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Europäisches Gemeinschaftsprojekt SparCity will Exascale Supercomputing Network realisieren

Von Martin Hensel |

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Mit SparCity ist ein europäisches Gemeinschaftsprojekt zur Entwicklung eines neuen Supercomputing-Frameworks gestartet. Das mit 2,6 Millionen Euro Budget versehene Projekt erhält Unterstützung vom European High Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU).

Die IPUs von Graphcore sorgen für die nötige Rechenleistung.
Die IPUs von Graphcore sorgen für die nötige Rechenleistung.
(Bild: SparCity)

Das Projekt ist auf eine Dauer von drei Jahren angelegt. In seinem Rahmen kooperieren sechs Partner aus vier Ländern, um ein nachhaltiges Exascale-Ökosystem zu realisieren und damit die Wettbewerbsfähigkeit Europas zu stärken. Beteiligt sind das norwegische Simula Research Laboratory, das Forschungsinstitut INESC-ID aus Lissabon, die Ludwig-Maximilians-Universität München, die türkische Sabanci-Universität und der Chip-Hersteller Graphcore. Die Koordination übernimmt die Koc-Universität aus Istanbul.

Grundlagen aus der Praxis

Ziel des Projekts ist ein Supercomputing-Framework, das Algorithmen und kohärente Tools bereitstellt, um Performance und Energieeffizienz von Sparse-Rechenoperationen auf HPC-Systemen zu maximieren. Gleichzeitig sollen neue Anwendungsgebiete für Sparse-Computing in Datenanalytik und Deep Learning erschlossen werden. Um Effektivität, gesellschaftlichen Einfluss und Nutzen zu demonstrieren, wird SparCity die Computing-Skalierung und Energieeffizienz von vier realen Anwendungen verbessern. Diese stammen aus vier völlig unterschiedlichen, aber sehr anspruchsvollen Bereichen: Rechnergestützte Kardiologie, soziale Netzwerke, Bioinformatik und autonomes Fahren.

Effizienz erhöhen

Bislang verschlang die Ausführung von KI-Modellen einen Großteil der Rechenkapazität für die Durchführung arithmetischer Operationen an Parametern. Aussagekräfte Parameter sind in den Modellen aber nur spärlich verteilt („sparse“). Diese Problematik des ineffizienten Zeit- und Energieaufwands für die Verarbeitung wertloser Daten wird durch Umfang und Komplexität der KI-Modelle weiter verschärft.

Sparse Computing nutzt neue Verfahren, die sich vereinfacht ausgedrückt auf Elemente eines Modells konzentrieren, die für die Lösung einer komplexen Aufgabe am wichtigsten sind. Graphcores IPUs („Intelligence Processing Units“) sind speziell für KI entwickelt und können zum Beispiel zahlreiche, sehr unterschiedliche Berechnungen parallel und völlig unabhängig voneinander ausführen. Auf der Software-Ebene wird das Sparsity-Konzept mit Sparse-Kernel und -Bibliotheken unterstützt. Diese sollen im Rahmen des Projekts weiterentwickelt werden.

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