ISC 2018: Super bei Superrechnern

Von KI bis Wasserkühlung - Lenovo überzeugt im Supercomputing

| Redakteur: Ulrike Ostler

Besucher der ISC 2018 in Frankfurt am Main können helfen, eine KI-Anwndung zur frühzeitigen Diagnose möglicherhochgradiger Sehverluste zu erstellen.
Besucher der ISC 2018 in Frankfurt am Main können helfen, eine KI-Anwndung zur frühzeitigen Diagnose möglicherhochgradiger Sehverluste zu erstellen. (Bild: Lenovo)

Fast ein Viertel der 500 leistungsstärksten Computer laufen auf Technik von Lenovo, besagt die aktuelle TOP500-Liste, die gestern auf der Internationalen Supercomputing Conference (ISC) herauskam. Auf der Messe stellt das 45 Milliarden-Dollar-Unternehmen unter der Bezeichnung „Lenovo Neptune“ sein Konzept für eine Flüssigkühlung vor sowie eine KI-Modell, das zusammen mit dem Barcelona Supercomputing Center entwickelt wird.

Die TOP500-Liste benennt nicht nur die größten Supercomputer der Welt, sondern auch die weltweit größten Supercomputing-Anbieter, gemessen an der Anzahl der Systeme auf der TOP500-Liste. Demnach sind 117 der 500 genannten Superrechner Lenovo-Installationen. Das bedeutet, dass fast jedes vierte System (23,4 Prozent) auf der renommierten Liste ein Lenovo-Kunde ist.

Kirk Skaugen, President der Lenovo Data Center Group, sagt: „Im vergangenen Jahr haben wir uns zum Ziel gesetzt bis 2020 der weltweit führende Anbieter von TOP500-Computing-„Systemen zu werden. Dieses Ziel haben wir nun zwei Jahre früher erreicht.“

Die Kundenbasis von Lenovo im Bereich High Performance Computing (HPC) ist ebenso vielfältig wie breit gefächert: Weltweite nutzen 17 der 25 führenden Forschungsuniversitäten und -institutionen die HPC- oder KI-Lösungen von Lenovo für ihre Forschung. Damit ermöglicht das Unternehmen mit Hauptsitz in Morrisville, USA, und Peking, China, Forschung in über 160 Ländern der Welt, unter anderem in den Bereichen Krebs- und Hirnforschung, Astrophysik, Klimawissenschaften, Chemie, Biologie, Künstliche Intelligenz, der Automobilindustrie und der Luftfahrt.

Gehört zu den schönsten Rechenzentren der Welt: Das Barcelona Supercomputing Center (BSC).
Gehört zu den schönsten Rechenzentren der Welt: Das Barcelona Supercomputing Center (BSC). (Bild: Lucia Meler - www.luciameler.com)

Beispiele für die innovativen Supercomputer-Systeme von Lenovo und die damit verbundenen Forschungsarbeiten sind:

  • Italien: „Cineca“ – Das größte Rechenzentrum Italiens: Der „Marconi“-Supercomputer gehört zu den schnellsten und Energie-effizientesten Supercomputern; Forschungsprojekte reichen von der Präzisionsmedizin bis zum selbstfahrenden Auto.
  • Kanada: „Scinet“ – Die Heimat von „Niagara“, dem leistungsstärksten Supercomputer in Kanada; ist der erste Supercomputer, der die Netzwerk-Topologie „Dragonfly“ nutzt; Forscher haben Zugang zu 3 Petaflops Prozessorleistung, die sie dabei unterstützt, die Auswirkungen des Klimawandels auf die Meeresströme zu verstehen.
  • Deutschland: Das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) ist das

