NEWS-CENTER

Neue NVIDIA-Hyperscale-Beschleuniger erhöhen Durchsatz von maschinellem Lernen für Internet-Rechenzentren

Die großen Internet-Dienstleister setzen Künstliche Intelligenz ein, um klügere Applikationen zu entwickeln; Arbeitslasten beim maschinellen Lernen steigen drastisch an

Weitere Informationen:  

Christian Beer
NVIDIA
PR Manager D/A/CH
cbeer@nvidia.com



Gebhardt Böhles Public Relations GmbH
Boris Böhles
Geschäftsführender Gesellschafter
Tel. +49 (0) 89 9230 6709 22
boehles@gbpublic.de

Tesla M40 GPU Beschleuniger

Santa Clara, Kalifornien, 10. November 2015 – NVIDIA kündigt eine End-to-End-Hyperscale-Rechenzentrums-Plattform an, die die durch maschinelles Lernen aufkommenden riesigen Rechenlasten von Internet-Dienstleistern beschleunigt.

Die NVIDIA-Hyperscale-Beschleuniger-Serie besteht aus zwei Modellen. Eines beschleunigt die Arbeit von Wissenschaftlern, die immer mehr Applikationen durch Künstliche Intelligenz (KI) zu mehr Leistung verhelfen wollen. Beim anderen Modell handelt es sich um ein Beschleuniger-Design mit niedrigem Stromverbrauch. Es dienst dazu, diese Netzwerke im Rechenzentrum aufzubauen. Die Serie beinhaltet außerdem eine Suite GPU-beschleunigter Bibliotheken.

Als Gesamtpaket versetzt die Hyperscale-Plattform Entwickler in die Lage, die leistungsstarke Tesla Accelerated Computing Platform einzusetzen, um maschinelles Lernen in Hyperscale-Rechenzentren voranzutreiben und bisher noch nicht existierende Anwendungen auf Basis von Künstlicher Intelligenz zu erschaffen.

„Das Künstliche-Intelligenz-Rennen hat begonnen“, sagt Jen-Hsun Huang, Mitbegründer und CEO von NVIDIA. „Maschinelles Lernen ist ohne Frage eine der wichtigsten Entwicklungen im Computing-Bereich insgesamt, bei PCs, dem Internet und bei Cloud Computing. Verschiedenste Industriebereiche wie Cloud-Dienstleister, die Automobilbranche und das Gesundheitswesen werden revolutioniert, während wir sprechen.“

Huang weiter: „Maschinelles Lernen ist die große Rechenherausforderung unsere Generation. Wir haben die Tesla-Hyperscale-Beschleuniger-Serie geschaffen, um maschinelles Lernen um den Faktor 10 zu beschleunigen. Die Zeit- und Kosteneinsparungen in Rechenzentren werden signifikant sein.“

Die neue Hard- und Software ist speziell dafür entworfen, die Flut von Internet-Applikationen zu beschleunigen, die im Laufschritt KI-Funktionalitäten integrieren. Bahnbrechende Fortschritte beim maschinellen Lernen haben es möglich gemacht, KI-Techniken zu nutzen, um klügere Applikationen und Dienste zu kreieren.

Maschinelles Lernen wird dazu eingesetzt, Spracherkennung genauer zu Machen. Es ermöglicht zudem automatische Objekt- und Szenen-Identifizierung in Videos oder Fotos mit der Fähigkeit, für spätere Suchanfragen zu kennzeichnen („taggen“). Gesichtserkennung in Videos oder auf Fotos ist möglich, selbst, wenn das Gesicht halb verdeckt ist. Und maschinelles Lernen betreibt Dienste, die individuellen Geschmack und Interessen berücksichtigen, Terminpläne organisieren, relevante Nachrichten bereitstellen und akkurat auf Sprachbefehle in einer Gesprächstonalität antworten.

Die Herausforderung dabei ist, die beängstigend hohe Supercomputing-Leistung zu erreichen, die benötigt wird, um steigende Anzahl an Deep-Neuralnetzwerken zu trainieren und Neuerungen in sie einzupflegen und gleichzeitig, ohne Verzögerung auf Milliarden von Nutzeranfragen zu antworten, die den Service benutzen. Die NVIDIA-Hyperscale-Serie wurde erschaffen, um diese Rechenbelastungen zu beschleunigen und den Datendurchsatz von Rechenzentren enorm zu erhöhen.

