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Erstklassige sozialwissenschaftliche Forschung mit evolutionären Berechnungen auf IBM Power Systems
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Das Technologische Institut von Tijuana forschte in einer Vielzahl von praxisrelevanten Bereichen, die maschinelles Lernen erfordern, einschließlich sozialwissenschaftlicher Themen. Die x86-Infrastruktur des Instituts bot jedoch nicht die erforderliche Leistung und Skalierbarkeit, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Als Lösung setzte das Institut IBM Cloud Private und Docker auf IBM Power Systems S822LC für High Performance Computing ein.

Aufgabenstellung

Das Technologische Institut von Tijuana bereitete sich darauf vor, Spitzenforschung in vielen Bereichen zu betreiben, in denen maschinelles Lernen und Optimierung erforderlich sind, einschließlich sozialwissenschaftlicher Themen. Ihre x86-Infrastruktur verfügte jedoch nicht über die erforderliche Leistung und Skalierbarkeit, um die für solche Arbeiten erforderlichen Berechnungen durchzuführen.

Umsetzung

Das Technologische Institut von Tijuana arbeitete mit IBM zusammen, um eine IT-Infrastruktur für Spitzenforschung mit IBM Cloud Private und Docker auf IBM Power Systems S822LC for High Performance Computing aufzubauen und eigene maschinelle Lernsysteme auf der Grundlage evolutionärer Berechnungen zu entwickeln.

Ergebnisse Über 100x schnellere
Rechenzeit gegenüber x86
Reduzierung der Bearbeitungszeit
von 4 Stunden auf eine Minute
Skalierbarkeit auf über 1 Millionen
Datenpunkte und Hunderttausende von Features
Aufgabenstellung – die Geschichte
Aufbau einer IT-Infrastruktur für Spitzenforschung

Das Technologische Institut von Tijuana ist eine Hochschuleinrichtung in Tijuana, Baja California, Mexiko. Das Institut wurde am 17. September 1971 gegründet und war eine der ersten Einrichtungen der höheren Bildung im Bundesstaat. An den beiden Standorten werden insgesamt 21 Bachelor-, 6 Master- und 3 Promotionsstudiengänge angeboten. Das Institut ist eine wichtige Einrichtung für berufliche und wissenschaftliche Talente in der Region. Seine Aufgabe ist es, Hochschulbildung auf Bachelor-, Master- und Doktoratsebene anzubieten, die auf den Qualifikationsbedarf in der Region abgestimmt ist.

Das Institut hat sich mit Problemen aus der realen Welt befasst, die mit Techniken des maschinellen Lernens untersucht werden können, z. B. mit dem Migrationsverhalten von Menschen und anderen sozialwissenschaftlichen Fragen, die für die Grenzstädte zwischen Mexiko und den USA relevant sind. Das Team verfügte über einen sehr großen Datensatz, auf dem es seine eigenen Algorithmen entwickelten. Diese Algorithmen sollten dazu verwendet werden, Vorhersagen über das Migrationsverhalten und andere gesellschaftliche Themen zu treffen. Vor diesem Hintergrund erkundete das Institut die Möglichkeiten seiner bestehenden Infrastruktur, um diese Themen auf höchstem Niveau zu erforschen.

Das Institut verfügte über bestehende Dell-Server mit Intel Xeon-Prozessoren für sein Forschungslabor. Das Team kam zu dem Schluss, dass diese Server nicht über die Bandbreite und die Fähigkeiten verfügten, die für die Forschung mit Big Data erforderlich waren, insbesondere für die Durchführung komplexer Optimierungs- und Lernprozesse. Man brauchte beschleunigte Server mit GPUs, um Hochleistungsrechenlasten zu bewältigen. Diese Server mussten außerdem skalierbar sein, um die Anforderungen der Datensätze des Instituts zu erfüllen.    

Dr. Leonardo Trujillo, ein Forschungsprofessor am Technologischen Institut von Tijuana in der Abteilung für Elektrotechnik und Elektronik, begann mit der Erforschung einer IT-Infrastruktur für High Performance Computing, die eine Forschung auf höchstem Niveau ermöglichen sollte. Das Team um Trujillo wusste von der Zusammenarbeit zwischen IBM und NVIDIA im Bereich KI und High Performance Computing für Unternehmen und begann daher, Power Systems für den Aufbau seiner Forschungsinfrastruktur in Betracht zu ziehen. Nachdem das Team mit IBM gesprochen und sich über Power Systems für High Performance Computing informiert hatte, war es überzeugt, dass dies der geeignete Weg war. Und so begann man mit dem Aufbau einer neuen Forschungsinfrastruktur mit IBM Power Systems.     

