Welche Auswirkungen hat High Performance Computing auf die KI?

Oberflächlich betrachtet scheinen High Performance Computing (HPC) und Künstliche Intelligenz (KI) nicht direkt miteinander verbunden zu sein. Doch als hochaktuelle Technologie löst KI weltweit eine neue Technologiewelle aus. Für KI ist leistungsstarke Rechenleistung unverzichtbar. HPC kann diese Rechenleistung bereitstellen, um die Defizite des KI-Computings auszugleichen und schnelleres Lernen und die Bearbeitung von Problemen zu ermöglichen. Dieser Artikel erläutert detailliert, was High Performance Computing ist und welche enormen Vorteile es der Künstlichen Intelligenz bietet.

Was ist High Performance Computing

HPC bezeichnet den Einsatz von Rechenclustern zur Lösung großer und komplexer Probleme durch die Integration von Rechenressourcen. HPC-Systeme verbessern Rechengeschwindigkeit und -effizienz erheblich, indem sie mehrere Rechenaufgaben auf mehrere Prozessoren verteilen und gleichzeitig ausführen. Kernstück ist das Prinzip der parallelen Codeausführung. Dies wird durch die Parallelisierung von Prozessen und das Hinzufügen weiterer Rechenkerne erreicht, wodurch ein relativ großes Hochleistungsrechnersystem entstehen kann. Im HPC werden viele Hochleistungskomponenten wie 800G-Transceiver erforderlich sind.

Wie funktioniert ein Hochleistungsrechnersystem?

Im Gegensatz zum herkömmlichen Computing nutzt HPC die parallele Ausführung von Rechenclustern und die leistungsstarken Funktionen von Hochleistungskomponenten, um die Berechnung und Analyse großer Datenmengen zu ermöglichen. Millionen von Rechenkernen können Daten gleichzeitig verarbeiten, was die Rechengeschwindigkeit deutlich verbessert. Darüber hinaus umfasst es Hochgeschwindigkeits- und Low-Latency-Komponenten für Netzwerk, Speicher und Computing, um die Gesamtleistung des Rechenclusters zu steigern. Das Funktionsprinzip ist wie folgt: 

Massendaten sind beispielsweise wie große Warenmengen im Hafen, und Computer sind wie Arbeiter, die Güter transportieren. Herkömmliche Computer ermöglichen es nur einem Arbeiter, Güter zu transportieren. Unabhängig von seiner Kraft und seiner Geschwindigkeit ist seine einmalige Frachthandhabung begrenzt. HPC ermöglicht Millionen von Arbeitern, Güter gleichzeitig zu transportieren, und die Effizienz ist natürlich deutlich höher als bei herkömmlichen Methoden.

Was bedeutet KI?

Künstliche Intelligenz bezeichnet die Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen, die Menschen bei der Bewältigung komplexer Aufgaben unterstützen. Computer oder Computersysteme simulieren menschliche Intelligenz, indem sie große Mengen an Wissen erlernen, schlussfolgern und selbst korrigieren. Spezifische KI-Technologie manifestiert sich in automatisierten Systemen, die komplexe Aufgaben wie autonomes Fahren oder Sprachübersetzung ausführen. Sie findet breite Anwendung in Branchen wie Medizin, Transport, Fertigung und KI-RechenzentrumKünstliche Intelligenzsysteme haben zudem unterschiedliche Anforderungen an die Rechenleistung, die in der Regel durch folgende Punkte bestimmt werden:

Die Komplexität der Aufgabe

Die Größe des zu verarbeitenden Datensatzes

Die verwendeten KI-Algorithmen und Modelle

Bei hoher Aufgabenkomplexität, großem Datenumfang und relativ komplexen KI-Algorithmen und -Modellen sind hohe Rechenressourcen erforderlich. Hier kommt High-Performance-Computing ins Spiel. HPC-Systeme können umfangreiche, intensive und komplexe Aufgaben bewältigen.

Welchen Einfluss hat HPC auf die KI-Technologie?

