Moderne Grafikkarten geben Chance zum Deep Learning
Fachbereich Elektrotechnik und Informatik der FH Münster baut seine Infrastruktur für das Informatikstudium aus
Studierende entwickeln parallele Software auch auf Grafikkarten. (Foto: FH Münster/Pressestelle)
Prof. Dr. Jürgen te Vrugt und Prof. Dr. Hans Effinger freuen sich über die neue Infrastruktur für die Informatikausbildung. (Foto: FH Münster/Pressestelle)
Prof. Dr. Jürgen te Vrugt zeigt die Ergebnisse des Praktikums Computergrafik, die Teile der Berechnungen auf der Grafikkarten ausführen. (FH Münster/Pressestelle)
Münster/Steinfurt (17. Mai 2018). Leises Gemurmel im Raum. An der Wand kunstvoll aufgestapelte leere Grafikkartenkartons mit blauen Raubkatzenaugen. Hinter den Monitoren sitzen hochkonzentriert Studenten, überlegen, diskutieren und überarbeiten ihre Software. Das Ziel: Ein 3D-modelliertes Sonnensystem mit texturierten, animierten Himmelskörpern soll am Ende des Praktikums im Modul Computergrafik auf den Bildschirmen erscheinen. Was zum Schluss so einfach aussieht, ist harte Denkarbeit und ein großes Stück Faszination. Denn die Studierenden des Bachelorstudiengangs Informatik haben richtig Spaß an der Arbeit mit den vom Fachbereich Elektrotechnik und Informatik der FH Münster angeschafften 26 Grafikkarten der neusten Generation.
„Jede Grafikkarte verfügt über 1280 Rechnerkerne und sechs 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. Das maschinelle Lernen und die Mustererkennung ist eng mit der künstlichen Intelligenz verbunden und wird beispielsweise beim autonomen Autofahren eingesetzt.“
„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. Und sie sind genauso 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 Infomatikabsolventen 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.