Umsetzung – die Geschichte
Schnellere Rechenzeit und erhöhte Skalierbarkeit

In Zusammenarbeit mit IBM hat das Technologische Institut von Tijuana IBM Cloud Private auf Power Systems S822LC für High Performance Computing eingeführt. Power Systems S822LC for High Performance Computing sind beschleunigte Server mit NVIDIA Tesla-GPUs und NVLink-Technologie für eine schnellere Kommunikation zwischen CPU und GPU. IBM Cloud Private on Power ist eine offene Kubernetes-Plattform, die Entwicklern die einfache Erstellung und Bereitstellung von containerisierten Anwendungen ermöglicht. Mit IBM Cloud Private on Power können Dr. Trujillo und sein Team ihre High-Performance-Computing-Anwendungen schnell in einer On-Prem-Private-Cloud-Umgebung bereitstellen – sicher und mit der besten Verfügbarkeit.  

Darüber hinaus implementierte das Institut Docker-Container auf seiner neuen IBM Power Systems-Infrastruktur. Docker ist eine Container-Software für Unternehmen, die sich ideal für Entwickler eignet, die mit containerbasierten Anwendungen beginnen möchten. Mit Docker auf IBM Power Systems können Dr. Trujillo und sein Team ihre KI-Algorithmen in Containern unterbringen, um gezielt große Datensätze zu durchsuchen. Sie können eine Suche innerhalb eines großen Datensatzes in Segmente unterteilen und einen Docker-Container starten, der sich nur auf diese spezielle Suche konzentriert. Dadurch verringert sich die Zeit, die sie für die Suche nach bestimmten Erkenntnissen aufwenden müssen, und sie können auf sehr einfache und effiziente Weise hochmoderne Suchmuster durchführen.      

Mit IBM Cloud Private und Docker auf Power Systems konnte das Team die Rechenzeit für seine Forschungsaufgaben von etwa vier Stunden mit der alten Dell- und Intel Xeon-Infrastruktur auf nur eine oder zwei Minuten reduzieren – eine mehr als 100-fache Geschwindigkeitssteigerung. Mit der NVIDIA NVLink Technologie auf IBM Power Systems werden die Daten zwischen CPU und GPU schneller übertragen als bei einer herkömmlichen Architektur. IBM Power Systems verfügen über eine bis zu 5,6-fache I/O-Bandbreite im Vergleich zu x86-Servern, um Engpässe bei High-Performance-Computing-Workloads zu reduzieren. Dr. Trujillo und sein Team können außerdem den Arbeitsspeicher zwischen CPUs und GPUs aufteilen, um die Leistung noch weiter zu steigern. Der containerbasierte Ansatz verkürzt auch die Bereitstellungszeit und die Lernphase für junge Forscher und Studenten, die im Labor des Instituts arbeiten.

Dr. Trujillo und sein Team sind außerdem in der Lage, schneller und weiter zu skalieren als zuvor mit ihrer alten, traditionellen Infrastruktur. Die Skalierbarkeit ist für ihre Arbeit von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglicht es ihnen, die Dynamik ihrer Suchmodelle für Forschungsanwendungen besser und präziser zu charakterisieren. Mit ihrer alten, traditionellen Infrastruktur konnten sie nur Workstations mit 1.000 bis 2.000 Datensuchpunkten betreiben. Jetzt können sie mit Power Systems auf über eine Million Datenpunkte skalieren. Und mithilfe dieser Skalierbarkeit können sie neue Einblicke in ihre Daten gewinnen, die zuvor nicht möglich waren. 