Künstliche Intelligenz und Hochleistungsrechnen sind zwei sich gegenseitig begünstigende Bereiche. Sie können die Datenanalyse im HPC verbessern, die Geschwindigkeit der Ergebnisausgabe erhöhen und die Genauigkeit gewährleisten. Die hohe Rechengeschwindigkeit von HPC bietet KI zudem leistungsfähigere Datenverarbeitungsmöglichkeiten und bietet zudem eine erhebliche Skalierbarkeit.

Hochleistungsrechnen und künstliche Intelligenz arbeiten zusammen

HPC eignet sich aus folgenden Gründen für KI:

KI-Anwendungen beinhalten normalerweise komplexe neuronale Netzwerke mit Millionen von Parametern, und Hochleistungsrechnen kann durch parallele Ausführung Millionen von Rechenkernen gleichzeitig ausführen, was zweifellos eine hervorragende Lösung ist.

HPC ist in der Lage, große Datenmengen zu speichern und mit hoher Geschwindigkeit auf die Daten zuzugreifen, sodass Computercluster enorme Datenmengen effektiv verarbeiten und die Ausführung von KI unterstützen können.

Durch Hochleistungsrechnen können zahlreiche Datenquellen effektiv verknüpft, Daten bereinigt und aufbereitet und in einem Hochverfügbarkeitscluster gespeichert werden, der KI-Datensätze effizienter und wirtschaftlicher verarbeiten kann.

Hochleistungs-GPU und TPU können KI-Workloads erheblich verbessern und die Anforderungen des KI-Lernens und -Trainings unterstützen.

HPC-Systeme sind flexibel skalierbar und können problemlos um eine große Anzahl von Rechenknoten, GPUs oder TPUs erweitert werden, um größere und komplexere KI-Modelle zu verarbeiten.

In der Cloud bereitgestellte HPC-Dienste können auch eine kostengünstige Lösung darstellen, da sie Benutzern einen einfachen Zugriff auf und die Verwendung von HPC-Funktionen ermöglichen.

Wie HPC zur Weiterentwicklung der KI beitragen kann

Es ist absehbar, dass Hochleistungsrechnen einen wichtigen Impuls für die Entwicklung und Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz geben wird. Es kann in folgenden Bereichen zur Entwicklung der KI beitragen:

Erhöhen Sie die Geschwindigkeit des KI-Modelltrainings: Das Training von KI-Modellen erfordert die Unterstützung einer großen Menge an Rechenressourcen. HPC-Cluster mit leistungsstarken GPUs und Universitätsverbindungen können die Trainingsgeschwindigkeit von Modellen beschleunigen und so den Zeitaufwand für Experimente und die Entwicklung von KI reduzieren.

Unterstützung bei der Verarbeitung großer Datensätze: HPC kann KI beim Speichern und Verarbeiten großer Datensätze unterstützen und so zur Verarbeitung umfassenderer und vielfältigerer Daten beitragen.

Flexible SkalierbarkeitHPC-Systeme sind flexibel skalierbar und passen sich den wachsenden Rechenanforderungen der KI an. Da die Komplexität und der Umfang von KI-Projekten stetig zunehmen, können beim Hochleistungsrechnen jederzeit weitere Rechenknoten und Speicherplatz hinzugefügt werden.

Reduzieren Sie die Forschungs- und Entwicklungskosten für KI: Durch die Nutzung von HPC-Cloud-Diensten können die Forschungs- und Entwicklungskosten für KI effektiv gesenkt werden. Da keine HPC-bezogene Hardware bereitgestellt werden muss, kann die direkte Nutzung von HPC-Cloud-Diensten das Training von KI-Modellen und die Anwendungsentwicklung unterstützen.

Fazit

Schließlich zählen Hochleistungsrechnen und künstliche Intelligenz zu den fortschrittlichsten Technologien unserer Zeit und können die Produktivität von Unternehmen deutlich steigern und die Entwicklung von Hightech-Technologien wie autonomem Fahren und intelligenter Diagnose unterstützen. Diese Technologien sind zweifellos Zukunftstrends. Durch den schnellen Einsatz von HPC und KI können Unternehmen im harten Marktwettbewerb erfolgreich sein. Bei Fragen zu HPC und KI wenden Sie sich bitte an die CCIE/HCIE-Ingenieure von QSFPTEK unter [email protected].