Künstliche Intelligenz dominierte die Eröffnungsrede von Nvidia-Chef Jensen Huang bei der "GPU Technology Conference". Sein Unternehmen rührte kräftige die Werbetrommel für eine KI-Zukunft und enthüllte den neuen Supercomputer DGX-2, der maschinelle Lernverfahren beschleunigen soll.
Laut Huang richtet sich der DGX-2 Supercomputer gezielt an Wissenschaftler, die an Deep-Learning-Verfahren forschen und Künstliche Intelligenz trainieren wollen. Die zwei Petaflops Leistung erreicht das System durch 16 Tesla-V100-GPUs, der schnellsten Grafikkarte, die Nvidia bislang gebaut hat.
160 Kilo wiegt das Ungetüm, das im Alleingang einen ganzen Serverraum mit rund 300 Standard Dual-CPU-Server ersetzen können soll - und das bei deutlich geringerem Energieverbrauch und viel geringeren Anschaffungskosten. Nvidia verspricht einen 60 Mal geringeren Platzbedarf und einen um den Faktor 18 reduzierten Energieverbrauch bei einem Achtel der Kosten. "Je mehr man kauft, desto mehr spart man", verspricht Huang selbstbewusst bei seiner Eröffnungsrede.
Deutlich schnelleres Deep-Learning-Training
Im Vergleich zum erst im vergangenen September veröffentlichten und ebenfalls für Deep-Learning-Training optimierten Vorgängermodell DGX-1 soll der DGX-2 rund 500 Prozent mehr Leistung bringen. Laut Huang kann der Supercomputer ein Training eines künstlichen neuronalen Netzes in anderthalb Tagen beenden, bei dem der Vorgänger noch 15 Tage rechnen musste.
"Mehrschichtige neuronale Netze werden immer tiefer und klüger, können mehr Dinge", sagt Huang. "Umso größer und komplexer sie werden, desto mehr Computerleistung brauchen wir."
Die Mehrleistung lässt sich Nvidia vergüten: 399.000 US-Dollar soll der DGX-2 kosten, das ist mehr als doppelt so viel wie der DGX-1. Der Supercomputer soll ab dem dritten Quartal ausgeliefert werden. Unter anderem kündigt Microsoft an, Nvidias neue Grafikkartentechnologie für Forschung an besserer Spracherkennung und KI-Übersetzung einsetzen zu wollen.
Dass es Nvidia ernst meint mit Künstlicher Intelligenz, lässt das Einstiegsvideo der GPU-Konferenz vermuten. Es zeigt verschiedene Szenarien - Verkehr, Medizin, Forschung - in der Künstliche Intelligenz die Menschheit grundlegend voranbringen soll.
