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Machine Learning

  • MLPerf Training 2.0: NVIDIA die beständige Konstante, Graphcore, Google und Habana mit neuer Hardware

    Die MLCommons hat die neuesten Ergebnisse für das Training von AI-Netzwerken veröffentlicht. Im Rahmen des MLPerf Training v2.0 geht es einmal mehr darum, eine Vergleichsbasis für solche Systeme zu bilden. Unternehmen wie Dell, HPE, Google, Inspur, Intel, Lenovo, NVIDIA, Gigabyte, Supermicro, Graphcore und viele weitere können an den Benchmarks teilnehmen, müssen sich natürlich an die aufgestellten Regeln halten und dürften auch die... [mehr]

  • MLPerf Training 1.0: Graphcore und Google greifen NVIDIAs Vormachtstellung an

    Die MLCommons haben pünktlich zur ISC 21 die Ergebnisse des MLPerf Training in der Version 1.0 veröffentlicht. Für diese neueste Version der Benchmark-Ergebnisse wurden einige Prozesse in der Teilnahme geändert, sodass es für Unternehmen einfacher werden soll, daran teilzunehmen. So wurden die bisher verwendeten Übersetzungs-Benchmarks GNMT und Transformer aus der Wertung genommen. Auf der anderen Seite wurde mit RNNT eine... [mehr]

  • NVIDIA und Mellanox wollen Supercomputer per AI schützen

    Zusammen mit der Ampere-Architektur bzw. der gigantischen GA100-GPU präsentierten NVIDIA und Mellanox auch die ersten Früchte der engeren Zusammenarbeit durch den Kauf des israelischen Netzwerkspezialisten. In den DGX-Systemen finden sich unter andere gleich mehrere ConnectX-6 Lx SmartNICs von Mellanox. Die EGX A100 ist eine Erweiterungskarte mit GA100-GPU ist direkt mit den ConnectX-6 Lx SmartNICs bestückt. Heute nun kündigt... [mehr]

  • Chips designen Chips: Machine Learning übernimmt das Floorplanning

    Mit dem Chip Design with Deep Reinforcement Learning haben einige Forscher bei Google AI, genauer gesagt dem Brain Team, eine selbstlernende Methode für das Floorplaning von Chips vorgestellt. Moderne Chip-Architekturen befinden sich über Jahre in der Entwicklung. Je nach Größe des Projekts und der Auslegung vergehen zwischen zwei und fünf Jahren. Heute bereits zu wissen, welche Anforderungen in zwei bis fünf Jahren an das Design... [mehr]

  • Machine Learning macht aus altem S/W-Video 4K60FPS

    Alte Filmaufnahmen haben durchaus ihren Charme und können je nach Genre dazu beitragen, dass bestimmte Filme und Serien nur in der jeweiligen Optik funktionieren. Doch in Zeiten immer hochauflösender Inhalte fallen so manche Filmsequenzen optisch weiter zurück. Die Ankunft eines Dampfzuges in La Ciotat ist eine der ikonischsten Aufnahmen der Filmgeschichte. Die 1896 von Auguste und Louis Lumière gemachten Aufnahmen stellten zur... [mehr]

  • ISC19: Intel sieht HPC-Markt im Wandel – neuer HPL-AI-Benchmark für mehr Klarheit

    Regelmäßig zur Supercomputing im November und zur International Supercomputing Conference im Juni wird eine neue Liste der Top500-Supercomputer vorgestellt. Dies ist auch am gestrigen Tag, dem ersten der ISC19 in Frankfurt geschehen. In Gesprächen mit einigen Herstellern ist schnell zu spüren, dass die Top500-Liste zunehmend in den Hintergrund des Interesses rückt und dies hat gleich mehrere Gründe. Zudem gibt es einen Wandel in der Auslegung... [mehr]

  • Qualcomm stellt dedizierte AI-Beschleunigerhardware vor

    In seinen eigenen SoCs verbaut Qualcomm schon seit geraumer Zeit dedizierte Inferencing-Hardware und beschleunigt damit beispielsweise Mechanismen zur Verbesserung von Bildern, der Spracherkennung und in weiteren Anwendungsbereichen. Doch nun scheint Qualcomm einen Schritt weiter gehen zu wollen und kündigt auf dem AI Day in San Francisco dedizierte Inferencing-Hardware für 2020 an. Qualcomm sieht in diesem Markt ein Potential von 17... [mehr]

