NEWS-CENTER

Forscher bauen mit Hilfe von GPUs das weltweit größte, künstliche neurale Netzwerk auf

GPU-beschleunigtes maschinelles Lernen und GPU-beschleunigte Datensuchen verbessern massiv die Erkennung von Objekten, Sprache, Tönen und Bildern

Weitere Informationen:  
NVIDIA
Susanna Tatár
statar@nvidia.com


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

Leipzig, ISC 2013, 18. Juni 2013—Zusammen mit einem Team der Stanford University hat NVIDIA das weltweit größte, künstliche neurale Netzwerk erschaffen, um den Lernprozess des menschlichen Gehirns zu modellieren. Es ist 6,5mal größer als das Google-Netzwerk, das 2012 errichtet wurde und bis dato den Rekord hielt.

Computerbasierte neurale Netzwerke sind in der Lage zu "lernen", wie sie das Verhalten des Gehirns modellieren können – inklusive der Erkennung von Objekten, Charakteren, Stimmen und Tönen wie es die Menschen tun.

Nach wie vor ist die Erschaffung von großformatigen neuralen Netzwerken extrem rechenintensiv. Google zum Beispiel nutzte ungefähr 1.000 CPU-basierte Server beziehungsweise 16.000 CPU-Kerne, um sein neurales Netzwerk zu entwickeln. Es brachte sich selbst bei anhand einer Reihe von YouTube-Videos Katzen zu erkennen. Das Netzwerk umfasste 1,7 Milliarden Parameter. Dies entspricht der virtuellen Darstellung von Verbindungen zwischen Neuronen.

Im Vergleich dazu kreierte das Stanford-Team unter der Leitung von Andrew Ng, Director of the Artificial Intelligence Lab der Universität, ein ähnlich großes Netzwerk mit nur drei aktiven Servern, die NVIDIA-GPUs nutzen, um die riesigen Datenmengen des Netzwerks zu berechnen. Das Team realisierte anschließend mit 16 NVIDIA-GPU-beschleunigten Servern ein neurales Netzwerk mit 11,2 Milliarden Parametern – 6,5mal größer als das in 2012 vorgestellte Google-Netzwerk.

Je größer und leistungsstärker ein neurales Netzwerk ist, desto genauer arbeitet es beispielsweise bei Erkennungs-Aufgaben, die es Computern ermöglichen, menschliches Verhalten zu modellieren. Ein Fachartikel über die Stanford-Forschung wurde gestern auf der International Conference on Machine Learning veröffentlicht.

"GPUs ermöglichen durch ihre im Vergleich zu CPUs signifikant höhere Rechenleistung großangelegte neurale Netzwerkmodellierungen für den Massenmarkt", sagt Sumit Gupta, General Manager of the Tesla Accelerated Computing Business Unit bei NVIDIA. "Jeder Wissenschaftler oder jedes Unternehmen kann ab sofort maschinelles Lernen dazu verwenden, alltägliche Probleme aller Art mit ein paar GPU-beschleunigten Servern zu lösen."

GPUs befeuern maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist ein schnell wachsender Bereich auf dem Sektor der künstlichen Intelligenz (KI) und wird in der Wissenschaft dazu verwendet, Computer ohne explizite Programmierung zum Handeln zu bringen. In den letzten zehn Jahren hat maschinelles Lernen selbstfahrende Autos, effektive Internetsuchen und eine enorm besseres Verständnis des menschlichen Genoms ermöglicht. Viele Forscher glauben, dass es das beste Verfahren auf dem Weg zu einer des Menschen ebenbürtigen KI ist.

Ein Unternehmen, das GPUs in diesem Bereich einsetzt, ist Nuance. Die Firma ist führend bei der Entwicklung von Technologien für natürliche Sprachen und Spracherkennung. Nuance trainiert seine neuralen Netzwerkmodelle mit mehreren Terabyte an Audio-Daten, um die Sprache von Anwendern zu verstehen. Dadurch sind sie in der Lage, die Muster von gesprochener Sprache anhand von zuvor gelernten Mustern zu erkennen.

"GPUs beschleunigen den Trainingsprozess unserer neuralen Netzwerke bei sehr großen Datenmengen deutlich. Wir können sehr schnell ganz neue Algorithmen und Trainingstechniken erforschen", sagt Vlad Sejnoha, Chief Technology Officer bei Nuance. "Die so entstehenden Modelle verbessern bei Nuance die Genauigkeit bei allen Kerntechnologien in den Bereichen Gesundheit, Enterprise und Mobile-Consumer."

NVIDIA ist auf der diese Woche vom 16 bis 20 Juni stattfindenden International Supercomputing Conference (ISC) 2013 in Leipzig Aussteller. Die Standnummer lautet 220.

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://nvidianews.nvidia.com.