Datenanalysen und Machine Learning ziehen wertvolle Informationen aus Unternehmensdaten und liefern wichtige Erkenntnisse. Als besonders effizient und zeitsparend haben sich dafür GPU-Server mit ihrer parallelen Architektur erwiesen. Mit gehosteten GPU-Varianten können Unternehmen teure Investitionen in Hardware und Infrastrukturwartung vermeiden.
Die weltweit erzeugte Datenmenge wächst in rasantem Tempo – und ein Ende ist nicht abzusehen. Wurden 2019 „nur“ 41 Zettabyte an Daten generiert, vervierfacht sich das Datenwachstum bis zum Jahr 2025 laut der IDC-Studie „Data Age 2025“ auf 175 Zettabyte. Das entspricht einem jährlichen Datenwachstum von ca. 27 Prozent.
Dass die Datenmengen derart hochschnellen, liegt an der umfassenden Digitalisierung aller Lebensbereiche und daran, dass überall hochvolumige Datenmengen produziert werden. Allein die für viele Unternehmen so attraktiven sozialen Medien Facebook, Twitter und Co. mit ihren von Menschen produzierten Informationen machen einen erheblichen Anteil der Datenexplosion aus. Hinzu kommen Daten, die von Maschinen und Rechnern generiert werden. IoT und eingebettete Geräte produzieren Unmengen von Datenströmen und erhöhen das Interaktionsniveau einer durchschnittlichen Person mit Daten immens.
Für Unternehmen bieten diese Datenfluten viele Chancen. Sie können diese analysieren und sich damit Wettbewerbsvorteile sichern. Kundendaten lassen sich von Unternehmen beispielsweise dazu nutzen, den Abbruch von Einkäufen im Online-Shopping zu untersuchen oder die Abwanderung von Kunden zu verhindern. Datenanalysen helfen Unternehmen aber auch generell, wichtige Erkenntnisse – unter Umständen mit tiefgreifenden Auswirkungen auf die eigene Organisation – zu erlangen. Was wird in drei Jahren im Trend liegen? Wie kann ich die Kapazität meiner Produktion steigern? Wie lässt sich die Logistik verbessern? Antworten auf solche Fragen sichern langfristig den Erfolg.
Machine Learning automatisiert Prozesse
Die verborgenen Datenschätze lassen sich mit Hilfe von Big-Data-Analysen und künstlicher Intelligenz (KI) heben. Muster und Bezüge – für das bloße Auge nicht zu erfassen - sind durch geeignete Analysetechniken und Software-Werkzeuge zu erkennen. Einen besonders hohen Stellenwert im Analytics-Werkzeugkasten haben seit einiger Zeit maschinelle Lernverfahren, bei denen ein KI-Algorithmus aus den Daten lernt, ein Modell generiert und dieses Modell auf neue, unbekannte Daten anwendet.
Als Paradeverfahren beim Machine Learning gilt aktuell Deep Learning. Die auf neuronalen Netzen basierende Methode hat ihre Stärke bei der Bild- und Mustererkennung und kann beispielsweise in kurzer Zeit Millionen von Bildern analysieren und sie nach Ähnlichkeiten gruppieren. Das Potential von Deep Learning lässt sich anhand vieler wirtschaftlicher Anwendungen aufzeigen.
So lassen sich im Callcenter mit Deep Learning aufgezeichnete Anrufe exakt erfassen und automatisch bewerten, was ein umfassendes Audio-Scoring ermöglicht. Damit kann zum Beispiel die Lead-Qualifizierung deutlich verbessert und zusätzliches Umsatzpotenzial identifiziert und erschlossen werden.
Die Stärke von Deep Learning bei der Bild- und Mustererkennung machen sich vor allem Industrie und Fertigung zu Nutze. In Kombination mit hochauflösenden Kameras können Deep-Learning-Systeme in der Produktion schneller und treffsicherer als der Mensch Qualitätskriterien prüfen – von der belichteten Struktur eines Wafers bis hin zur Oberflächenprüfung in Bezug auf Risse, Rauigkeit oder Verschmutzung. Die automatische Inspektion via Deep Learning erkennt Strukturen und Auffälligkeiten in den Bildern und klassifiziert sie nach beliebigen Kriterien.
