Künstliche Intelligenz weitergedacht: Fujitsu gibt auf der ISC-High-Performance-Computing-Konferenz einen Ausblick darauf, wohin sich KI- und Deep-Learning-Technologien entwickeln.

Bild: Pixabay, mohamed_hassan

Künftige Entwicklung von KI Fujitsu weitet Deep Learning aus und stellt neuen Supercomputer vor

26.06.2019

Auf der ISC Conference in Frankfurt am Main hat Fujitsu technologische Entwicklungen für die Zukunft des Supercomputings vorgestellt. Zu den Highlights zählten eine Deep Learning Unit, Lösungen auf Basis der Fujitsu-Advanced-Image-Recognition-Software (FAIR) sowie der neue Supercomputer Fugaku.

Auf der jährlichen ISC-High-Performance-Computing-Konferenz vom 16. bis 20. Juni 2019 in Frankfurt zeigte Fujitsu, wohin die weitere Entwicklung Künstlicher Intelligenz führt. Am seinem Stand präsentierte 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 K-Computers.

Grenzen bei Deep Learning ausweiten

Auf der ISC 2019 lag bei Fujitsu ein besonderer Schwerpunkt auf Deep Learning. Das AI Zinrai Deep Learning System mit der DLU zeigte auf, wohin die Reise beim Deep Learning gehen könnte – durch eine Steigerung der Leistung auf das Zehnfache pro Watt im Vergleich zu bereits 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.

Dabei sind es drei Schlüsselinnnovationen, die Fujitsu bei der Verschiebung der Grenzen und der Erweiterung von Möglichkeiten zum konkreten Einsatz von Deep Learning unterstützen. Sie bestehen 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

Darüber hinaus gab es auf der ISC 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-Leistung 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 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 als auch zur Verwirklichung dessen dienen, was in Japan unter der Vorstellung einer Gesellschaft 5.0 verstanden wird, also der künftigen Form des Zusammenlebens. Im weiteren Verlauf plant Fujitsu eine verstärkte Nutzung von Fugaku für kommerzielle Zwecke. Auch ein Einstiegsmodell wird bereits erwogen.

Vom Quantencomputing inspiriert

Die Besucher der ISC konnten 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.

Beispielsweise 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. Auch ein Einsatz bei der Planung der effizientesten Route für vernetzte Fahrzeuge unter Beachtung der jeweiligen Echtzeit-Verkehrssituation ist denkbar.

Anomalien mit Bilderkennung identifizieren

Überdies konnten sich die Besucher in Frankfurt darüber informieren, wie Fujitsu Advanced Image Recognition (FAIR) eine 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.

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