  • NVIDIA will 3D-Welten durch AI erzeugen lassen

    Der Begriff prozeduales Leveldesign ist vielen sicherlich von Spielen wie No Man's Sky und Star Citizen bekannt. Dahinter verbirgt sich die prozedurale Synthese oder prozedurale Generierung von Inhalten wie Texturen, 3D-Objekten und Musik in einem vom Entwickler gesteckten Rahmen, um nicht eine zu 100 % vordefinierte Welt anfertigen zu müssen. Im Falle der beiden Weltraum-Abenteuer ist es nur so möglich hundert oder gar tausenden... [mehr]

  • Neuronale Entwicklerplattform: Pohoiki Springs verwendet 768 Loihi-Chips

    Auch wenn die Entwicklung neuer CPU-Architekturen bei Intel derzeit stillzustehen scheint, so macht der Chipgigant in anderen Bereichen große Fortschritte. Dazu gehört der im September 2017 vorgestellte Loihi-Chip, der aus 130.000 „Neuronen" aus Silizium besteht, die sich abhängig von der jeweiligen Anwendung selbstständig verknüpfen sollen. In einem ersten Schritt ging es für Intel darum das Potential der Hardware auszuloten und... [mehr]

  • AI-Intelligenz als USB-Stick: Intels NCS 2 bietet 8fach höhere Leistung

    Der Einstieg in die AI-Welt setzt nicht zwangsläufig leistungsstarke Hardware voraus. Die Zeiten, die Berechnungen auf dem Prozessor des Heim-PC ablaufen zu lassen, sind allerdings auch vorbei. Mit dem Neural Compute Stick (NCS) bietet Intel günstige Einsteigerhardware in Form eines USB-Sticks. Der NCS der ersten Generation verwendet eine Vision Processing Unit (VPU) von Movidius. Im Falle des ersten NCS war dies der Myriad 2, der... [mehr]

  • Füttern der Bestie: PNY PURE AIRI verbindet HPC mit Storage und Netzwerk

    Seit einigen Jahren bietet NVIDIA Systeme für das High Performance Computing und Deep-Learning-Anwendungen an. Über seine Partner wie IBM, Dell, HPE und einige andere sind entsprechende Server ebenfalls für entsprechende Anwendungen verfügbar. PNY ist seit 2003 der exklusive Partner für den Verkauf der Hardware von NVIDIA im Bereich von Quadro- und Tesla-Karten und bietet seit einiger Zeit auch auf Kundenwunsch gefertigte HPC-Server an. Dieses... [mehr]

  • DeepMind AI lernt CTF-Teamplay und bekommt taktisches Verständnis

    Die Google-Tochter DeepMind will Machine-Learning-Anwendungen in die verschiedensten Bereiche einbringen. Bereits seit einiger Zeit arbeitet man an ML-Netzwerken, die in Spielen ein taktisches Verständnis entwickeln sollen. Dabei gehen die Algorithmen einen Schritt weiter als Systeme, die in Brettspielen wie Schach oder Go schon längst auch die stärksten menschlichen Gegner schlagen. Für Starcraft II und Dota 2 gibt es bereits... [mehr]

  • NVIDIAs HGX-2 bietet 2 PFLOPS an Rechenleistung

    Zur GPU Technologies Conference im vergangenen Jahr stellte NVIDIA mit dem HGX-1 ein Serversystem vor, welches im Grunde genommen eine wassergekühlte Variante des DGX-1 und für den Einsatz in der HPC-Cloud vorgesehen ist. In diesem Jahr hat NVIDIA die Varianten der Tesla V100 mit 32 GB, also verdoppelten HBM2, vorgestellt. Auch die Quadro V100 ist seit dem Frühjahr in dieser Ausbaustufe verfügbar. Heute nun stellt NVIDIA das HGX-2 vor... [mehr].