Im Leibniz-Rechenzentrum sind aktuell die Aufbauarbeiten an "SuperMUC-NG", der dritten Ausbaustufe von SuperMUC, in vollem Gang. Voraussichtlich ab Herbst 2018 wird der neue Supercomputer des LRZ mit einer theoretische Spitzenrechenleistung von 26,7 PFlop/s der Wissenschaft zur Verfügung stehen.
Im Leibniz-Rechenzentrum sind aktuell die Aufbauarbeiten an "SuperMUC-NG", der dritten Ausbaustufe von SuperMUC, in vollem Gang. Voraussichtlich ab Herbst 2018 wird der neue Supercomputer des LRZ mit einer theoretische Spitzenrechenleistung von 26,7 PFlop/s der Wissenschaft zur Verfügung stehen. (Bild: Lenovo)

  • Supercomputing Center bei München: Eine Direct-to-Node-Warmwasserkühlung hat den Energieverbrauch der Anlage um 40 Prozent reduziert; Wissenschaftler führen Erdbeben- und Tsunami-Simulationen durch, um zukünftige Naturkatastrophen besser vorhersagen zu können.
  • China: Peking University – hier steht der erste Supercomputer in China, der die Lenovo Direct to Node Warmwasserkühlung einsetzt; Wissenschaftler nutzen die Systeme für weltweit führende Forschung in den Bereichen Genetik und in den Biowissenschaften.
  • Indien: Das Liquid Propulsion System Centre (LPSC) ist ein Forschungs- und Entwicklungszentrum, das im Rahmen der Indian Space Research Organization arbeitet; die Direct to Node Warmwasser-Kühltechnologie des Herstellers nutzt, um die nächste Generation von Technologien für die Raumfahrt zu entwickeln.
  • Dänemark: „Vestas“, der größte Supercomputer in Dänemark; arbeitet daran, die Windenergieproduktion effizienter zu gestalten, indem Daten gesammelt und analysiert werden, um Kunden bei der Auswahl der besten Standorte für Windenergie-Anlagen zu unterstützen.
  • Spanien: Barcelona Supercomputing Center (BSC) beherbergt den größten Supercomputer in Spanien und ist mit Sicherheit eines der schönsten Datacenter überhaupt. Wissenschaftler nutzen Modelle Künstlicher Intelligenz, um die Erkennung von Netzhauterkrankungen zu verbessern.

Laut WHO sind fast 5 Prozent der Weltbevölkerung durch Sehbehinderungen beeinträchtigt; 80 Prozent der Behinderungen wäre durch präventive Maßnahmen vermeidbar und bis zu 57 Prozent der hochgradigen Sehverluste könnten vermieden werden.
Laut WHO sind fast 5 Prozent der Weltbevölkerung durch Sehbehinderungen beeinträchtigt; 80 Prozent der Behinderungen wäre durch präventive Maßnahmen vermeidbar und bis zu 57 Prozent der hochgradigen Sehverluste könnten vermieden werden. (Quellen WHO & RANZCO – The Royal Australian and New Zealand College of Ophtalmologists.)

Ein Auge für KI

Laut der Weltgesundheitsorganisation ist weltweit fast jeder zwanzigste Mensch von Sehbehinderungen betroffen, beinahe 80 Prozent dieser Beeinträchtigungen sind durch präventive Maßnahmen vermeidbar.

Die frühzeitige Erkennung von Netzhauterkrankungenwäre wichtig, aber Augenärzten fehlten in der Vergangenheit oft die Ressourcen, um Erkrankungen gründlich zu untersuchen und frühzeitig zu diagnostizieren. Künstliche Intelligenz könnte nun dabei helfen und so das Augenlicht von Millionen von Patienten retten.

Komplikationen durch Diabetes (Diabetische Retinopathie) sind eine der Hauptursachen von Sehbehinderungen. Die Gesamtzahl der Menschen mit Diabetes wird sich zwischen 2000 und 2030 voraussichtlich verdoppeln und damit auch die Zahl der Fälle von Sehbehinderungen weltweit deutlich steigen.

Wo es fehlt

Bei frühzeitiger Diagnose kann die Zahl der hochgradigen Sehverluste um bis zu 57 Prozent reduziert werden. Aber der Screening-Prozess zur Erkennung von Netzhauterkrankungen im Frühstadium zuletzt kaum verbessert. So werden Patienten in den am stärksten betroffenen Ländern werden Patienten regelmäßig untersucht.

