Deep Learning: Neue Infrastruktur fürs Informatikstudium

26 Grafikkarten der neusten Generation kommen in zwei Praktika an unserem Fachbereich Elektrotechnik und Informatik zum Einsatz.

„Jede Grafikkarte verfügt über 1280 Rechnerkerne und 6 Gigabyte Grafikspeicher, so dass im Verbund zusammen rund 33.000 Rechnerkerne gemeinsam genutzt werden können“, sagt Prof. Dr. Jürgen te Vrugt, der die Bachelorstudierenden im Praktikum betreut. Hiermit ist es auch möglich, eine sehr hohe parallele Rechenleistung zu nutzen, wie sie beim maschinellen Lernen, zum Beispiel dem Deep Learning, benötigt wird. „Damit können die Studierenden aktuelle Verfahren der Mustererkennung einsetzen und durch Berechnungen auf den Grafikkarten beschleunigen.“

„Damit die Rechner mit den Grafikkarten untereinander kommunizieren und so im Verbund genutzt werden können, ist eine bestimmte Hard- und Software-Infrastruktur nötig“, erklärt Prof. Dr. Hans Effinger. Und diese nutzt der Hochschullehrer aktuell mit seinen Masterstudierenden. Praktisch ist, dass die im Raum nebenan ihr Praktikum Parallele Systeme fahren. Sie sind hochkonzentriert dabei, Programme zu schreiben, die sowohl auf den CPUs der Workstations als auch auf den Kernen der Grafikkarten laufen.

„Intelligente Software zu entwickeln, die das Zusammenspiel großer Datenmengen und hoher Rechenleistung beherrscht, ist eine Kompetenz, die unsere Informatikabsolventen zukünftig dringend brauchen werden. Durch die neuen Grafikkarten steht nun diese Rechenleistung für die Ausbildung zur Verfügung“, betonen die beiden Professoren. Gerade mittlere und kleine Unternehmen können davon profitieren.

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