AI Prozessor in der Praxis

KI schon heute in Unternehmen nutzen

21.12.2020
Anzeige  Die Diskussion über Künstliche Intelligenz wird zunehmend von ethischen Überlegungen und Bildern humanoider Roboter bestimmt. Die Realität sieht anders aus: Es geht um Bilder- und Mustererkennung, um lernende Algorithmen und Automatisierung. Mit den richtigen Architekturen können Unternehmen davon schon heute ihrer IT profitieren.
Jede KI muss für ihre Aufgabe trainiert werden - fast so wie ein Mensch.
Jede KI muss für ihre Aufgabe trainiert werden - fast so wie ein Mensch.
Foto: Peshkova - shutterstock.com

Deutschland wird oft nachgesagt, neuer Technologie skeptisch gegenüber zu stehen, sich zu lange Gedanken um das wie und warum zu machen, zu oft zu hinterfragen. Bedenkenträger überall, heißt es dann oft. Vielfach ist es aber gut, sich gründlich Gedanken über neue Entwicklungen zu machen, damit sie in der Gesellschaft gut ankommen. Diese Aufgabe hatte auch die Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz (KI) des Deutschen Bundestages, die Ende Oktober ihren Abschlussbericht vorgelegt hat.

Indem Huawei AI Prozessoren in alle Produkte – vom Campus-Switch bis zur Storage-Lösung einbaut, bringt es die Vorteile Künstlicher Intelligenz schon heute in Unternehmen, die sich mit eigenen KI-Lösungen noch gar nicht beschäftigt haben.
Indem Huawei AI Prozessoren in alle Produkte – vom Campus-Switch bis zur Storage-Lösung einbaut, bringt es die Vorteile Künstlicher Intelligenz schon heute in Unternehmen, die sich mit eigenen KI-Lösungen noch gar nicht beschäftigt haben.
Foto: Huawei

Darin geht es unter anderem um den Mangel an Fachkräften in dem Gebiet, das Spannungsfeld zwischen Datenschutz und Künstlicher Intelligenz, die Möglichkeiten der Regulierung algorithmischer Entscheidungssysteme, Datenethik und Diskriminierungsfreiheit. Bei diesen Überlegungen gingen die Beteiligten davon aus, dass KI-Systeme künftig Einfluss auf alle unsere Lebensbereiche nehmen werden. Diese Annahme ist sicher richtig. Deshalb ist die Diskussion um ethische, rechtliche und regulatorische Aspekte auch wichtig und sinnvoll.

Dabei sollte aber nicht vergessen werden, dass erstens KI schon heute in vielen Bereichen wertvolle Dienste leistet und zweitens KI in der Praxis sehr viele Einsatzfelder hat, die weit weg vom persönlichen Lebensalltag sind, Firmen aber effektiv bei ihrer Arbeit oder beim Betrieb ihrer Infrastruktur unterstützen. Je nach Einsatzszenario kommt KI dabei entweder schon als integraler Bestandteil vieler Produkte oder eher als zusätzliche Lösung vor. Diese beiden Fälle sollen daher im Folgenden getrennt betrachtet werden.

KI als integraler Produktbestandteil

IT soll uns helfen, Komplexität zu bewältigen überwältigt uns mit ihrer Komplexität zunehmend. Gleichzeitig verlassen wir uns immer mehr darauf, dass IT einfach verfügbar ist und fehlerlos funktioniert. Schon kleine Ausfälle bringen ganze Unternehmensprozesse in Gefahr. Manuelle Eingriffe und aufwändige manuelle Fehlersuche sind da schlichtweg nicht mehr möglich. Hier hilft in die IT-Produkte bereits fest integrierte KI, Verfügbarkeit und Leistungsfähigkeit hoch zu halten.

Ein Beispiel sind Storage-Lösungen von Huawei. Beim Storage-Angebot OceanStor Dorado kommen Huawei-eigene AI Prozessoren um Einsatz, mit denen sich zum Beispiel zu erwartende Engpässe bei der Performance bereits 60 Tage vor Eintritt und gravierende Fehler bei einer SSD 14 Tage vorher dem Ausfall vorhersagen lassen. Das gibt ausreichend Zeit, um präventiv zu agieren, statt später reagieren zu müssen.