Die Quote der korrekt erkannten Netzhauterkrankungen bei Untersuchung der Augen eines Patienten ist vergleichsweise niedrig. Da andere, lebensbedrohlichere Krankheiten im Vordergrund der öffentlichen Wahrnehmung stehen, ist das Interesse an Netzhauterkrankungen und Sehbehinderungen nicht sonderlich stark ausgeprägt.

Um die Situation zu verbessern hat Lenovo und das Barcelona Supercomputing Center untersucht, wie KI die Genauigkeit des Screening-Prozesses verbessern und möglicherweise eine Netzhauterkrankung früher erkannt werden kann. Die KI kann zudem die Wahrscheinlichkeit einer Früherkennung erhöhen, indem sie die Möglichkeit des Screenings in unterversorgten Bevölkerungsgruppen in die Hände der Patienten selbst legt und es ihnen ermöglicht, ein erstes Screening mit einem Smartphone innerhalb weniger Minuten allein durchzuführen.

Besucher der ISC 2018 in Frankfurt am Main können helfen, eine KI-Anwndung zur frühzeitigen Diagnose möglicherhochgradiger Sehverluste zu erstellen.
Besucher der ISC 2018 in Frankfurt am Main können helfen, eine KI-Anwndung zur frühzeitigen Diagnose möglicherhochgradiger Sehverluste zu erstellen. (Bild: Lenovo)

Ein Blick auf Künstliche Intelligenz könnte helfen

Neben der Diabetischen Retinopathie gibt es viele andere Erkrankungen, die Sehbehinderung verursachen können, etwa Glaukom, Makuladegeneration und Epiretinale Membran. Schon jetzt steht feste, dass Modelle zum Maschinellen Lernen die Identifizierung der verschiedenen ursächlichen Erkrankungen im Vergleich zu derzeitigen Screening-Methoden deutlich vereinfachen.

Das Problem beim Training eines KI-Modells zur Erkennung bestimmter Netzhauterkrankungen ist der Mangel an einwandfreien Daten für die Ausbildung eines neuronalen Netzes für die Künstliche Intelligenz. Bei Erkrankungen, für die nur wenige Daten verfügbar sind, zum Besispiel weniger als 5.000 Bilder, ist ein Training eines zuverlässigen, tiefen neuronalen Netzes von Grund auf nicht möglich.

Ein Transferlernen basiert auf Modellen, die bereits für ein Problem mit größeren Datenmengen trainiert wurden, und die dann wiederverwendet werden, um andere Probleme - mit geringer Datenverfügbarkeit - zu lösen. Wenn es als Feature-Extractor verwendet wird, kann Transfer-Learning sowohl die Schulungszeit (auf Minuten), als auch die Zeit für Forschung und letztendlich die Kosten für die Entwicklung einer Lösung reduzieren.

Lenovo kündigt neue KI-Technologie an

Auf der ISC in Frankfurt zeigen Lenovo und das BSC erstmals eine Applikation für Transferlernen, die im Lenovo AI Innovation Center in Morrisville, USA, entwickelt wurde. Die Anwendung ermöglicht es den Besuchern des Lenovo Standes, sich über eine intuitive, spielerische Benutzeroberfläche miteinander zu messen, so dass jeder eine aktive Rolle bei der Verbesserung des Screenings von Netzhauterkrankungen spielen kann.

