Als Teil des neuen KI-Experimentierfelds von IIP-Ecosphere steht am Forschungszentrum L3S der derzeit schnellste Hochleistungsrechner für Künstliche Intelligenz (KI): der Nvidia DGX-A100 mit einer Leistungsfähigkeit von fünf Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde. Der Einsatz von KI in der industriellen Produktion beruht auf Modellen des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning, die eine außergewöhnlich hohe Rechenleistung benötigen. Mit seinem GPU-Gesamtspeicher von 320 Gigabyte und einer Bandbreite von 12,4 Terabyte pro Sekunde ist der DGX-A100 für diese Aufgabe bestens geeignet.
Vor der offiziellen Eröffnung des IIP-Experimentierfelds ist der erste Test mit einem externen User des DGX-A100 bereits gelungen: Die PROSTEP AG, ein Beratungsunternehmen für Product-Lifecycle-Management mit Standort in Hannover, hat als erstes Unternehmen ein PointNet-Modell für die semantische Segmentierung einer Industrieanlage mithilfe des Hochleistungsrechners trainiert.
Das Ziel von PROSTEP: ein digitaler Zwilling der Rohrleitungen einer industriellen Anlage. Hierfür fertigte das Unternehmen über einen 3D-Scan eine Punktwolke (point cloud) der gesamten Anlage an, aus der verschiedene semantische Segmentierungsbereiche extrahiert werden sollten. Um diese Extraktion zu ermöglichen, musste zunächst das eingesetzte neuronale Netz PointNet, das Punktwolken direkt verarbeitet, mit Hilfe von Deep Learning trainiert werden.
Hier kam das Angebot des IIP-Experimentierfelds ins Spiel, durch das PROSTEP das PointNet-Modell auf dem DGX-A100 und dem ebenfalls verfügbaren EPYC 7742 – AMD 64 Core per Cloudzugriff trainieren konnte. In zwei von drei Testläufen erstellte das Unternehmen zunächst jeweils eine semantische Segmentierung mit und ohne Farbe. Im dritten Lauf setzte PROSTEP eine neue Skriptversion ein, für die die Daten zusätzlich auf der GPU vorverarbeitet wurden.
Das Ergebnis der Trainings kann sich sehen lassen: Dank der Nutzung des DGX-A100 schloss PROSTEP die Testläufe in nur zwei beziehungsweise drei Tagen ab. Damit erzielte das Unternehmen eine 4,3-fache Beschleunigung der Trainingszeit gegenüber dem eigenen Quadro RTX 4000, mit dem dasselbe Verfahren bis zu drei Wochen dauert. Zusätzlich steigerte der DGX-A100 die Genauigkeit der Berechnung von 60 auf 70 Prozent. Unter anderen Voraussetzungen, etwa bei der Verwendung desselben Betriebssystems im Unternehmen und im IIP-Experimentierfeld, könnte die Genauigkeit noch weiter erhöht werden.
Der erfolgreiche Test mit PROSTEP zeigt, wie vor allem kleinere Unternehmen in Zukunft vom IIP-Experimentierfeld profitieren können. Ohne selbst in die nötige, aber oft teure Infrastruktur für ihre KI-Berechnungen investieren zu müssen, können sie per Cloudzugang die Schnelligkeit und Leistungsstärke des DGX-A100 am L3S nutzen. Zusätzlich können sie den Zeitaufwand für die Erprobung ihrer KI-Ansätze erheblich senken.
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