  • Chinesisches Unternemen Cambricon entwickelt AI-Chip für Datacenter

    Der Markt an Anbietern für AI im Datacenter-Segment wird um einen weiteren Hersteller erweitert. Allerdings ist Cambricon Technologies bereits an der Entwicklung der AI-IP im Kirin 970 von Huawei beteiligt gewesen, der unter anderem im Huawei Mate 10 Pro zum Einsatz kommt. Die Cambricon-1A getaufte IP (Intellectual Property) kann von weiteren SoC-Herstellern lizenziert wird, kommt bisher aber nur im Kirin 970 zum Einsatz. Nun aber... [mehr]

  • Intel stellt Nervana NNP-L1000 alias Spring Crest für 2019 in Aussicht

    Auf der AI DevCon hat Intel weitere Details zu Spring Crest, bzw. dem Neural Network Processor (NNP) veröffentlicht. Bisher stammen die letzten offizielle Informationen aus dem Herbst 2017 und sprachen von 32 GB HBM2, der über eine Speicherbandbreite von 1 TB/s verfügen sollte. Außerdem sollten eigene Processing Cluster zum Einsatz kommen, deren Entwicklung das Unternehmen Nervana bereits vor dem Kauf durch Intel begonnen... [mehr]

  • Intel Xeon Scalable schlägt NVIDIAs V100-GPUs

    Einmal mehr will Intel die Leistung seiner eigenen Prozessoren im Bereich des Machine Learnings unterstreichen und liefert dazu eine interessante Livedemo in Form eines Videos und eines dazugehörigen Blogposts. Google, NVIDIA und auch Intel haben bereits Optimierungen angekündigt, die TensorFlow auf der eigenen Hardware beschleunigen – lassen teilweise sogar eigene Hardware fertigen, welche entsprechende Anwendungen beschleunigen. Im... [mehr]

  • Machine Learning: Google News wird umgekrempelt

    Google krempelt seinen Nachrichten-Aggregator Google News komplett um und will ihn dank Machine Learning intelligenter machen. Dem Nutzer sollen so gezielter Inhalte präsentiert werden, die ihn tatsächlich interessieren. Im Rahmen seiner Entwicklerkonferenz I/O am Dienstagabend hat man die neue Version näher vorgestellt.  Als Google News vor etwa 15 Jahren gestartet wurde, war die Intention dahinter noch eine völlig andere:... [mehr]

  • Googles TPUs werden enger gepackt und wassergekühlt

    Auf der Keynote der diesjährigen Google I/O drehte sich vieles um Machine Learning und intelligente Assistenzsysteme. Um diese trainieren zu können, arbeitet Google seit einigen Jahren an eigener Hardware, die auf diese Anwendungen ausgelegt sind – Tensor Processing Units oder kurz TPUs. Bei der TPU handelt es sich um einen Custom-ASIC (Application Specific Integrated Circuit), der speziell auf das Machine Learning... [mehr]

  • Machine Learning statt Accountabfrage: Steam Spy ist wieder online

    Nach einer kurzen Zwangspause liefert Steam Spy wieder Daten. Die sollen laut Gründer und Betreiber Sergey Galyonkin allerdings weniger genau als in der Vergangenheit sein. Grund hierfür ist der neue Mechanismus, der für die Aufbereitung der Informationen zur Anwendung kommt. Denn nach wie vor kann der Dienst nur stark eingeschränkt an Daten von Steam-Nutzern gelangen. Mitte April hatte Valve die Steam-Datenschutzeinstellungen überarbeitet... [mehr].