Ein anderes Beispiel für im Produkt integrierte KI ist der Rechenzentrums-Switch CloudEngine 16800 von Huawei. Hier sorgt der integrierte AI Prozessor mit dem innovativen iLossless-Algorithmus für geringere Latenzzeiten und einen höheren Durchsatz ganz ohne Paketverlust. Dank der mit dem integrierten AI Prozessor durchgeführten lokalen Analysen und der von ihm unterstützten Entscheidungsfindung in Echtzeit lassen sich wirklich intelligente Netzwerke aufbauen und betreiben.

Aber auch schon in wesentlich kleineren Netzwerkprodukten bringt die feste Integration von KI enorme Vorteile. Durch die Ermittlung und visuelle Darstellung der gegenseitigen Beeinflussung der einzelnen Access Points und entsprechende Einstellungen lassen sich selbst umfangreiche WLAN-Installationen schnell planen, einrichten und optimieren. Das bestätigt etwa ein Testbericht für die Kalibrierung der Sendeleistung von Campus-WLAN-Access-Points.

Die AI-Integration setzt sich auch in Huaweis Network-Management-Suite iMaster NCE-Campus fort. Auch hier unterstützt die ins Produkt integrierte KI den gesamten Lebenszyklus bei der Automatisierung eines Campus-Netzwerks - und kann sogar Fehler selbst beheben. All diese Produkte sind bereits verfügbar und zeigen, wie KI im Alltag von IT-Abteilungen für spürbare Erleichterungen sorgt

KI als eigenständige Lösung

Beim Eintritt ins Computerzeitalter ging es vielfach darum, wiederkehrende, mühselige Rechenaufgaben an eine Maschine abgeben zu können. Das spiegelt sich noch im Begriff Computer wider, der vom lateinischen Verb "computare" abgeleitet ist, was schlicht zusammenrechnen bedeutet. Mit der Zeit wurden die Aufgaben immer komplexer und für den Menschen vor der Maschine immer schwerer nachvollziehbar.

Berechnungen in der Astronomie zum Beispiel, an denen wissenschaftliche Genies wie Kepler, Galileo oder Kopernikus jahrelang arbeiteten, erledigen moderne Computer heute in Minuten - sofern sie entsprechend programmiert sind. Mit zunehmender Komplexität der Aufgaben wird auch das Programmieren schwieriger. Wie lässt man den Computer zum Beispiel in der Forschung etwas ausrechnen, dessen Ergebnis man selbst noch nicht kennt? Wie überprüft man, ob das Ergebnis korrekt ist? Hier kommt KI als "Add-on" ins Spiel.

Der Atlas 900-KI-Cluster mit Tausenden von AI-Prozessoren ist Huaweis Flaggschiff in Bezug auf eigenständige KI-Lösungen. Aber auch hier steht eine durchgängige, eigenentwickelte Architektur auf Plattformen ganz unterschiedlicher Größe und Leistungsfähigkeit bereit.
Der Atlas 900-KI-Cluster mit Tausenden von AI-Prozessoren ist Huaweis Flaggschiff in Bezug auf eigenständige KI-Lösungen. Aber auch hier steht eine durchgängige, eigenentwickelte Architektur auf Plattformen ganz unterschiedlicher Größe und Leistungsfähigkeit bereit.
Foto: Huawei

Jede KI muss für ihre Aufgabe trainiert werden - fast so wie ein Mensch. Ein Simultandolmetscher und ein Schachgroßmeister verfügen beide über großes Wissen und erhebliche Intelligenz. Dennoch könnte nicht einer von heute auf morgen die Aufgaben des anderen übernehmen. Ähnlich ist es bei KI: Die eine KI gibt es nicht, jede muss für ihre Aufgabe trainiert werden. Für einfache Aufgaben der Mustererkennung lässt sich dazu vielleicht noch auf allgemein verfügbare Services zurückgreifen. Für wirklich wertschöpfende Spezialaufgaben, die Unternehmen Differenzierung ermöglichen und Wettbewerbsvorteile sichern, ist die Ausbildung der eigenen KI jedoch unerlässlich.

