Die jährliche Hausmesse „Huawei Connect“ ist die Veranstaltung des ICT-Konzerns, die sich mit den Enterprise-Infrastrukturen und -produkten beschäftigt. Zum Event in Shanghai vergangene Woche gab es jede Menge entsprechende Produktankündigungen - von den General Purpose- und KI-Chipsets „Kunpeng“ und „Ascend“ bis zu Networking- und Storage-Devices über offene Hardwarespezifikationen bis zu Open-Source-Software „Open Euler“ und „Open Gauss“. Außerdem im Portfolio: Erläuterungen zu Unternehmensstrategien.

Sprachdienste auf der Basis Künstlicher Intelligenz gibt es seit Jahren. Doch waren die Möglichkeiten begrenzt; Chatbots etwa scheiterten an den Möglichkeiten verschiedener Interpretationen beziehungsweise dem Erkennen des Kontextes. Es war schlicht unmöglich, extrem große KI-Modelle in Echtzeit einzusetzen. Nvidia nun einerseits Geschwindigkeitsrekorde bei KI-Trainings und -Inferenz erzielt und zugleich das bisher größte Sprachmodell entwickelt.

Am vergangenen Freitag hat Huawei mit „Ascend 910“ den bisher leistungsfähigsten KI-Prozessor vorgestellt. Es ist bestimmt für das Training von Anwendungen Künstlicher Intelligenz. Außerdem hat der Konzern „Mindspore“ präsentiert, ein Framework, das es insbesondere Wissenschaftler erleichtern soll, KI-Anwendungen zu entwickeln – für alle KI-Hardware. Die Software soll 2020 Open Source werden.

Graphcore liefert seine Rechner „IPU-M2000“ und „IPU-POD64“, die auf der zweiten Generation seiner KI-Chips „Colossus Mk2 GC200 IPU“ basieren, seit vergangener Woche aus. Passend dazu verweist das britische Unternehmen auf weitere Benchmarks, die nachweisen sollen, dass diese in Anwendungen der Künstlichen Intelligenz die Leistungen der GPUs vom Marktführer Nvidia übertreffen.

High Performace Computing (HPC) ist stark en vogue, wenngleich Corona dem HPC-Servermarkt einen Dämpfer verpasst hat. Daran ist auch die stetig steigende Nachfrage nach Künstlicher Intelligenz (KI) schuld, die zum Training viel Rechenleistung braucht, sowie Big Data-Analysen, für die dasselbe gilt. Da kommen Angebote für Zugriffe aus der Cloud ganz recht. Allerdings taugen Standardangebote und manchmal auch die Kosten nur bedingt. Jetzt bietet HPE die Rechnerei als „Greenlake“-Service.

Im neuen Projekt DC-HEAT (Data Centre Heat Exchange with AI-Technologies) wird untersucht, wie mittels künstlicher Intelligenz (KI) die Abwärme aus Rechenzentren künftig effizient genutzt werden kann. Am Beispiel des Rechenzentrumshotspots Frankfurt (Main) geht das Netzwerk energieeffiziente Rechenzentren (NeRZ) gemeinsam mit dem Borderstep Institut, dem Energiereferat der Stadt Frankfurt (Main), dem SICP – Software Innovation Campus Paderborn der Universität Paderborn sowie den Unternehmen WestfalenWIND IT und Cloud&Heat neue Wege.

Am heutigen Montag stellt Nvidia eine „A100“-GPU vor, die mit doppelt so viel Speicher wie der Vorgänger die Supercomputing-Plattform „HGX“ antreibt, die ihrerseits zu einem „AI Datacenter in a Box” stilisiert wird. Der neue Grafikprozessor mit HBM2e-Technologie verdoppelt den 40-Gigabyte-GPU-Speicher von „Ampere 100“ mit hoher Bandbreite auf 80 GB und liefert eine Speicherbandbreite von über 2 Terabyte pro Sekunde.

Flüssigkühlsysteme werden früher oder später wegen ihrer um Größenordnungen höheren Effizienz die Rechenzentren erobern. Nun beginnt die OCP (Open Compute Project), Standards, Designrichtlinien und Best Practices zu entwickeln.

KI-Technologien entwickeln sich sehr schnell und werden den nächsten großen Wandel in der IT gestalten. Doch auch sie selbst unterliegen dem Wandel und erleben verschiedene Herausforderungen und Veränderungen. Dazu gehören die Forderungen nach einer eindeutigeren Nachvollziehbarkeit sowie reduzierten Datenintensität.

Eigentlich könnten Unternehmen mithilfe Künstlicher Intelligenz ihre Treibhausgasemissionen erheblich senken. Das ist eine Erkenntnis einer aktuellen Nachhaltigkeitsstudie. Doch nur 13 Prozent setzen KI strategisch ein und 38 Prozent haben aufgrund der Auswirkungen von COVID-19 Investitionen in Klimaschutzmaßnahmen zurückgestellt.