  • Alibaba kauft C-Sky und arbeitet ein eigener Machine-Learning-Hardware

    Alibaba, das chinesische Großunternehmen und die größte IT-Firmengruppe Chinas, will sich weiter von US-Unternehmen unabhängig machen. Da man sehr stark in den Bereichen Machine Learning aktiv ist, kauft man derzeit viel Hardware aus den USA – sei es von Intel oder von NVIDIA. Doch bereits seit einiger Zeit deutet sich an, dass sich Unternehmen wie Alibaba unabhängiger von US-Unternehmen machen wollen – auch weil die USA... [mehr]

  • Intel und Microsoft: Mit Windows ML und Movidius Myriad X zur AI für den PC

    KI, AI, ML – die Integration von künstlichen Intelligenzen schreitet immer weiter voran. Microsoft hat mit Windows ML nun die entsprechende API für das eigene Betriebssystem vorgestellt. Für die Hardware arbeitet man mit dem Chipgiganten Intel zusammen, der mit den Movidius-Myriad-X-Chips die richtige Hardware zur Hand haben will. Viele Hersteller fahren in diesem Segment zweigleisig. In der Cloud werden große Datensätze und solche... [mehr]

  • Ubisoft verwendet AI um Programmierfehler in Spielen zu verhindern

    Immer wieder versprechen Spieleentwickler intelligentere Computergegner und ein realistischeres Verhalten der Charaktere. Ubisoft versucht mit Hilfe von Machine Learning in nun zwei Feldern vom aktuellen AI-Trend zu profitieren. Auf der Ubisoft Developer Conference in Montreal stellte man den Commit Assistant vor. Dieser soll Fehler im Code der Spiele erkennen, bevor diese per Commit in den Entwicklungspfad gelangen. Sie... [mehr]

  • ASIC-Produzent nutzt Bitcoin-Chips als neuronalen Prozessor

    Unter Bitcoin-Minern hat sich Bitmain bereits einen Namen gemacht, denn seit einigen Jahren bietet man hier immer wieder neue AISC-Prozessoren und dazugehörige Systeme für das Mining von Bitcoins an. Mit dem BM1387 hat Bitmain den ersten ASIC aus der 16-nm-Fertigung von TSMC vorgestellt. Dieser erreicht mit 0,098 J/GH eine äußerst hohe Effizienz. Im größten System, dem Antminer S9, sind 189 solcher Chips verbaut. Eine... [mehr]

  • Dank Data Management und Machine Learning – Mercedes erfolgreich in der Formel 1

    Am vergangenen Wochenende ist das Formel-1-Team von Mercedes Benz, welches unter dem Namen Mercedes AMG Petronas fährt, zum vierten Mal in Folge Weltmeister geworden. Dazu haben sicherlich verschiedene Dinge beigetragen, auch wenn Fahrer, Motor, Aerodynamik und die Teamarbeit von mehr als 1.100 Mitarbeiter im Vordergrund stehen, so ist die Technik im Hintergrund längst ein ebenso entscheidender Faktor geworden. Daten sind nicht nur für Google,... [mehr]

  • Ein Blick in Google’s Tensor Processing Unit (TPU)

    Themen wie Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence, die eigentlich nur Synonyme füreinander sind, spielen in der heutigen Welt eine immer wichtigere Rolle. Unternehmen wie Intel, Google und NVIDIA haben sich darauf vorbereitet und entsprechende Hardware entwickelt. Google hat dazu die Tensor Processing Unit (TPU) entwickelt, zu der es nun weitere Informationen gibt. Bei der TPU handelt es sich um einen Custom-ASIC... [mehr]

  • AMD präsentiert Radeon Instinct – Machine Learning im Fokus

    Auch wenn AMD den professionellen Markt durch die Vorstellung zahlreicher FirePro-Produkte, darunter die neue WX-Serie, nicht vollständig hat links liegen lassen, so spielen diese Produkte vor allem im High-End Supercomputing-Bereich nicht wirklich eine wichtige Rolle. Nun aber stellt AMD eine komplett neue Strategie in diesem Segment vor: Radeon Instinkt. Mit Radeon Instinkt will AMD ein komplettes Ökosystem für Machine Learning,... [mehr]

  • Technologieriesen gründen AI-Verband

    Mehrere führende Technologiekonzerne haben einen Verband zur Erforschung künstlicher Intelligenz gegründet. Amazon, DeepMind/Google, Facebook, IBM und Microsoft sind die Gründer der Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society (Partnership on AI). Apple, Intel und AMD gehören nicht zur illustren Runde. Ziel sei es, das Verständnis der Künstlichen Intelligenz in der Öffentlichkeit zu fördern sowie optimale Verfahren zu... [mehr]