Verteilter Supercomputer aus einer Million Prozessorkernen
Die aktuellen Fortschritte beim Maschinenlernen erfordern enorm leistungsfähige Hardware. Ein US-Anbieter will die nötige Rechenkraft jetzt von unausgelasteten Computern in aller Welt beziehen.
(Bild: Michael Gray / Flickr / cc-by-sa 2.0)
- Sascha Mattke
Das relativ kleine Unternehmen Sentient mit 70 Beschäftigten will mit der Zusammenschaltung ungenutzter Computer zum Beispiel aus Rechenzentren Web-Riesen wie Google oder Facebook im maschinellem Lernen Paroli bieten. Laut Adam Beberg, dem Chefarchitekten für verteiltes Computing bei Sentient, können auf diese Weise bis zu eine Million Prozessorkerne monatelang zusammen am selben Problem arbeiten. Nicht einmal die größten Maschinenlern-Systeme von Google erreichen nach seiner Aussage bislang diese Dimension, berichtet Technology Review.
Beberg ist ein Pionier in den Bemühungen, Computer an unterschiedlichen Standorten für die gemeinsame Arbeit an einem Problem zusammenzuschalten. Er gehörte zu den Gründern von Distributed.net, einem der ersten Projekte, das diese Idee im großen Maßstab demonstrierte. Auf Grundlage dieser Technik entstanden auch Projekte wie Seti@Home und Folding@Home, bei denen Millionen Menschen Software auf ihren PCs installierten, um bei der Suche nach außerirdischem Leben und in der Molekularforschung zu helfen.
Maschinenlern-Sofware auf ungenutzten Computern
In Rechenzentren stehen oft viele ungenutzte Computer in Reserve, weil sie auch mit rapide ansteigender Nachfrage zurechtkommen müssen, etwa an Tagen wie dem Black Friday im US-Einzelhandel. Sentient hat Software entwickelt, die solche Rechner an unterschiedlichen Standorten über das Internet zusammenschaltet, so dass auf ihnen Maschinenlern-Software laufen kann wie auf einem einzelnen, sehr leistungsfähigen Computer. Diese Infrastruktur soll jetzt auch Unternehmen in Branchen wie Gesundheit oder Online-Handel angeboten werden.
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(sma)
