In der KI-Forschung nutzt das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) die Technologie von Graphcore. Ab sofort öffnet das Institut seine Ressourcen am Hochleistungsrechner Karlsruhe (HoreKa) interessierten Forschungsprojekten. Die Karlsruher betreiben nach eigenen Angaben das erste wissenschaftliche Hochleistungsrechenzentrum in Deutschland, das auf Graphcore setzt, um die KI-Forschung zu beschleunigen. Dies dürfte für den europäischen KI-Chiphersteller mit Unternehmenssitz in Bristol, Großbritannien einen Meilenstein darstellen.

Interessierte in Deutschland, die an oder mit Künstlicher Intelligenz (KI) aktiv forschen, können dem KIT Projekte zur Nutzung der Graphcore-Instanzen einreichen und einen direkten sowie dedizierten Zugang beantragen. Zur Genehmigung benötigen Projektvorschläge zum Testen, Portieren, Entwickeln oder auch Benchmarking von Anwendungen lediglich einen schlankeren Prüfprozess. Der Ankündigung des KIT ist zu entnehmen, dass umfangreichere Projekte mit einer Rechenzeit von mehreren zehn Millionen CPU-Stunden hingegen prüft das Scientific Steering Committee eingehender.

Laut Hersteller verfügen die Intelligence Processing Units (IPU) von Graphcore über ein MIMD-Design (Multiple-Instruction, Multiple-Data), das beim Trainieren von KI-Modellen Parallelität über mehrere Dimensionen hinweg erlaubt. Die neue Prozessorarchitektur soll für aufkommende Berechnungsverfahren in der KI wie Sparse Data Structures besser geeignet sein als die bislang genutzten Prozessoren beispielsweise von AMD und Nvidia, da die Datenstrukturen nicht in dichten, zusammenhängenden Blöcken verarbeitet werden.

Die Graphcore-Prozessoren, die auf die Bedürfnisse von Machine-Learning-Prozessen ausgelegt sind, sollen die zeit- und hardwareintensiven Rechenvorgänge beim Trainieren von KI-Modellen beschleunigen. Ein Graphcore-IPU-POD-16-System hat das Nationale Hochrechenzentrum am Karlsruher Institut für Technologie (kurz: NHR@KIT) installiert. Es bietet mit 16 Intelligence Processing Units (IPU) insgesamt vier PetaFLOPs (FP16) an Rechenleistung. Rund 1.000 GByte beträgt die gesamte Speicherkapazität des Systems. Davon stehen 14,4 GByte an prozessorientiertem Speicher bereit. Laut KIT steht als Entwicklungsumgebung das Graphcore Poplar SDK bereit, das alle wesentlichen Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, PyTorch Lightning, Hugging Face, Keras oder auch PaddlePaddle unterstützt.

Die Graphcore-Prozessoren stehen seit Februar 2022 auch als Kernstück eines neuen, in Europa angesiedelten öffentlichen KI-Cloud-Dienstes bereit. Laut eigener Website betreibt G-Core Labs als europäischer Cloud- und Edge-Anbieter an insgesamt 16 Standorten Public Clouds und rund 25 Rechenzentren, neuerdings auch ein IPU-Cluster am Unternehmenssitz in Luxemburg.

(ts, hannover)

(siehe auch: Heise-News-Ticker)

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