«Un­se­re Pro­zes­so­ren ver­hel­fen zu gros­ser Leis­tungs­stei­ge­rung»

Finanz und Wirtschaft - - TECHNOLOGIE - IN­TER­VIEW: AT

Chips sich al­le zwei Jah­re ver­dop­pelt. Über das ver­gan­ge­ne Jahr­zehnt ist die Re­chen­kraft je Watt lang­sa­mer ge­wach­sen. Da­mit konn­ten die Leis­tungs­vor­tei­le von GPU von Nvi­dia bei par­al­le­len Pro­zes­sen über die letz­ten Jah­re stark zu­neh­men. Der Zu­wachs ist deut­lich schnel­ler als das Moo­re’sche Ge­setz – man­che nen­nen es schon das Moo­re’sche Ge­setz im Qua­drat. Ein neu­ro­na­les Netz ist dem Neu­ron ei­nes mensch­li­chen Ge­hirns nach­emp­fun­den. Man ver­bin­det die­se künst­li­chen Neu­ro­nen und ge­wich­tet die Ver­bin­dun­gen. In dem die Ge­wich­te an­ge­passt wer­den, kön- nen die Mo­del­le ler­nen und ge­naue­re Er­geb­nis­se her­vor­brin­gen. Die Op­ti­mie­rung ist sehr kom­plex und braucht sehr vie­le par­al­le­le Re­chen­schrit­te. Für tie­fe­re – al­so viel­stu­fi­ge – neu­ro­na­le Net­ze sind die Be­rech­nun­gen so kom­plex, dass man sie mit tra­di­tio­nel­len Pro­zes­so­ren nicht aus­füh­ren kann. Mit GPU sind nun viel grös­se­re, tie­fe­re neu­ro­na­le Net­ze mög­lich. Die An­ge­bo­te der Kon­kur­renz sind noch un­klar. Es braucht ja nicht nur den Pro­zes­sor, son­dern ein gan­zes Öko­sys­tem an Soft­ware. Wir be­schleu­ni­gen der­zeit je­de grosse Platt­form für Deep Le­arning. Der ech­te Test ei­ner Lö­sung ist, wie vie­le Leu­te die Tech­no­lo­gie im ech­ten Le­ben ver­wen­den. Und bis­her sind wir mit den Er­geb­nis­sen beim Ein­satz beim Kun­den sehr zu­frie­den.

«Man­che re­den schon vom Moo­re’schen Ge­setz im Qua­drat.»

Es wird mehr Kon­kur­renz ge­ben. Als Ka­pi­tal­ge­ber wür­de ich nach Un­ter­neh­men su­chen, die Ide­en für den Markt ha­ben. Un­ser Vor­teil ist, dass wir un­ser An­ge­bot op­ti­miert ha­ben. Wir ha­ben ge­zeigt, dass wir lie­fern kön­nen und ei­ne Vi­si­on ha­ben, in der In­dus­trie füh­rend zu sein.

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