Jetzt sind schon tatsächlich mehr als zweieinhalb Monate vergangen seit meinem Videogespräch mit Charlie Sheridan von Google und Ricky Watts von Intel. Das übergeordnete Thema seinerzeit lautete: Wie kann man sich die Zusammenarbeit der beiden Unternehmen vorstellen, und was ist diesbezüglich in Zukunft noch zu erwarten. Um genau beides geht es in diesem Blogpost.
Klar, die Zusammenarbeit von Intel und Google hat ganz viel mit Edge und Cloud Computing zu tun. So kommt beides speziell im fertigenden Umfeld mehr und mehr zum Einsatz, da der enorme Datenwust zielgerichtet verwertet, analysiert und für neue Erkenntnisse und daraus resultierende Entscheidungen genutzt werden soll. Unter diesen Aspekten ist eine leistungsfähige Cloud-Plattform unabdingbar, die beides in sich vereint: Möglichst kurze Verarbeitungszyklen, gepaart mit einer leistungsfähigen Cloud-Technik, die diesen Namen auch verdient.
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Google Manufacturing Data Engine und Connect für einheitliche Datenanalysen
Für diese und weitere Zwecke hat Google eine Manufacturing Data Engine samt Manufacturing Connect entwickelt. Damit sollen vor allem Produktionsentwickler in die Lage versetzt werden, die anfallenden Daten schneller und besser zu verstehen. Daraus sollen möglichst störungsfreie und optimierte Fertigungsanlagen entstehen, die ein Höchstmaß an Qualität bieten. Hierbei kommen KI-Algorithmen zum Einsatz, die Daten in Echtzeit verarbeiten und direkt auf den Edge-Endpunkten zur Verfügung stellen. Gleichzeitig stehen mit Manufacturing Connect mehr als 250 Maschinenprotokolle zur Verfügung, mit der Edge- und Cloud-Instanzen ohne größeren Aufwand mit der jeweiligen Produktionsanlage verbunden werden können.
Aber auch bei der Qualitätssicherung kommt die Google-Lösung zum Einsatz, indem Maschinensensordaten in Echtzeit ausgewertet werden. Damit lassen sich mögliche Maschinenausfälle schneller und zuverlässiger erkennen. Die zugrunde liegenden Methoden können auch für eine geplante und vorausschauende Wartung genutzt werden. Und klar, dass hierbei Intel im Hintergrund eine maßgebliche Rolle spielt. Schließlich sorgt in zahlreichen Google Cloud-Instanzen der skalierbare Intel Xeon Prozessor für die erforderliche Rechenleistung, sowohl bei der Auswertung der Daten als auch der Ausführung von KI-Algorithmen.
Intel und Google ermöglichen Cloud-basiertes HPC
Doch es geht noch weiter. Neben den gemeinsamen Anstrengungen im industriellen Umfeld zielt eine Anfang Juli verkündete Kollaboration auf die Disziplin „High-Performance Computing“ ab. Denn auch hier schlummert ein großes Potential, was das Analysieren und Bereitstellen von HPC-Workloads betrifft. Aus diesem Grund hat Google das Cloud HPC Toolkit entwickelt, das diverse Intel-Software-Komponenten aufweist. Dazu gehören unter anderem Teile des Intel oneAPI-Toolkit sowie Intel Select Solutions for Simulations & Modeling. Damit lassen sich erforderliche und benötigte HPC-Anwendungsfälle mit relativ geringem Aufwand an die passende Google Cloud-Instanz anpassen.
Mit dem Intel oneAPI-Toolkit stehen standardisierte Programmierwerkzeuge wie Intel MPI Library, Intel oneAPI Math Kernel, C++. SYCL, Fortran, OpenMP, MPI und Python zur Verfügung. Damit lassen sich die erforderlichen HPC-Algorithmen einheitlich anpassen, und das losgelöst von der zugrunde liegenden Hardware. Denn egal, ob die HPC-Workloads auf CPU, GPU oder anderen Silizium-Komponenten ausgeführt werden sollen, mit Intel oneAPI stehen für sämtliche Bausteine einheitliche Ansätze bereit.
Google HPC Toolkit bietet modulare HPC-Umgebungen
Das Besondere am Google HPC Toolkit ist dessen modularer Aufbau. Damit lassen sich benötigte HPC-Workloads mithilfe eines einheitlichen Blueprints anlegen und auf dieser Basis auf die Cloud-Instanz der Wahl transferieren. Genau an dieser Stellte kommt Intel oneAPI zum Zuge, da es am Ende keine Rolle spielt, auf welcher CPU oder GPU die Cloud-Instanz basiert.
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Disclaimer: Für das Verfassen und Veröffentlichen dieses Blogbeitrags hat mich die Firma Intel beauftragt. Bei der Ausgestaltung der Inhalte hatte ich nahezu freie Hand.