Screenshot der Applikation für Transferlernen, die im Lenovo AI Innovation Center in Morrisville auf Basis der Entwicklerplattform Lico entwickelt wurde.
Screenshot der Applikation für Transferlernen, die im Lenovo AI Innovation Center in Morrisville auf Basis der Entwicklerplattform Lico entwickelt wurde. (Bild: Lenovo)

Dario Garcia-Gasulla, BSC-Postdoktorant, erläutert: „Das Ziel der Demo ist es zu zeigen, wie einfach es ist, ein vortrainiertes, tiefes neuronales Netz als Feature-Extractor zu verwenden, um andere, einfachere und schnellere Modelle (in diesem Fall Support Vector Machines) zu speisen. Innerhalb von zehn Minuten wird jeder Teilnehmer in der Lage sein, die Leistung eines Modells zum Maschinellen Lernen zur Erkennung einer Netzhauterkrankung zu entwerfen, zu trainieren und zu validieren. Die Teilnehmer, die dabei an derselben Erkrankung arbeiten, werden miteinander verglichen, um das beste Modell zu finden und auszuzeichnen, das während der ISC entwickelt wurde.“

KI möglich gemacht durch Lenovo

Forschung wie diese werden einerseits durch die Lenovo KI-Innovationszentren ermöglicht aber auch durch IT, etwa mithilfe von „Lenovo Intelligent Computing Orchestration“ (Lico), die jetzt in der Version 5.1 vorliegt. Außerdem veröffentlicht der Hersteller in dieser Woche eine Referenzarchitektur unter der Bezeichnung „Lenovo AI Validated Design“, die gedacht ist für die Entwicklung von Modellen für Maschinelles-Lernen auf Basis von „Intel Xeon Scalable“ -und „Nvidia Tesla“.

Der römische Gott des Meeres und der Pferde stand Pate

Um Kunden eine weitere Leistungssteigerung bei gleichzeitiger Reduzierung des Energieverbrauchs zu ermöglichen, hat Lenovo in der vergangenen Woche Lenovo Neptune – seinen ganzheitlichen, dreigliedrigen Ansatz für Flüssigkeitskühlungstechnologien im Rechenzentrum – vorgestellt. Neptune ist keine Hardware oder Software, sondern ein Ansatz zur Nutzung von Flüssigkeits- und Luftkühlung, um Wärme effizient von Systemen abzuleiten und so deren Betrieb mit höherer Leistung zu ermöglichen.

Der römische Gott des Meeres und der Pferde stand Pate bei der Namensgebung des Lenovo-Konzepts für eine ganzheitliche flüssigkeitsbasierte Kühlung im Rechenzentrum.
Der römische Gott des Meeres und der Pferde stand Pate bei der Namensgebung des Lenovo-Konzepts für eine ganzheitliche flüssigkeitsbasierte Kühlung im Rechenzentrum. (Bild: Lenovo)

Lenovo Neptune soll es ermöglichen, Rechenzentren bis zu 50 Prozent effizienter zu betreiben und dabei kompromisslos leistungsfähig zu bleiben. Als römischer Gott des Meeres und der Pferde verkörpere Neptun das fortwährende Bestreben des Anbieters, leistungsfähige und effiziente Systeme für die kommende Exascale-Welt zu schaffen.

In der römischen Mythologie benutzte Neptun seinen Dreizack, um das Meer zu zähmen. Dies inspirierte Lenovos ‘Dreizack der Kühltechnologien` für die Flüssigkeitskühlung: Auch das Lenovo-Angebot ist dreigeteilt: Direct to Node (DTN) Warmwasserkühlung, Wärmetauscher auf der Rückseite von Servern (Rear Door Heat Exchanger / RDHX) und Hybrid-Techniken, die sowohl Luft- als auch Flüssigkeitskühlung kombinieren. Derzeit gehören 87 Lenovo-basierte Systeme auf der Green500-Liste zu den Energie-effizientesten Supercomputern.

Die Hardware-Innovationen werden durch die Software „Energy Aware Runtime“ (EAR) von Lenovo unterstützt, die Systeme von der Komponentenebene bis zum Gehäuse auf Energie-Effizienz und Leistung optimiert. Lenovo-Systeme mit Neptune-Technologien bieten hohe Leistung auf einem niedrigeren Energielevel und nutzen Strom effizienter, um die laufenden Betriebskosten zu senken.

Kühlung mit heißem Wasser

Seit 2012 entwickeln die Wärmetechniker von Lenovo flüssigkeitsgekühlte DTN-Systeme, zunächst unter der Marke „IBM System x“. Als erstes System wurde im Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) in der Nähe von München ein wassergekühlter x86-Cluster installierten. Mit dieser Anlage konnte das LRZ den Stromverbrauch um bis zu 40 Prozent senken.

