Hardware – HPC
Für die Bearbeitung großer Geodatenbestände, bei der es einer hohen Rechenleistung und Speicherkapazität bedarf, verwenden wir als Firma zunehmend Verfahren aus dem Bereich des High Performance Computing (HPC). HPC bildet die Grundlage für Anwendungen in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Deep Learning. Derartige Berechnungen sind auf einfachen Arbeitsplatzrechnern nicht mehr sinnvoll ausführbar. Es müssen Optimierungen der Hardware und parallel computing Ansätze verwendet werden. Wir setzen neben Mehrkernberechnungen und verteiltem Rechnen v.a. grafikprozessorgestützte Berechnungsverfahren ein um schwierige und komplexe Aufgaben wirtschaftlich lösen zu können.
Bereits seit 2007 gilt CUDA als der De-Facto-Standard für die Grafikkartenprozessierung (GPU) und wird laufend weiterentwickelt. Mit CUDA können Deep-Learning-Algorithmen und die Nutzung Neuronaler Netze wesentlich beschleunigt werden.
Das High Performance Computing wird zunehmend an Bedeutung gewinnen. Zahlreiche Branchen profitieren von der enormen Rechenleistung dieser Ansätze. Oftmals benötigen Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Behörden keine Supercomputer in Rechenzentren. Mit wirtschaftlichen Hardwareanpassungen und parallelen Programmierroutinen in der Softwareentwicklung lassen sich zahlreiche Fragestellungen leistungsfähig auf kleineren Computern umsetzen.
- Großes Potenzial für Unternehmen, die bereit sind, in Technologie und Fachwissen zu investieren
- Realisieren Sie Berechnungen und Simulationen, die Sie bisher für nicht möglich gehalten haben
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