In dieser Große Rechenleistung In dieser Podcast-Folge spricht Gabriel Broner mit Dave Turek, Vice President für HPC und kognitive Systeme bei IBM, darüber, wie KI die Beschleunigung von HPC-Workflows ermöglicht.
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Überblick und wichtige Kommentare
HPC stützt sich traditionell auf Simulationen zur Abbildung der realen Welt. In den letzten Jahren hat KI aufgrund von Innovationen, steigender Rechenkapazität und neuen Architekturen, die dies ermöglichen, deutlich zugenommen. HPC kann von KI-Techniken profitieren. Ein Potenzial besteht darin, die Arbeit der Mitarbeiter bei der Vorbereitung von Simulationen, der Analyse der Ergebnisse und der Entscheidung, welche Simulation als nächstes ausgeführt werden soll, zu erweitern. Eine weitere Chance ergibt sich, wenn wir einen Schritt zurücktreten und analysieren, ob wir KI-Techniken anstelle von Simulationen zur Problemlösung einsetzen können. Wir sollten KI als Erweiterung des Werkzeugkastens von HPC-Anwendern betrachten. Wir sollten uns mit KI vertraut machen und sie integrieren, da die Trennung zwischen HPC und KI in Zukunft möglicherweise nicht mehr existiert.
HPC + KI beschleunigen Arbeitsabläufe
Dave Turek sagt dazu, wie HPC und KI dabei helfen können, Probleme besser zu lösen:
Wir sprechen über HPC und KI, als wären es zwei verschiedene Dinge. Ich spreche lieber über die Verschmelzung dieser beiden Bereiche. Sie müssen unter einem Dach vereint werden. Irgendwie haben wir den Unterschied zwischen Algorithmen und Workflows aus den Augen verloren. Aus kommerzieller Sicht ist es wichtig, den Workflow anzugehen, nicht nur Teile davon, sonst läuft man Gefahr, an der Gewinnschwelle zu arbeiten. Vor einigen Jahren arbeitete ich mit einem Unternehmen der Ölindustrie zusammen. Nach einem Tag der Diskussion über Algorithmen stellten wir fest, dass ihr größtes Problem darin bestand, die Daten schneller zu sortieren. Sie betrachteten das Problem aus der Workflow-Perspektive. Hätte ich die Simulation in Null-Zeit gelöst, hätte ich nur 5–8 % der Gesamtzeit eingespart. Hätte ich die Daten zehnmal schneller sortiert, hätte ich die Zeit um 10–40 % verkürzt. Sobald man sich mit dem Workflow-Konzept auseinandersetzt, erkennen sich viele weitere Bereiche, in denen KI helfen kann.
Wachstum im Bereich KI
Innovation treibt die Verbreitung von KI voran. Wir befinden uns noch in der Anfangsphase. Zeitlich gesehen sind wir bei t=0.001. Es wird experimentell gearbeitet, aber die Verbreitung wird schon bald zunehmen. Einige Bereiche, wie das autonome Fahren, werfen eine Reihe ethischer Fragen auf, während andere, wie die Fertigung, frei von ethischen Überlegungen sind. Daher gibt es weniger Akzeptanzbarrieren, und wir werden ein deutliches Wachstum erleben.
Intelligente Simulation
Intelligente Simulation ist die Integration von KI-Methoden zur Verbesserung von Simulationen. Denken Sie einmal an die Problematik der Simulationsdurchführung: Sie haben eine Hypothese, führen Simulationen durch, analysieren die Ergebnisse und kalibrieren die Simulationen neu, um sie mit einigen Verfeinerungen erneut auszuführen. So wollen Sie die Anzahl der Simulationen minimieren. Dieser menschliche Prozess kann durch den Einsatz von KI erweitert werden, um die Ergebnisse zu analysieren und die nächsten Simulationen zu entscheiden. KI kann diese Arbeit effektiv leiten.
