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11.10.2018 11:49

Einzigartige Infrastruktur für Deep Learning – DFKI erhält ersten NVIDIA DGX2 Supercomputer Europas

Christian Heyer DFKI Kaiserslautern
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, DFKI

    Kaiserslautern/München, 11.10.2018 – Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) erhält als erste Institution in Europa einen NVIDIA DGX-2 Supercomputer, der als die derzeit leistungsfähigste Rechenmaschine der Welt für moderne KI-Verfahren gilt. Jensen Huang, Gründer CEO von NVIDIA, stellte diesen gestern in seiner Keynote auf der GPU Technology Conference Europe GTC in München vor und verwies auf die herausragende Arbeit des DFKI im Bereich der Satellitenbildanalyse.

    Prof. Dr. Andreas Dengel, Leiter des Forschungsbereichs Smarte Daten & Wissensdienste am DFKI in Kaiserslautern und Koordinator des Deep Learning Kompetenzzentrums freut sich über den Zuwachs im Serverraum: „Mit der Erweiterung unseres Machine Learning-Rechenzentrums um eine DGX-2 festigen wir die Stellung des DFKI als Nr. 1 in der Anwendung von Deep Learning-Verfahren für den industriellen Nutzen und schaffen eine europaweit einzigartige Infrastruktur für die Forschung im Bereich Lernender Systeme“.

    Zu den Forschungsarbeiten, die mit der neuen Hardware weiter vertieft werden sollen, gehört die Analyse von Satellitenbildern zur Erkennung und Erfassung der aktuellen und zu erwartenden Auswirkungen von Naturkatastrophen, aus der Einsatz- und Rettungskräfte mit zeitkritischen Informationen unterstützt werden.

    Ein Schlüsselthema für die Entwicklung lernender und autonomer Systeme und Gegenstand der DFKI-Forschung ist die Entschlüsselung der Verarbeitungswege tiefer neuronaler Netze. Neuartige Verfahren des DFKI sind dabei, erstmals Licht in die Vorgänge der „Black Box“ des Deep Learning zu bringen und helfen, deren Entscheidungsprozesse nachvollziehbarer zu machen.
    Darüber hinaus sollen mit den neuen Rechenmöglichkeiten weitere zukunftsträchtige Potentiale erschlossen werden.

    „Das leistungsfähigste KI-System der Welt für die komplexesten KI-Herausforderungen“

    NVIDIA beschreibt die DGX-2 als das leistungsfähigste KI-System der Welt, das erstmals über eine Leistung von 2PetaFLOPS verfügt. Der KI-Supercomputer integriert 16 NVIDIA Tesla V100 Tensor Core GPUs, die über NVIDIA NVSwitch verbunden sind. Eine AI-Netzwerkstruktur, die einen Durchsatz von 2,5 TB pro Sekunde liefert. Seine revolutionäre Architektur erlaubt die Beschleunigung neuer KI-Modelltypen, die sich bislang nicht trainieren ließen. Damit sind die Komplexität und Größe von Modellen Neuronaler Netze nicht mehr durch die Grenzen herkömmlicher Architekturen eingeschränkt. Mehr...

    Der Ausbau der Machine Learning-Infrastruktur des DFKI wird im Rahmen einer gemeinsamen Schwerpunktsetzung zum Ausbau der Deep Learning-Forschung in Rheinland-Pfalz durch das Land gefördert.

    Pressekontakt DFKI:
    Christian Heyer
    Leiter Unternehmenskommunikation
    Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) Kaiserslautern
    Trippstadter Str. 122
    67663 Kaiserslautern
    Tel.: 0631 / 205 75-1710
    E-Mail: uk-kl@dfki.de


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Prof. Dr. Andreas Dengel
    Leiter Forschungsbereich Smarte Daten & Wissensdienste
    Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) Kaiserslautern
    Trippstadter Str. 122
    67663 Kaiserslautern
    Tel.: 0631 20575 1000
    E-Mail: Andreas.Dengel@dfki.de


    Weitere Informationen:

    https://www.dfki.de/web/presse/pressemitteilung/2018/DGX-2 Pressemitteilung auf DFKI.de
    https://blogs.nvidia.com/blog/2018/10/10/dfki-dgx-2-supercomputer/ NVIDIA-Blog


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    Elektrotechnik, Informationstechnik, Mathematik, Wirtschaft
    überregional
    Forschungs- / Wissenstransfer, Forschungsprojekte
    Deutsch


    Die Analyse von Satellitenbildern überfluteter Gebiete kann wichtige Informationen für Einsatz- und Rettungskräfte liefern.


    Zum Download

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    Andreas Dengel (l.) und Jensen Huang (r.)


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