{"id":138760,"date":"2019-03-05T08:00:37","date_gmt":"2019-03-05T07:00:37","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=138760"},"modified":"2023-03-09T14:19:40","modified_gmt":"2023-03-09T13:19:40","slug":"nvidia-computerspiele-supercomputer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2019\/03\/nvidia-computerspiele-supercomputer\/","title":{"rendered":"NVIDIA: vom Spielepionier zum Antrieb f\u00fcr Supercomputer"},"content":{"rendered":"

Schenkt man aktuellen Prognosen Glauben, so stehen wir an der Schwelle zu einem neuen Zeitalter. Dank K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) werden unsere Autos bald von Maschinen gefahren und unsere Eink\u00e4ufe von Drohnen auf einen Landeplatz direkt vor unserer Haust\u00fcr geliefert.<\/p>\n

Wir m\u00fcssen nur noch ein wenig mehr an KI feilen, um den Schritt in die Zukunft zu machen.<\/p>\n<\/p>\n

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From Gaming to Super Compute Graphics<\/a><\/h3>\n

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KI ist jedoch bereits Teil des modernen Lebens geworden \u2013 nicht nur in Form von selbstfahrenden Autos und Lebensmitteleinkauf per Drohneneinsatz, sondern auf ganz subtile Weise. Dank der aktuellen Fortschritte bei maschinellem Lernen und Deep Learning, zweier Teilbereiche von KI, wird die Technologie nun in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt, angefangen bei digitalen Assistenten wie Google Assistant, Alexa und Siri bis hin zu Plattformen f\u00fcr Customer Relationship Management (CRM) \u2013 und das mit steigender Tendenz. Der weltweite Umsatz f\u00fcr kognitive und KI-Systeme soll laut Analystenhaus IDC<\/a> bis 2022 auf 9,5 Milliarden US-Dollar steigen, fast das F\u00fcnffache der 2017 umgesetzten zwei Milliarden Dollar.<\/p>\n

KI beruht auf zwei essentiellen Faktoren: Einer gro\u00dfen Menge an sauberen und leicht zug\u00e4nglichen Daten und einer enormen Rechenleistung. In der Vergangenheit war beides \u00e4u\u00dferst kostspielig. In den letzten Jahren ist jedoch sowohl die Datenspeicherung als auch die Rechenleistung um einiges kosteng\u00fcnstiger und schneller geworden. Zu verdanken ist dies dem Siegeszug der Cloud-Technologie und den Verbesserungen auf dem Gebiet der Datenspeicherung, zum Beispiel der Umstellung auf Flash-Technologie.<\/p>\n

Realistische Grafiken bei Computerspielen<\/h2>\n

Die rasanten Fortschritte im Bereich KI haben jedoch noch eine ganz andere, ungeahnte Ursache: Die immer realistischere Grafik von Computerspielen. W\u00e4hrend ein Spieler sich durch eine virtuelle Landschaft bewegt, m\u00fcssen st\u00e4ndig neue Umgebungen dargestellt werden. Die daf\u00fcr notwendige Rechenleistung ist enorm und f\u00fchrte zur Entwicklung von immer leistungsst\u00e4rkeren Grafikprozessoren, die parallele Datenverarbeitung unterst\u00fctzen. Diese parallele Verarbeitung ist auch die Grundlage f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz und andere komplexe Rechenprozesse.<\/p>\n

Hersteller von Grafikprozessoren sorgen daf\u00fcr, dass ihre Prozessoren anspruchsvolle parallele Rechenoperationen unterst\u00fctzen, die beeindruckende Grafiken auf dem Bildschirm erm\u00f6glichen. Diese Grafikprozessoren reduzieren au\u00dferdem mathematische Vorg\u00e4nge um ein Vielfaches. Das bedeutet, dass sie dazu konzipiert sind, auch einfachere Rechenvorg\u00e4nge auszuf\u00fchren \u2013 und damit genau die mathematischen Berechnungen, die auch Teil des maschinellen Lernens sind.<\/p>\n

\u201eDie Prozessoren arbeiten in Sekundenschnelle\u201c, erkl\u00e4rt Eric Kavanagh, CEO der\u00a0Bloor Group<\/a>, eines Unternehmens f\u00fcr Technologieanalysen. Unternehmen fanden so heraus, dass Grafikprozessoren auch f\u00fcr Anwendungen au\u00dferhalb der Computerspiele-Industrie \u00e4u\u00dferst effektiv eingesetzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Analysten verweisen vor allem auf einen bestimmten Hersteller von Prozessoren: \u201eInsbesondere die Grafikprozessoren von NVIDIA haben erheblich zur Steigerung der Rechenleistung beigetragen\u201c, so Patrick Moorhead, President und Principal Analyst beim Technologieberater\u00a0Moor Insights & Strategy<\/a>.<\/p>\n

