Zahlreiche Neuerungen

Updates für Analyse- und KI-Services von Google

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Google Cloud stellte zahlreiche Neuheiten rund um KI und maschinelles Lernen vor.
Google Cloud stellte zahlreiche Neuheiten rund um KI und maschinelles Lernen vor. (Bild: Google)

Im Rahmen der Konferenz Cloud Next 2018 hat Google eine Vielzahl an Updates für seine Analyse- und KI-Dienste vorgestellt. Zudem wurde eine Partnerschaft mit Iron Mountain geschlossen.

Zu den Neuheiten zählt BigQuery ML, das zunächst als Beta-Version veröffentlicht wird. Der Dienst soll Nutzern Zugang zu prädiktiven Analysen ermöglichen, ohne dass dazu eine datenwissenschaftliche Ausbildung nötig ist. Der Service stellt Machine Learning an den Datenspeicherorten bereit und hilft damit beim schnellen Erstellen und Nutzen von Modellen. Dies funktioniert auch bei großen Datensätzen und wird über einfache SQL-Befehle gesteuert. In einem Blog-Eintrag gibt Google einen ausführlichen Einblick in BigQuery ML und dessen Möglichkeiten. Zudem unterstützt die Cloud ML Engine ab sofort Schulung und Online-Vorhersagen durch scikit-learn und XGBoost. Google kündigte außerdem die Verfügbarkeit von Cloud Deep Learning VM Image an. Mithilfe der darin enthaltenen vorkonfigurierten Images lassen sich mittels TensorFlow, scikit-learn und PyTorch Machine-Learning-Projekte auf Google Cloud umsetzen.

Kubeflow v0.2 angekündigt

Google wird sich auch weiterhin im Open-Source-Umfeld engagieren und präsentierte Version 0.2 von Kubeflow. Die Software ermöglicht in Kubernetes den Einsatz von Stacks wie TensorFlow und scikit-learn für maschinelles Lernen. Zu den Neuerungen in der aktuellen Version zählen eine verbesserte Benutzeroberfläche und zahlreiche Optimierungen für die Beobachtung und Berichte. Zusätzlich gab Google die Verfügbarkeit der Alpha-Versionen von Cloud TPU v3 und Cloud TPU Pod bekannt. Dabei handelt es sich um „TensorFlow Processing Units“ in der Cloud: Diese speziell entwickelten ASICs erreichen bis zu 180 Teraflops Floating-Point-Performance für Machine-Learning-Rechenlasten.

Durch das Zusammenspiel in sogenannten „Pods“ sind weitaus höhere Leistungen möglich. So erreicht beispielsweise das Alpha-Release von Cloud TPU Pod bis zu 11,5 Petaflops. Auf diese Weise lässt sich etwa die Schulung eines einzelnen großen ML-Modells deutlich beschleunigen. Google kündigte zudem Unterstützung für die Cloud TPUs in der Kubernetes-Engine als Beta-Version sowie mit Edge TPU eine maßgeschneiderte ASIC-Lösung für IoT-Szenarien an.

Iron Mountain als Partner

Google gab außerdem eine neue Partnerschaft mit Iron Mountain bekannt. Im Mittelpunkt der Kooperation steht das Extrahieren von Erkenntnissen aus „Dark Data“, also zum Beispiel Informationen in gespeicherten Dokumenten. Die beiden Unternehmen wollen gemeinsam für diesen Bereich branchenspezifische Lösungen schaffen. An entsprechenden ML-Systemen für Hypothekendokumente, Kunden aus dem Energiesektor, Medien- und Entertainment-Assets und andere Szenarien wird bereits gearbeitet. Google setzt dabei auch auf eigenes Know-how in den Bereichen optische Zeichenerkennung (OCR), Entity Extraction und bei der Verarbeitung natürlicher Sprache.

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