Ergebnisse
„Wir haben beeindruckende Ergebnisse erzielt. Unsere Kunden führen täglich Millionen von Simulationen durch. Durch den Einsatz von KI konnten wir die Anzahl der durchzuführenden Simulationen um mehr als zwei Drittel reduzieren. Diese Ergebnisse sind reproduzierbar, lassen sich aber derzeit nicht auf andere Problemtypen übertragen. Wir haben bereits eine Reduzierung um bis zu 95 % erreicht, aber das sollte nicht die allgemeine Erwartung sein.“
„Im Pharmabereich haben wir diesen Ansatz genutzt, um potenzielle Arzneimittelverbindungen auf ihre Wirksamkeit gegen Krankheitsüberträger zu untersuchen. Dabei konnten wir die Anzahl der zu bewertenden Verbindungen von 20000 auf 1000 reduzieren. Im Bereich der chemischen Formulierung konnten wir den Rechenaufwand bei der Analyse von Verbindungskombinationen zur Erzielung eines molekularen Ergebnisses um mehr als 60 % reduzieren. Diese Ansätze werden nun von den Kunden, mit denen wir zusammenarbeiten, operativ umgesetzt.“
Kognitive Entdeckung
„80 % des Workflows drehen sich um Daten: wie man Daten erhält, wie man sie organisiert und wie die Datenarchitektur aussieht. Intelligente Simulation ist eine Strategie der Erweiterung. Kognitive Entdeckung ist eine Strategie des Ersatzes. Vergessen wir die Idee der Simulation und nutzen wir KI zur Lösung von HPC-Problemen. Könnte ich dieselben Probleme ohne Simulation lösen?“
„Wir haben Werkzeuge entwickelt, die Daten aufnehmen, Informationen erstellen, sie strukturieren und automatisch neuronale Netze generieren. Wir nutzen diese Werkzeuge, um Zugang zu öffentlichen Informationen zu schaffen, die über das hinausgehen, was Menschen analysieren können. So gab es beispielsweise im Jahr 2018 allein in den Materialwissenschaften 450,000 wissenschaftliche Arbeiten.“
KI schafft gleiche Wettbewerbsbedingungen
„Die Datenwissenschaftler arbeiten in den städtischen Gebieten der USA. Wenn ich woanders bin, ist das ein Problem. Wie gehen Sie mit dem Fachkräftemangel um? Wie viel dieser Tätigkeit können wir automatisieren, um den Zugang zu KI egalitärer zu gestalten?“
Durch die Automatisierung des Prozesses von der Datenerfassung bis zur Inferenz und den Zugriff auf das kollektive Know-how können sich kleine Unternehmen wie große Unternehmen verhalten. In der Vergangenheit haben Märkte und Wirtschaft immer wieder von den Vorteilen der Skalierung gesprochen. Mit KI kann jeder auf Augenhöhe konkurrieren, wobei kleine und mittelständische Unternehmen über ihre Grenzen hinauswachsen: Ein 100-Mitarbeiter-Unternehmen kann nun mit einem 10,000-Mitarbeiter-Unternehmen konkurrieren.
Zugriff in der Cloud
„Da IBM eine Partnerschaft mit Rescale für HPC in der Cloud eingegangen ist, sind alle Techniken, über die wir gesprochen haben, in der Cloud verfügbar: IBM Q bietet Zugriff auf Quantencomputing; IBM React/IBM RXN bietet Zugriff auf ein in Zürich entwickeltes kognitives Entdeckungssystem zur Bewertung der Ergebnisse chemischer Reaktionen.“
Die Zukunft und wie sich unsere Jobs verändern werden
In fünf bis zehn Jahren wird dies ein wichtiger Bestandteil des Analyse-Toolkits sein. Für uns geht es darum, neue Tools zu nutzen. Im HPC-Bereich wurden im Laufe der Zeit neue Tools entwickelt. Beispielsweise erleichterte die Entwicklung von MPI die parallele Programmierung. Hier ist es nicht anders oder schwieriger. Die neuen Frameworks ermöglichen uns die Nutzung dieser neuen Tools. Studieren Sie sie, lernen Sie sie kennen und beteiligen Sie sich. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten.
Dave Turk
Dave ist Vizepräsident für HPC und kognitive Systeme bei IBM. Im Laufe seiner Jahre bei IBM war Dave für Exascale-Systeme und die Strategie des Hochleistungsrechnens verantwortlich, beteiligte sich am Aufbau des Grid-Computing-Geschäfts von IBM und gründete und leitete das Linux-Cluster-Geschäft von IBM. Als Entwicklungsleiter war er für das SP-Supercomputer-Programm von IBM sowie die Mainframe-Version von AIX und anderer Unix-Software verantwortlich. In dieser Funktion orchestrierte er die anfänglichen IBM-Entwicklungsbemühungen zur Unterstützung der US-amerikanischen Accelerated Strategic Computing Initiative am Lawrence Livermore National Laboratory.
Gabriel Broner
Gabriel Broner ist VP & GM für HPC bei Rescale. Bevor er im Juli 2017 zu Rescale kam, war er 25 Jahre in der Branche tätig, unter anderem als Betriebssystemarchitekt bei Cray, GM bei Microsoft, Innovationsleiter bei Ericsson und VP & GM für HPC bei SGI/HPE.
