Künstliche Intelligenz 07.04.2016, 11:09 Uhr

Der Großrechner im Kleinformat passt auch in Rennautos

Mit einer neuen Generation extrem starker Grafikprozessoren will das Unternehmen Nvidia nicht in erster Linie Gamer glücklich machen, sondern alle, die gewaltige Rechenleistung im überschaubaren Format brauchen. Vor allem Wissenschaftler, die an künstlicher Intelligenz forschen, hat Nvidia im Blick.

Nvidia hat einen extrem leistungsfähigen Grafikprozessor entwickelt, der in der neuen Rennserie „Roborace“ der FIA in fahrerlosen Elektroautos eingesetzt werden.

Nvidia hat einen extrem leistungsfähigen Grafikprozessor entwickelt, der in der neuen Rennserie „Roborace“ der FIA in fahrerlosen Elektroautos eingesetzt werden.

Foto: Daniel Simon/Roborace

Es ist das erste System, das speziell für künstliche Intelligenz entwickelt wurde – sagt jedenfalls der Hersteller. Ein Großrechner in überschaubarem Format, „der die unbegrenzten Rechenanforderungen von künstlicher Intelligenz erfüllt“, behauptet Nvidia, einer der führenden Produzenten von Grafikprozessoren, kurz GPU.

Warum GPU? Weil die Branche entdeckt hat, dass mit ihnen im Vergleich zu klassischen Rechenkernen, also CPU, deutlich mehr Leistung bei geringer Größe möglich ist. Der Trick sind so genannte GPU-Beschleuniger. Von ihnen hat Nvidia eine neue Generation entwickelt. Und die ermögliche im neuen Supercomputer namens „DGX-1“, den das Unternehmen jetzt vorstellte, einen Datendurchsatz, der etwa 250 durchschnittlichen Servern auf CPU-Basis entspreche.

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Imitation des menschlichen Gehirns

Der DGX-1 soll nicht nur die Rechenkapazitäten, sondern auch passende Software und Entwicklertools für „Deep Learning“ bieten. Dieser Begriff beschreibt die Fähigkeit des autonomen Lernens von Maschinen. „Damit lässt sich eine neue Art von intelligenten Maschinen erstellen, die lernen, sehen und die Welt genauso wahrnehmen, wie Menschen es tun.

Forscher können damit in kürzerer Zeit größere und anspruchsvollere, tiefe neuronale Netzwerke schaffen“, sagt Nvidia-Chef Jen-Hsun Huang. Diese Netzwerke imitieren letztlich das menschliche Gehirn mit seinen selbstständigen Lernprozessen.

Nvidia-Chef Jen-Hsun Huang präsentierte die neuen extrem starker Grafikprozessoren, die Nvidia künftig auch in autonom fahrenden Autos einsetzen will. 

Nvidia-Chef Jen-Hsun Huang präsentierte die neuen extrem starker Grafikprozessoren, die Nvidia künftig auch in autonom fahrenden Autos einsetzen will.

Quelle: Nvidia

Nicht, dass es solche Leistungen nicht schon gäbe – der Clou ist, dass sie relativ leicht verfügbar wird. Jedenfalls dann, wenn man die 129.000 $ übrig hat, die DGX-1 kosten soll, wenn er im Juni an die ersten Kunden in den USA ausgeliefert wird.

Einsatz in Rennserie für autonome Autos

Die gesamte Architektur nennt Nvidia „Pascal“. Das System soll das Maxwell-System, das heute state oft the art ist, weit übertreffen. „Durch die Tatsache, dass neuronale Netze immer komplexer werden, brauchen wir schnellere GPUs mit größerem Speicher und auch viel bessere Kommunikation zwischen den GPUs. Genau das liefert Pascal“, sagte Yann LeCun, bei Facebook verantwortlich für den Bereich künstliche Intelligenz.

Der Hersteller will seine Fähigkeiten demnächst auch publikumswirksam demonstrieren: Die Elektroautos in der neuen Rennserie „Roborace“, die zur Formula E gehört, werden allesamt mit Computersteuerung von Nvidia ausgestattet. Denn eine der ersten und wichtigsten Anwendungen von künstlicher Intelligenz ist nach Ansicht des Unternehmens das Autonome Fahren. In diesem Bereich arbeitet Nvidia auch mit anderen Unternehmen wie Google und Autoherstellern wie Audi, General Motors, Honda und Hyundai zusammen.

Computerspiel-Fans mit Geld freuen sich indes auch schon auf die neuen Grafikprozessoren. Allerdings soll es die entsprechenden Grafikkarten erst im nächsten Jahr geben, und dann auch nur mit einer kleineren, nicht ganz so leistungsstarken Variante.

 

Ein Beitrag von:

  • Werner Grosch

    Werner Grosch ist Journalist und schreibt vor allem über Technik. Seine Fachgebiete sind unter anderem Elektromobilität, Energie, Robotik und Raumfahrt.

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