Über die integrierten KI-Beschleuniger des skalierbaren Intel Xeon Prozessors habe ich hier ja schon das ein oder andere mal berichtet. Heute will ich mir 3 Anwendungen ein wenig genauer ansehen, die damit umgesetzt werden und möglich sind. Die Rede ist von BeeKeeperAI, dem Forschungszentrum CERN und der Mutter des Aktienhandels, NASDAQ.
BeeKeeperAI mit Sitz in San Francisco hat eine Confidential Computing-Plattform entwickelt, die vor allem dem Prinzip „Zero Trust“ folgt. Damit lassen sich spezielle Anwendungen entwickeln und umsetzen, die vornehmlich in Bereichen des Gesundheitswesen zum Einsatz kommen. Hier steht vor allem die Herausforderung an erster Stelle sensible Patient:innendaten zu nutzen, und das in vertraulicher Art und Weise.
Aus diesem Grund wird in diesem Kontext die Intel SGX-Technik eingesetzt, mit deren Hilfe Daten in nahezu Echtzeit und während ihrer Verarbeitung in einem verschlüsselten Bereich vorgehalten werden. Daher setzt BeeKeeperAI ausschließlich auf IT-Plattformen, in denen der skalierbare Intel Xeon Prozessor der 3. Generation für das Verarbeiten der Daten zuständig ist.
In diesem Kontext kommen Algorithmen zum Einsatz, die Datenanalysen erheblich beschleunigen, und das mithilfe der in die CPU integrierten AVX256-Befehlssätze. Daraus resultieren Deep Learning-Trainingssessions, die deutlich schneller erfolgen können als ohne die zugehörigen Bibliotheken.
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Darum setzt das CERN auf Intel KI-Funktionen
Das in der Schweiz beheimatete Forschungszentrum CERN beschäftigt sich mit zahlreichen Herausforderungen, die mit dem Lösen von aufwändigen Berechnungen zu tun haben. Hierzu setzen CERN-Forscher:innen wie Sofia Vallecorsa auf bekannte Algorithmen wie die Monte Carlo-Simulation (MC-Simulationen). Damit sollen sehr aufwendig lösbare mathematische Probleme mithilfe von Stichproben numerisch gelöst werden.
Daher werden MC-Simulationen im CERN unter anderem im Bereich der Energiephysik eingesetzt, und das unter Einsatz von Deep Learning-Algorithmen. Dies geschieht mithilfe der im skalierbaren Intel Xeon Prozessor integrierten KI-Funktionen wie Intel Deep Learning Boost. Damit ist es dem Team um Sofia Vallecorsa gelungen, die äußerst aufwendigen Inferencing-Modelle fast doppelt so schnell berechnen zu lassen wie ohne die passenden KI-Funktionen.
Hierfür kommt unter anderem ein sogenanntes Generative Adversarial Network (GAN) zum Einsatz, das aus zwei künstlichen neuronalen Netzwerken besteht. Damit lassen sich Simulationen unterschiedlichster Art durchführen. Diese werden zusätzlich mithilfe des Intel AI Analytics Toolkit optimiert.
Das Technologieunternehmen NASDAQ verschlüsselt Daten mit homomorphen Algorithmen
Das Technologieunternehmen NASDAQ (bekannt für seine in New York beheimatete elektronische Börse) ist ein global operierendes Technologieunternehmen, das äußerst sensible Daten seiner Kunden so sicher wie möglich verarbeiten und speichern will. Aus diesem Grund setzt es auf Verschlüsselungstechniken, die aus dem Bereich Homomorphismus stammen. Um die zugehörigen Ver- und Entschlüsselungsverfahren rein auf Hardware-Basis durchführen zu können, setzt das Unternehmen auf IT-Systeme, in denen sich der skalierbare Intel Xeon Prozessor um das Kodieren und Dekodieren der Daten kümmert.
Damit lassen sich verschlüsselte Daten auf Basis der homomorphen Verschlüsselungstechnik verarbeiten, ohne dass diese zu irgendeinem Zeitpunkt entschlüsselt werden müssen, und sei es nur für einen kurzen Moment. Das erhöht die Verarbeitung von höchstsensiblen Daten ungemein.
Hierfür sind allerdings zwei Voraussetzungen erforderlich: Das Anpassen der zugehörigen Programme und ein äußerst leistungsfähiges IT-System. Beide Kriterien lassen sich mit Großrechnern erfüllen, in denen der skalierbare Intel Xeon Prozessor der 3. Generation seinen Dienst verrichtet. Denn er stellt die benötigten kryptographischen Funktionen genauso bereit wie die Rechenleistung, die für das Verarbeiten verschlüsselter Daten in Echtzeit erforderlich ist.
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Disclaimer: Für das Verfassen und Veröffentlichen dieses Blogposts hat mich die Firma Intel beauftragt. Bei der Ausgestaltung der Inhalte hatte ich nahezu freie Hand.
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