Ob bei der Entwicklung autonomer Robotersysteme oder neuartiger Funktionsmaterialien, ob bei der Optimierung von Energiesystemen oder bei der Verbesserung von Klimamodellen: Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind heute ein wichtiger Bestandteil der Forschung am KIT. Um den Einsatz dieser Zukunftstechnologien weiter voranzutreiben, engagiert sich das KIT in der Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit, kurz Helmholtz AI, einer forschungsorientierten Plattform der Helmholtz-Gemeinschaft für angewandte KI, die feldübergreifende Forschungsprojekte fördert. Hier sollen Ähnlichkeiten zwischen Anwendungen identifiziert und ausgenutzt sowie die Entwicklung neuer Methoden vorangetrieben werden.
"Dafür ist vor allem eines nötig – eine extrem hohe Rechenleistung", sagt Martin Frank, Direktor am Steinbuch Centre for Computing (SCC) am KIT und Professor am Institut für Angewandte und Numerische Mathematik (IANM) des KIT: "Beim Training einer KI mit großen Datensätzen kommen konventionelle Computersysteme an ihre Grenzen. Viele KI-Algorithmen lassen sich aber durch den Einsatz spezieller Hardware beschleunigen. Für unsere Forscherinnen und Forscher ist ein Zugriff auf solche Computersysteme heute ein entscheidender Wettbewerbsfaktor."

Das Steinbuch Centre for Computing (SCC) des KIT hat daher die Beschaffung für den derzeit am SCC im Aufbau befindlichen Hochleistungsrechner Karlsruhe (HoreKa) genutzt und ist eine Partnerschaft mit dem Marktführer NVIDIA eingegangen, um als erster Standort in Europa Zugriff auf die derzeit modernsten KI-Systeme des Unternehmens zu erhalten. Bei den nun installierten drei Computersystemen vom Typ DGX A100 handelt es sich um Hochleistungsserver mit jeweils acht NVIDIA A100 Tensor Core GPUs.
Gemeinsam erbringen die acht Beschleuniger eine Rechenleistung von 5 AI-PetaFLOP/s, also fünf Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde. Im Vergleich mit dem bislang schnellsten Vorgängermodell NVIDIA V100 ist das eine Beschleunigung um den Faktor fünf. Gleichzeitig wurden die neuen Beschleuniger mit deutlich größerem und schnellerem Hauptspeicher ausgestattet und der Durchsatz des speziellen NVLink-Netzwerks zwischen den einzelnen Chips auf 600 Gigabit pro Sekunde erhöht.

"Den Forschern ist es damit nun möglich, deutlich größere Neuronale Netzwerke als bisher in sehr viel kürzerer Zeit mit noch größeren Datenmengen zu trainieren", so Frank.

Die neuen Systeme von NVIDIA erlauben es den Forschern auch, ihre Anwendungen direkt für den zukünftigen Supercomputer HoreKa des KIT zu optimieren. Dieser wird nämlich ebenfalls mit den A100-Beschleunigern von NVIDIA ausgestattet, allerdings mit gleich 740 Stück. Bei der Inbetriebnahme im Sommer 2021 wird HoreKa damit voraussichtlich einer der zehn schnellsten Rechner Europas sein.
"Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen können die Forschung in allen Anwendungsfeldern, also dort wo die drängenden Probleme der Menschheit gelöst werden, drastisch beschleuigen", sagt Marc Hamilton, für den Bereich Entwicklung zuständiger Vizepräsident bei NVIDIA. "Unsere neuen DGX A100-Systeme mit Tensor Core GPUs und NVIDIA Mellanox HDR InfiniBand-Verbindungen unterstützen diese beschleunigte Forschung und werden den wissenschaftlichen Fortschritt in einem breiten Spektrum wichtiger Forschungsbereiche vorantreiben."

Vor dem Hintergrund der weltweiten Corona-Pandemie könnten die neuen KI-Systeme am KIT nun direkt für die Bekämpfung genutzt werden – etwa indem sie die Entdeckung von Infektions-Hotspots beschleunigen, Ausbreitungsmuster vorhersagen oder das medizinische Personal bei der Analyse von Röntgenbildern entlasten. Entsprechende KI-Forschungsinitiativen sind am KIT und in der Helmholtz-Gemeinschaft bereits gestartet.