Wichtige Voraussetzung ist dazu die geeignete, möglichst durchgängige Hardware-Plattform. Die bietet Huawei mit der Computing-Plattform Atlas, die auf den speziell für KI-Aufgaben entwickelten AI-Prozessoren Ascend 310 und Ascend 910 basiert und mehreren Formfaktoren verfügbar ist. Die Vorstellung, dass KI nur in großen Rechenzentren und im Verbund mehrerer, leistungsfähiger Rechner möglich sei, ist überholt. Das Beschleunigungsmodul Atlas 200 AI misst beispielsweise nur 8,5 x 52,6 x 38,5 mm und erlaubt es etwa, Bilderkennung geräteseitig zu implementieren. Damit könnte etwa in einer Großbäckerei vor dem Verpacken die Unversehrtheit von Keksen überprüft werden. Zugegeben ein vergleichsweise einfacher Einstieg in das Thema KI - aber ist es nicht genau das, was wir uns alle wünschen und uns allen am schnellsten hilft?

Beim Einstieg hilft das Entwickler-Kit Atlas 200 DK AI. Es stellt externe Ports bereit, über die Entwickler schnell und einfach auf die Fähigkeiten des Ascend-310-Prozessors zugreifen können und ist mit dem Atlas 200 AI-Beschleunigermodul ausgestattet. Programme lassen sich hier einmalig entwickeln und ohne Änderungen am Code in Edge-Devices nutzen.

Schon als fertige Edge-Lösung kommt die Atlas 500 AI Edge Station. WLAN- und LTE- Schnittstellen für den Netzwerkzugriff und die Datenübertragung sind hier bereits ab Werk vorhanden. Für den Einsatz in der Fertigung oder anderen schwierigen Umgebungen ist es mit einem stabilen Gehäuse und Thermo-Electric Cooling (TEC) Technologie hervorragend vorbereitet, dank der es bei Temperaturen zwischen -40° und + 70° C ohne Wärmeableitungslüfter einsatzfähig ist. Die Atlas 500 arbeitet mit privaten und öffentlichen Clouds, kann aus diesen Anwendungen und aktualisierte Algorithmen beziehen, und ermöglicht so einheitliche Geräteverwaltung und Firmware-Upgrades.

Für etwas anspruchsvollere KI-Aufgaben hat Huawei mit der Atlas 300I-Inferenzkarte im Standard-PCIe-Kartenformfaktor eine Lösung für den Einsatz in Rechenzentren im Portfolio. Sie eignet sich für Inferenzen - also Prozesse, bei denen aus gegebenen Fakten und Regeln Schlüsse gezogen werden. Der Atlas 500 Pro AI Edge Server nimmt bis zu vier dieser Karten auf und bietet damit ausreichend Leistung für den Einsatz in Edge-Rechenzentren. Um die Arbeit in Echtzeit zu bewältigen, bietet sich das Server-Modell Atlas 800 mit bis zu acht Atlas-300I-Inferenzkarten an.

Mit der Atlas 300T Training Card steht zudem eine Lösung bereit, die mit 256 Teraflops FP16-Rechenleistung für das Training neuronaler Netze ausgelegt ist. Nach oben sind hier kaum Grenzen gesetzt: Der Atlas 900 PoD verfügt über 64 Ascend 910-Prozessoren und bis zu 17,92 Petaflops FP16, der Atlas 900-KI-Cluster besteht sogar aus Tausenden von Ascend-910-KI-Prozessoren.

Erfahren Sie mehr darüber, wie auch Ihr Unternehmen mit Hilfe von durchgängige AI-befähigter Hardware seine IT optimieren und mit eigenständigen KI-Lösungen im Rechenzentrum oder auf Edge-Devices seine Geschäftsprozesse effektiver gestalten kann.

Der 2019 vorgestellte Ascend 910 glänzt nicht nur durch hohe Rechenleistung, sondern auch durch niedrigen Stromverbrauch und kommt inzwischen in einer Vielzahl von Huawei-Produkten zum Einsatz.