Heute nutzt der Nachfolger „Think System SD650“ von Lenovo 50 Grad warmes Wasser zur Kühlung von CPUs, PCIe und Spannungsreglern. Die Server benötigen weder Lüfter noch einen Kühler in Form eines Chillers und arbeiten dennoch bei niedrigeren Temperaturen als herkömmliche luftgekühlte Systeme. Denn Wasser leitet Wärme effizienter als Luft.

Ein geöffneter Lenovo-Server „Think System SD650“ - Durch die Kupferrohre wird das 50 Grad warme Kühlwasser über CPUs, PCIe und Spannungsregler geleitet.
Ein geöffneter Lenovo-Server „Think System SD650“ - Durch die Kupferrohre wird das 50 Grad warme Kühlwasser über CPUs, PCIe und Spannungsregler geleitet. (Bild: Lenovo)

Das hat zur Folge, dass Kunden ihre Xeon Scalable Prozessoren mit bis zu 240 Watt und mehr betreiben können - herkömmliche luftgekühlte Systeme sind auf maximal 165 Watt begrenzt. So bekommen sie mehr Leistung und erzielen gleichzeitig einen um 30 bis 40 Prozent geringeren Stromverbrauch im Rechenzentrum.

Kühlung über die Hintertür

Ein RDHX ist im Wesentlichen ein großer Kühler – wie in einem Auto - der an der Rückseite eines Racks angebracht ist und die Wärme absorbiert, die von herkömmlichen luftgekühlten Systemen abgegeben wird. Dieses Verfahren reduziert die in die im Warmgang abgegebene Warmluft, senkt die gesamten Klimatisierungskosten und ermöglicht eine leicht verbesserte Systemleistung.

Luft und Wasser im Kühlduett

Die letzte Spitze des Kühlungsdreizacks bildet die Hybridkühlung, die in naher Zukunft die gleichzeitige Nutzung von Flüssigkeits- und Luftkühlung in einem System ermöglichen wird.

In Kombination mit der EAR-Software von Lenovo, die CPU und Speicher bei Bedarf dynamisch drosseln kann, bieten die Neptune-Technologien von Lenovo die nötige Flexibilität, um die Arbeitslast entweder mit Blick auf die Energie oder die Leistung zu optimieren.

Power Usage Effectiveness

Power Usage Effectiveness PUE ist ein wichtige Messgröße dafür, wie viel Strom im Rechenzentrum für Aufgaben verbraucht wird, die nicht direkt der Rechenleistung zuzuschreiben sind (Gesamtanlagenleistung ÷ Gesamt-IT-Leistung). Der ideale PUE-Wert eines Rechenzentrums wäre 1,0. In diesem Fall würde alle eingesetzte Energie in die Rechenleistung fließen.

Luftgekühlte Systeme weisen heute einen PUE-Wert von 1,5 bis 2,0 aus, während eine RDHX-Lösung einen PUE-Wert von von 1,2 bis 1,4 erzielt. Eine DTN-Lösung wie das Think System SD650 hat eine PUE von weniger als 1,1.

Laut Lenovo sollten sich auch Betreiber von Rechenzentren, deren Infrastruktur nicht auf das zunehmenden Wärmeprofil luftgekühlter Systeme ausgelegt ist, Neptune genauer ansehen. Schließlich zwingen Systeme mit Prozessoren, die 200 Watt und mehr verbrauchen, HPC-Cluster-Betreiber dazu, Neptune-fähige Flüssigkeitskühlung in Betracht zu ziehen, um so viel Rechenleistung wie möglich bereitstellen zu können – bei möglichst geringen Kosten.

Was meinen Sie zu diesem Thema?

Schreiben Sie uns hier Ihre Meinung ...
(nicht registrierter User)

Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
Kommentar abschicken
copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 45369881 / Server)