GPUs optimieren Machine Learning
Machine Learning kann aus den Unternehmensdaten viele Prozesse automatisieren und effizienter machen – doch das Training der Modelle ist ein sehr rechenintensiver Vorgang. Ein KI-Training auf gängiger serieller Hardware dauert in der Praxis sehr lange – von einigen Tagen bis hin zu mehreren Wochen – oder ist überhaupt nicht mehr in akzeptabler Zeit durchführbar.
Dieser Zeitaufwand lässt sich durch parallelisierte und leistungsstarke Hardware reduzieren. Hier kommen Grafikprozessoren (GPUs) mit ihrer parallelen Architektur und einer Vielzahl an Kernen ins Spiel: Die GPUs besitzen Tausende von Recheneinheiten und weisen im Vergleich zu Hardware mit CPUs einen um den Faktor 10 bis 100 höheren Anwendungsdurchsatz auf.
In Kombination mit Clustern oder Cloud Computing bieten GPUs den Entwicklungsteams die Möglichkeit, die Trainingszeit für ein Deep-Learning-Netz von Wochen auf Stunden oder noch weniger zu reduzieren. Der Grafikkarten-Hersteller NVIDIA hat sich in diesem Bereich ein großes Renommee aufgebaut und bietet GPU-basierte schnelle Entwicklungs-Plattformen speziell für Analytics und maschinelles Lernen.
Server mit NVIDIA Grafikprozessoren gelten insbesondere als ideal für Szenarien, in denen Anwender große oder komplexe Datenmengen besonders schnell verarbeiten oder etwas in 3D visualisieren müssen. Neben Deep Learning, KI-Anwendungen und Big-Data-Analysen sind dies auch das Rendering im Bereich VFX oder 3D-Design.
GPUs aus der Cloud
Um Kosten zu sparen, empfiehlt es sich, die erforderlichen Ressourcen im Rahmen Cloud-basierter Services zu mieten. So entfallen beim Hosting die hohen Anschaffungskosten für die teure Hardware und die finanziellen Investitionen werden entsprechend niedrig gehalten. Ein Pay-per-use-Modell fakturiert nur die Ressourcen, die auch verwendet werden.
Zudem bleiben KI-Cloud-Anwender immer auf der Höhe des aktuellen technischen Standes. Die Nutzung von KI als Service hat den Vorteil, dass Cloud-Provider die neuesten Technologien, Tools und Services zeitnah zur Verfügung stellen. Unternehmen mit On-Premise-Technologien hingegen sind kaum in der Lage, die aktuellste Hardware vorrätig zu halten.
Der deutsche Webhoster IONOS bietet seinen Kundinnen und Kunden seit einiger Zeit dedizierte Server mit NVIDIA GPUs. Mit seinen GPU-Servern will IONOS Unternehmen dabei unterstützen, Machine-Learning-Modelle effizient zu entwickeln, und gleichzeitig helfen, hohe Investitionen in Hardware und Infrastrukturwartung zu vermeiden. Die Server verwenden NVIDIAs Tesla T4 Tensor Core GPU, welche auf Multiprecision Computing und der NVIDIA Turing-Architektur aufbauen. Als Prozessor kommt AMD EPYC zum Einsatz. Durch die steigende Nachfrage und höhere Anforderungen wird auch das GPU-Portfolio bei IONOS kontinuierlich weiterentwickelt, sodass weitere Modelle, wie zum Beispiel die NVIDIA A10 Tensor Core GPU, zeitnah verfügbar sein werden.
Auch die Datensicherheit ist gewährleistet: Die IONOS GPU-Server stehen in europäischen ISO 27001-zertifizierten Rechenzentren und erfüllen höchste Sicherheitsstandards. Damit bietet der Webhoster den notwendigen Rahmen für eine hocheffiziente und sichere Datenanalyse und KI-Modellierung.
FAZIT
Mit GPU-Servern können Anwender Bilder, Texte und andere Daten besser, schneller und zielgerichteter auswerten und analysieren sowie KI-Modelle effizient erstellen. IONOS unterstützt Unternehmen mit seinen GPU-Servern dabei, Machine-Learning-Modelle zu trainieren und gleichzeitig intensive Investitionen in Hardware und Infrastrukturwartung zu vermeiden.
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