktor des Forschungsbereichs Smarte Daten und Wissensdienste: „Die Partnerschaft von DFKI und Nvidia ist eine perfekte Option, unsere ausgeklügelten Modelle und Verfahren mit hochleistungsfähigen und speziell für KI entwickelten Hardware-Plattformen zu kombinieren. Der Beitritt als Gesellschafter ist ein weiterer Baustein der erfolgreichen Zusammenarbeit und eröffnet neue Perspektiven für die anwendungsorientierte Erforschung neuronaler Netze.“
Professor Dr. Andreas Dengel, Standortleiter des DFKI in Kaiserslautern und Wissenschaftlicher Direktor des Forschungsbereichs Smarte Daten und Wissensdienste: „Die Partnerschaft von DFKI und Nvidia ist eine perfekte Option, unsere ausgeklügelten Modelle und Verfahren mit hochleistungsfähigen und speziell für KI entwickelten Hardware-Plattformen zu kombinieren. Der Beitritt als Gesellschafter ist ein weiterer Baustein der erfolgreichen Zusammenarbeit und eröffnet neue Perspektiven für die anwendungsorientierte Erforschung neuronaler Netze.“
(Bild: Nvidia)

Dieses Potential soll fortan auch für die Industrie nutzbar sein. „Wir arbeiten daran, komplexe KI-Algorithmen für den praktischen Einsatz in der Industrie verfügbar zu machen“, sagt Professor Andreas Dengel, Standortleiter des DFKI in Kaiserslautern und Wissenschaftlicher Direktor des Forschungsbereichs Smarte Daten und Wissensdienste. Ziel ist ein „AI Model Store“, in dem verschiedene Machine Learning-Methoden angeboten werden.

„Eine vollautomatische Architektursuche stellt die geeigneten Modelle bereit. Firmen können daraus auswählen, welches am besten für ihre Problemstellung geeignet ist und ihre Daten auf die vortrainierten Verfahren anwenden. Das Feedback erhalten sie in Realzeit“, so der Plan der Forscher.

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Laut eines Eintrags im Nvidia-Blog testet ein noch ungenanntes Unternehmen bereits den Prototyp einer KI-Sandbox und eines KI-Katalogs, den das DFKI gebaut hat, um den Anwendern Deep Learning zu ermöglichen. Der Katalog bietet 35 neuronale Netzwerke für die Bildgebung. Eine kommerzielle Nutzung ist für nächstes Jahr geplant.

Insgesamt kommt das DFKI auf rund 250 KI-Projekte in 20 Abteilungen. Zum Beispiel unterstützt ein Team die Bundesbank bei der KI-Anwendungen, während ein anderes Team 600-Stunden-Tests von Automotoren durchführt.

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