"Piz Daint" erreicht einen neuen Gipfel: "Wir konnten Deep-Learning-Berechnungen in einem Umfang skalieren, wie dies bisher undenkbar war“, erklärt Prof. Dr. Thomas C. Schulthess, Direktor des Schweizerischen Hochleistungs-Rechenzentrums CSCS.

Den Wissenschaftlern im Tessin gelang es gemeinsam mit Cray und Microsoft, die Performance des Microsoft Cognitive Toolkits (ehemals CNTK) auf dem Cray XC50-Supercomputer zu skalieren, der unter dem Namen "Piz Daint“ in Lugano seinen Dienst verrichtet.

Konkret bedeutet dies, dass sich Data Scientists künftig nicht mehr Wochen oder Monate gedulden müssen, sondern Deep Learning-Resultate "innerhalb von Stunden oder gar Minuten erhalten", so eine Mitteilung.

Aber "Trainings" gehen nicht nur viel schneller. "Das Beste daran ist, dass sich die Wissenschaftler und Forscher nun an Deep-Learning-Probleme heranwagen können, die bis dato ausserhalb ihrer Reichweite lagen," so Schulthess.

Bilderkennung sei damit also fast schon trivial, nun komme Videoerkennung. Und anstelle der Erkennung einfacher Sprachbausteine werde nun die kontextuelle Verarbeitung natürlicher Sprache möglich.

Deep-Learning-Problemstellungen stützen sich auf ähnliche Algorithmen wie Anwendungen, die traditionell auf Massenparallelrechnern ausgeführt werden. Indem die knotenübergreifende Kommunikation mit dem Cray XC Aries-Netzwerk und einer hochleistungsfähigen MPI-Bibliothek optimiert wird, stehen jeder Trainingsaufgabe erheblich mehr Rechenressourcen zur Verfügung, so die Mitteilung.

"Piz Daint" ist der schnellste Computer Europas und auf Platz acht weltweit.

Der Erfolg wird als wichtiger Schritt zur Konvergenz von Supercomputing und Big Data gewertet. (mag)