Im Jahre 1951 starte Marvin Minsky (1927-2016) den Versuch aus elektronischen Schaltkreisen Nervenzellen und ihre Verkn\u00fcpfungen nachzubauen. Das Ziel war es lernende Maschinen zu bauen. Bald wurde das Konzept mit dem Namen \u00d4\u00c7\u00d7Neuronale Netzwerke\u201e auf Digitalcomputer portiert, mit wenig Erfolg. Das hinderte Wissenschaftspublizisten und Science-Fiction-Autoren nicht daran die wildesten Tr\u00e4ume zu spinnen. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) war ein Leitthema der 60er und 70er Jahre: es wurde \u00fcber selbstfahrende Autos, helfende Roboter und sprechende Maschinen spekuliert. Einer der H\u00f6hepunkte war wohl der sprechende Computer HAL im Kubrick-Film Space Odyssee 2001.<\/p>\n
An der diesj\u00e4hrigen Supercomputing (SC16; 13. – 18. November 2016 in Salt Lake City UT) schien das alles in Reichweite ger\u00fcckt. Vor noch nicht ganz vier Jahren hat Alex Krizhevsky sein Konzept des \u00d4\u00c7\u00d7Deep Convolutional Neural Networks\u201e vorgestellt, das zur Klassifikation von Bildern verwendet wird. Ein einfacher Computer ausger\u00fcstet mit einigen Grafikkarten wie sie Gamer verwenden, war pl\u00f6tzlich nicht nur in der Lage eine schwarze Katze von einem schwarzen Hund zu unterscheiden, sondern auch einen Appenzeller, von einem Entlebucher Sennenhund. In Windeseile hat diese Technologie auch die Supercomputing-Welt erreicht. Der erfahrene Intel-Forscher Pradeep Dubey dr\u00fcckte das an der Konferenz so aus: \u00d4\u00c7\u00d7Ich habe noch nie gesehen, dass es eine Technologie so schnell vom Lab in die Produktion geschafft hat.\u201e So drehte sich auch die Keynote von Katharine Frase (IBM) um den Einsatz von Lernenden Systemen in der Praxis, namentlich in der Medizin. An der Ausstellung tr\u00e4umten mittlerweile die Hersteller von einem Goldrausch ausgel\u00f6st durch den Boom der Neuronalen Netzwerken. Allen voran der Grafikchip-Hersteller NVIDIA, der sich in einer f\u00fchrenden Position sieht, aber auch der Chip-Riese Intel der sich mit seinen Xeon-Phi Manycore-Prozessoren auch ein St\u00fcck des Kuchens sichern will. Weil die Technologie im High Performance Computing (HPC) Bereich Einzug gehalten hat, werden nun hunderte von Clusternodes mit jeweils acht, zehn oder noch mehr GPUs oder anderen Co-Prozessoren ausger\u00fcstet. Intel spielt nach dem Erwerb von Altera auch bei einer anderen Technologie eine f\u00fchrende Rolle, von der lange getr\u00e4umt wurde: Programmierbare Prozessoren. Eigentlich ist auch diese Technologie, genannt Field Programmable Gate Arrays (FPGA) schon lange erh\u00e4ltlich. Da sich nun aber Teile der Neuronale Netzwerke in den FPGAs programmieren lassen, k\u00f6nnen HPC-Systeme gebaut werden, welche f\u00fcr maschinelles Lernen optimiert und gleichzeitig sehr energieeffizient sind.<\/p>\n
Neben diesen bahnbrechenden Neuerungen sollen die klassischen HPC-Gebiete nicht vernachl\u00e4ssigt werden. Simulationen in Naturwissenschaft und Technik sind immer noch die gr\u00f6ssten Einsatzgebiete f\u00fcr Supercomputer. Eine langersehnter Traum ist dabei, das Schreiben von Parallelprogrammen f\u00fcr Wissenschaftler und Ingenieure zu erleichtern, ohne zu viel an Performance zu verlieren. Am Beispiel eines Programms zur Optimierung von Turbinenschaufeln in D\u00fcsentriebwerken hat wurde ein Python-Framework vorgestellt das Luftfahrtingenieuren die Arbeit erleichtert, indem das Framework aus dem Pythoncode parallelen C-Code erstellt. Dieser Code ist auf den gr\u00f6ssten Computern der Welt lauff\u00e4hig, auf dem CSCS-Rechner Piz Daint wurden ansprechende Resultate erreicht.<\/p>\n
Was uns zu den wichtigen Schweizer Beitr\u00e4gen bringt. Vor mehr als 25 Jahren hatten Forscher und Politiker im Umfeld der ETH den Traum die Schweiz solle eine wichtige Rolle im Gebiet der Hochleistungsrechner spielen. Um den Traum wahr werden zu lassen, wurde das nationale Supercomputing Center CSCS im Tessin gegr\u00fcndet. Auch dieser Traum ist wahr geworden. In der halbj\u00e4hrlichen Top-500-Liste nimmt der Supercomputer Piz Daint, nach einem Upgrade, zum 7ten Mal hintereinander die Position des schnellsten Computers in Europa ein. Gleichzeitig belegt die Maschine Platz 2 auf der Liste der energieeffizienten Supercomputer (Green-500). Wissenschaftler an der ETH, der EPFL, der Universit\u00e4t Basel und anderen Schweizer Hochschulen spielen eine wichtige Rolle in der Entwicklung neuer wissenschaftlicher Anwendungen und in der Optimierung von weit verbreiteten Applikationen.<\/p>\n
Der Traum mehr Frauen und Angeh\u00f6rige von ethnischen Minderheiten f\u00fcr MINT Studieng\u00e4nge zu begeistern und Frauen mit einer technisch-wissenschaftlichen Ausbildung gute Karrierechancen zu bieten ist erst zum Teil wahr geworden. Umso wichtiger waren der Diversity-Track an der Supercomputing und die Veranstaltungen der Organisation Women in HPC. Mit der Gr\u00fcndung einer Schweizer Sektion ist bald zu rechnen, m\u00f6ge auch dieser Traum wahr werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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