Sch\u00e4tzungen zufolge liegt der Marktanteil des im Silicon Valley ans\u00e4ssigen Unternehmens NVIDIA im Bereich Grafikprozessoren bei etwa 70 Prozent. Die Prozessoren des Herstellers werden auf vielf\u00e4ltige Weise eingesetzt: von Supercomputern f\u00fcr Wissenschaftler zur Erforschung von Wettersystemen, nuklearen Explosionen und den Anf\u00e4ngen des Universums bis hin zur wachsenden Zahl an KI-gest\u00fctzten Unternehmensanwendungen, die von Technologieriesen wie der 麻豆原创 entwickelt werden.<\/p>\n

Grafikprozessoren nicht nur f\u00fcr Computerspiele<\/h2>\n

Die Leistungsst\u00e4rke moderner Grafikprozessoren und die enorme Menge an Rohdaten sind die treibende Kraft hinter dem aktuellen KI-Boom in allen Branchen: im Gesundheitswesen, Produktdesign, Einzelhandel sowie in der Forschung und der Fertigungsindustrie.<\/p>\n

Ein Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen \u201elernt\u201c fast so wie ein Mensch: Durch Praxis und Erfahrung \u2013 sprich Daten \u2013 wird der Algorithmus im Laufe der Zeit immer besser bei der Ausf\u00fchrung bestimmter Aufgaben. Ein Algorithmus kann riesige Mengen an historischen Daten verarbeiten und Muster und Zusammenh\u00e4nge erkennen. Maschinelles Lernen und Deep Learning bauen im Grunde auf dem Prinzip der Mustererkennung auf \u2013 und zwar ein einem Ma\u00dfstab, der weit \u00fcber die F\u00e4higkeiten von Menschen hinausgeht.<\/p>\n

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Die 麻豆原创 hat Zugriff auf viele der Daten, mit denen Systeme f\u00fcr maschinelles Lernen und KI optimal trainiert werden k\u00f6nnen. Zudem kann die 麻豆原创 die Systeme sozusagen \u201eblind\u201c trainieren \u2013 es ist nicht n\u00f6tig, die Dateninhalte zu kennen.<\/p>\n<\/div>\n

\u201eAll das bietet gro\u00dfen Mehrwert f\u00fcr das Marketing\u201c, betont Kavanagh. Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen k\u00f6nnen eine Vielzahl an Variablen ber\u00fccksichtigen: Wann hat ein Kunde sich gegen den Kauf eines Produkts entschieden? Wie war das Wetter an diesem Tag? Zu welcher Tageszeit nehmen Kunden normalerweise ein Telefongespr\u00e4ch entgegen?\u00a0Der Algorithmus kann dann auf Grundlage dieser Muster entsprechend Erinnerungen an das Vertriebs- oder Marketingteam senden. Je mehr Daten der Algorithmus aufnimmt, desto pr\u00e4ziser wird er. Er \u201elernt\u201c sozusagen.<\/p>\n

\u201eMaschinelles Lernen kann uns heute vor allem l\u00e4stige Aufgaben abnehmen\u201c, erkl\u00e4rt Kavanagh. Einige dieser m\u00fchsamen Aufgaben mussten in der Vergangenheit von Menschen erledigt werden. Automatisierung und KI bringen erhebliche Effizienzsteigerungen in manchen Bereichen, aber sie k\u00f6nnen auch Grund daf\u00fcr sein, dass einige Menschen ihre Arbeit verlieren.<\/p>\n

\u201eMeiner Meinung nach m\u00fcssen wir mit Nachdruck f\u00fcr Weiterbildungsma\u00dfnahmen in der breiten Bev\u00f6lkerung sorgen\u201c, so Moorhead. \u201eIch denke, dass wir in der postindustriellen Revolution gerade in der westlichen Welt erheblichen Nachholbedarf auf diesem Gebiet haben.\u201c<\/p>\n

Moorhead ist jedoch davon \u00fcberzeugt, dass auch neue Arbeitspl\u00e4tze geschaffen werden. KI packt einige langweilige Aufgaben an, die der Mensch nie in Erw\u00e4gung gezogen h\u00e4tte \u2013 die Datens\u00e4tze und Menge an Variablen w\u00e4re einfach zu gro\u00df und komplex. Maschinelles Lernen erschlie\u00dft der Welt neue Informationen und Zusammenh\u00e4nge. Und das kann zu neuartigen Arbeitspl\u00e4tzen f\u00fchren.<\/p>\n

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Andrea Mustain ist in New York als freie Journalistin f\u00fcr die 麻豆原创 t\u00e4tig.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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