AIRI: Integrierte KI-fähige Infrastruktur von Pure und NvidiaKünstlicher Intelligenz (KI) gehört in Unternehmen die Zukunft. Da sind sich Industrie und Marktforscher einig. Laut Gartner werden 80 Prozent der Firmen bis zum Jahr 2020 KI einsetzen. Das Problem bisher: Noch fehlt es an technischen Plattformen KI in Unternehmen zu etablieren bzw. KI-Lösungen voranzutreiben und zu entwickeln. Eine mögliche Lösung: die »AI-Ready«-Infrastruktur AIRI. Dabei handelt es sich um eine von Pure Storage und NVIDIA entwickelte leistungsfähige Architektur, um eine datenzentrierte Infrastruktur zu realisieren, die erforderlich ist, um die wahre Stärke von KI zu nutzen.

Konzipiert als voll integrierte Software- und Hardware-Lösung soll AIRI die bisher komplexen Infrastrukturen wesentlich vereinfachen. Das System basiert auf Pures FlashBlade, der als Speicherplattform für Analytik- und KI-Anwendungen konzipiert wurde, und vier NVIDIA DGX-1-Supercomputern, die mit Nvidias Tesla V100-GPUs eine Performance von vier PetaFLOPS liefern soll. Diese sind mit Arista 100GbE-Switches verbunden und unterstützen GPUDirect-RDMA (Remote Direct Memory Access) für maximale verteilte Trainingsleistung. AIRI wird außerdem unterstützt durch den Nvidia GPU Cloud Deep Learning Stack und das AIRI Scaling-Toolkit.

Das 4U-Rackmount-System enthält 15 Blades oder Object-Nodes-Server. Jedes Blade kommt mit einer Multi-Core Intel Xeon-CPU und 17 TByte Flash-Speicher (255 TByte gesamt). Hinzukommen duale ARM-Prozessoren, NVRAM sowie eine PCIe-basierte Netzwerkanbindung. Mit einem herkömmlichen SSD-Speicher ist das AIRI nicht zu vergleichen. Das parallel arbeitende Flash-Array befeuert immerhin über 160.000 Grafikprozessoren (GPUs).

Laut Hersteller ist AIRI ab sofort verfügbar. Über Preise schweigt sich der Hersteller naturgemäß aus. Die Kollegen von The Register errechnen anhand der verwendeten Komponenten mit Anschaffungskosten von rund einer Million US-Dollar. Das klingt erstmal nach sehr viel. Recht viel günstiger wird man es aber mit bisherigen Spezialkomponenten auch nicht hinbekommen. Wer auf Standardbauteile setzt, wird die versprochene Leistung ziemlich sicher nicht erreichen.

Bessere Kundenerfahrung dank KI

Mithilfe von Pure Storage und NVIDIA hat beispielsweise Global Response mit der Entwicklung eines hochmodernen Call-Center-Systems begonnen, welches die Transkription und Analyse von Kundenanrufen in Echtzeit ermöglicht. Dies soll eine bessere Kundenerfahrung und schnellere Lösungen ergeben. Beides soll künftig immer wichtiger werden, da sich die Erwartungen der Verbraucher stark hin zu personalisierten Erfahrungen richten.

»Wir haben einen Wendepunkt erreicht, an dem die unternehmensweite Integration von KI entscheidend für unseren anhaltenden Erfolg ist«, meint Stephen Shooster, Co-CEO von Global Response. »Während wir uns immer schneller bewegen wollten, bremste uns die bislang verfügbare Infrastruktur für KI aus, da sie sehr komplex zu implementieren war. Um KI wirklich skalierbar zu machen, mussten wir eine einfache Basis schaffen, die leistungsstark genug ist, um das gesamte Unternehmen zu unterstützen. AIRI bietet genau diese Basis. Alle mit KI verbundenen Fragezeichen und Komplexitäten werden mit einer Lösung beseitigt, die modernste Software und Hardware integriert. Damit können unsere Teams in Stunden – und nicht erst Wochen oder Monaten – durchstarten.«

Paige.AI ist ein Unternehmen, das sich darauf konzentriert, die klinische Diagnose und Behandlung in der Onkologie durch den Einsatz von KI zu verbessern. Pathologie ist der Eckpfeiler der meisten Krebsdiagnosen. Die meisten pathologischen Diagnosen beruhen jedoch auf manuellen subjektiven Prozessen, die vor mehr als einem Jahrhundert entwickelt wurden. Durch die Nutzung des Potenzials von KI zielt Paige.AI darauf ab, die Pathologie- und Diagnostiksparte von einer hoch qualitativen zu einer strengeren, quantitativen Disziplin zu transformieren.

Daten sind für Dr. Thomas Fuchs, Gründer und Chief Science Officer von Paige.AI, der Treibstoff für die KI-Revolution: »Mit dem Zugang zu einem der weltweit größten Archive für Tumorpathologie, benötigten wir die fortschrittlichste Deep-Learning-Infrastruktur, um große Datenmengen schnell in klinisch validierte KI-Anwendungen zu verwandeln. Daher haben wir Nvidia DGX-1 und Pure Flashblade angeschafft.«

KI benötigt Computing-Performance und Hochleistungsspeicherung

»KI hat ein fantastisches Potenzial, um Menschen zu unterstützen«, erwartet Charles Giancarlo, CEO von Pure Storage. »Sie hat die Fähigkeit, die Qualität unseres gesamten Lebens entscheidend zu verbessern. Sicherere autonome Fahrzeuge werden zehntausende Leben retten und unsere Arbeit effizienter machen. KI-getriebene Fortschritte in den Biowissenschaften haben die präventive Gesundheitsversorgung zu einer aktuellen Realität und nicht zu einer vagen zukünftigen Möglichkeit gemacht. KI wird dem Verbraucher sehr personalisierte Erlebnisse bieten und gleichzeitig Online-Communities sicherer machen. AIRI wird die KI-Forschung beschleunigen und es Innovatoren ermöglichen, schneller Fortschritte zu machen, um mit Daten eine bessere Welt zu schaffen.«

»Unternehmen auf der ganzen Welt wollen ihre KI-Infrastruktur vergrößern«, erklärt Jim McHugh, Vice President und General Manager of Deep Learning Systems bei Nvidia. Mit AIRI erhalten Unternehmen einen validierten Prozess, der Computing-Performance und Hochleistungsspeicherung zusammenbringt und praxisbewährte Ergebnisse liefern soll.«

»KI hat sich von hypothetischer Zukunftstechnologie zu einem geschäftskritischen Wert entwickelt«, unterstreicht Ritu Jyoti, Director, Infrastructure: Cognitive/AI and Big Data Analytics Workloads, bei IDC. »Es gibt eine zunehmende Nutzung von KI in allen vertikalen Branchen, wodurch neue Geschäftsmodelle, genauer definierte Wertversprechen, effizientere Prozesse und stärker personalisierte Verbrauchererlebnisse hervorgehen. Innovative Technologien von Pure Storage und NVIDIA haben die beschleunigte Einführung von KI ermöglicht. Zusammen bieten sie Unternehmen eine optimierte, benutzerfreundliche und robuste Lösung für jede KI-Arbeitslast.«

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