Die Ergänzungen der NVIDIA-Tesla-Plattform beinhalten:

  • NVIDIA Tesla M40 GPU – der leistungsstärkste Beschleuniger zum Training von Deep-Neuralnetzen.
  • NVIDIA Tesla M4 GPU – ein energiesparender Beschleuniger im Small-Form-Faktor-Format für Schlussfolgerungen beim maschinellen Lernen sowie für das Streamen von Bild- und Video-Verarbeitungen
  • NVIDIA Hyperscale Suite – eine umfangreiche Softwarekollektion, optimiert für maschinelles Lernen und Videoverarbeitung

GPU-Beschleuniger NVIDIA Tesla M40
Mit dem NVIDIA Tesla M40 GPU-Beschleuniger sparen Datenwissenschaftler Tage, oder sogar Wochen während des Trainings ihrer Deep-Neuralnetzwerke mit gewaltigen Datenmengen für bessere Genauigkeit. Die Schlüsselfunktionen beinhalten:

  • Optimiert für maschinelles Lernen – reduzierte Trainingszeiten um den Faktor 8x im Vergleich zu CPUs (1,2 Tage vs. 10 Tage für ein typisches AlexNet-Training).
  • Für einen 24/7-Betrieb ausgelegt – designt und getestet für maximale Zuverlässigkeit in Rechenzentrumsumgebungen.
  • Scale-out-Leistung – Unterstützung für NVIDIA GPUDirect erlaubt schnelles Multi-node-Training von neuralen Netzwerken

GPU-Beschleuniger NVIDIA Tesla M4
Beim NVIDIA Tesla M4 handelt es sich um einen GPU-Beschleuniger mit niedrigem Stromverbrauch, der speziell für Hyperscale-Umgebungen gebaut ist. Er ist außerdem für anspruchsvolle, schnell wachsende Internet-Dienstleistungsanwendungen optimiert, inklusive Video-Transkodierung, Bild- und Videoverarbeitung sowie Schlussfolgerungen beim maschinellen Lernen. Die Schlüsselfunktionen beinhalten:

  • Höherer Durchsatz – Transkodiert, verbessert und analysiert bis zu fünf zusätzliche, gleichzeitige Video-Streams im Vergleich zu CPUs.
  • Niedriger Stromverbrauch – Dank eines vom Anwender ausgewähltes Energie-Profil verbraucht die Tesla M4 zwischen 50 und 75 Watt und liefert eine zehnmal bessere Energieeffizienz als eine CPU bei Videoverarbeitungen und Algorithmen des maschinellen Lernens.
  • Kleiner Formfaktor – Das Low-Profile PCIe-Design passt in Umgebungen, wie sie für Systeme in Hyperscale-Rechenzentren benötigt werden.

NVIDIA Hyperscale Suite
Die neue NVIDIA Hyperscale Suite beinhaltet Werkzeuge für Entwickler und Rechenzentrums-Manager und ist speziell designt für Internet-Dienste und bietet:

  • cuDNN – der populärste Software-Algorithmus der Industrie für die Verarbeitung von Deep-Faltungs-Neuralnetzwerken, die für KI-Applikationen eingesetzt werden.
  • GPU-beschleunigte FFmpeg-Multimedia-Software – nutzt die weit verbreitete FFmpeg-Software, um Video-Transkodierungen und Videoverarbeitung zu beschleunigen.
  • NVIDIA GPU REST Engine – ermöglicht die einfache Erstellung und Einrichtung von Internet-Diensten mit hohen Datendurchsätzen und niedrigen Latenzen. Dies umfasst dynamische Größenanpassungen von Bildern, Beschleunigung von Sucheingaben, Bildklassifizierungen und andere Aufgaben

Unterstützung von Mesosphere
Bei seiner aktuellen Vorstellung zur Industrie-Unterstützung für die Tesla Accelerated Computing Platform kündigt Mesosphere eine Zusammenarbeit mit NVIDIA an, um GPU-Technologie mit Apache Mesos und Mesosphere Datacenter Operating System (DCOS) zu unterstützen. Dieser Schritt erleichtert es Internet-Dienstleistern, beschleunigte Rechenzentren für ihr Next-Gen-Applikationen zu bauen und zu nutzen.

Verfügbarkeit
Die Tesla-M40-GPU sowie die Hyperscale-Suite-Software sind später dieses Jahr erhältlich. Die Tesla-M4-GPU ist im ersten Quartal 2016 verfügbar. Weitere Informationen finden Sie auf der NVIDIA-Tesla-Webseite.

Bleiben Sie bei NVIDIA auf dem Laufenden:


Über NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) leistet seit 1993 Pionierarbeit auf dem Gebiet des visuellen Computings. Die Technologien des Unternehmens transformieren Bildschirmwelten in eine Welt von interaktiven Erlebnissen für Gamer und Wissenschaftler, für Endkunden und Unternehmen. Weitere Informationen gibt es unter http://www.nvidia.de und http://www.nvidia.de/page/newsandevents.html.