Wir arbeiten an der Schnittstelle zwischen evolutionärer Berechnung und maschinellem Lernen, einem Bereich, der „Genetic Programming“ genannt wird. In diesem Bereich ist es möglich, mithilfe ausgeklügelter Such- und Optimierungsmethoden automatisch beeindruckende Vorhersagetools zu generieren. Dazu ist jedoch eine Menge Rechenleistung erforderlich – glücklicherweise bietet die IBM POWER8 HPC-Plattform mit NVIDIA-GPUs mehr als genug davon. Dr. Leonardo Trujillo Forschungsprofessor Technologisches Institut von Tijuana
Erfolgsgeschichte
Lösung sozialwissenschaftlicher Probleme

Das Technologische Institut von Tijuana verfügt nun über die notwendige IT-Infrastruktur, um Spitzenforschung in vielen praxisrelevanten Bereichen zu betreiben, die modernste Techniken des maschinellen Lernens und der Optimierung erfordern, einschließlich sozialwissenschaftlicher Themen. In diesem Bereich können Dr. Trujillo und sein Team mit Hilfe des maschinellen Lernens beispielsweise die Migrationsmuster von Menschen erforschen, die an die Grenze zwischen Mexiko und den USA kommen – ein besonders wichtiges Problem für die Stadt Tijuana, da sie eine der größten und wichtigsten Grenzstädte der Welt ist. IBM Power Systems bieten die Leistung, die sie für modernes High Performance Computing und datenintensive Workloads benötigen. Mit dieser Technologie sollen Computermodelle erstellt werden, die bei der Klassifizierung und Vorhersage der Migrationsmuster von Menschen helfen können, die nach Tijuana und in andere Grenzstädte kommen. Das Institut führt auch neue Forschungsprojekte in verwandten Bereichen durch, z. B. die komplette Entwicklung neuer KI-Algorithmen, die automatische Code-Reparatur und Code-Verbesserung von Softwaresystemen, das Verständnis der nanotechnologischen Eigenschaften neuer Materialien durch maschinelles Lernen, die automatische Generierung von Computer-Vision-Algorithmen und die Entwicklung leistungsfähiger maschineller Lernplattformen für verschiedene Bereiche. IBM Power Systems bietet die nötige Rechenleistung, um weitere neue Forschungsinitiativen in Angriff zu nehmen.   

Dr. Trujillo und sein Team waren angenehm überrascht, wie schnell die Lernkurve für den Einstieg war. In kürzester Zeit konnten sie ihre neue Plattform für High-Performance-Computing in Betrieb nehmen, um mit neuen Forschungsprojekten zu beginnen. Es gelang ihnen schnell, ihre Forschungsalgorithmen auf der neuen Infrastruktur einzusetzen, um mit entsprechenden Datenprojekten zu beginnen.

Das Institut arbeitet nun an seinem nächsten Schritt, der Implementierung von IBM Watson Machine Learning Accelerator. Watson Machine Learning Accelerator macht Deep Learning und maschinelles Lernen leichter zugänglich, indem es Open-Source-Frameworks für Deep Learning mit effizienten Entwicklungstools und beschleunigten IBM Power Systems-Servern kombiniert. Mit Watson Machine Learning Accelerator verfügen Dr. Trujillo und sein Team über eine vollständige Umgebung für Data Science, die es ihnen ermöglicht, noch komplexere und wirkungsvollere Forschung zu betreiben. Außerdem verfügen sie über die notwendige Skalierbarkeit, um Deep Learning auf immer größeren Datensätzen zu betreiben.     

Außerdem wollen Dr. Leonardo Trujillo und sein Team ihre Partnerschaften und Beziehungen zu anderen Forschungseinrichtungen und Universitäten weiter ausbauen. Mit IBM Cloud Private und Power Systems im Zentrum ihrer Forschungsinfrastruktur wird die Zusammenarbeit mit einer anderen Institution noch effektiver als ein Alleingang sein. Ihre neue Infrastruktur trägt auch dazu bei, ihren Status als Spitzenforschungseinrichtung in Mexiko und Nordamerika zu festigen. Das Technologische Institut von Tijuana freut sich darauf, wichtige sozialwissenschaftliche Fragen mit IBM Power Systems zu erkunden.   

Mit Hilfe von IBM und NVIDIA GPUs können wir große Probleme in vielen Bereichen angehen, das Feld möglicher Lösungen auf hocheffiziente Weise erforschen sowie Tools entwickeln und Erkenntnisse gewinnen, die zuvor unerreichbar waren. Dr. Leonardo Trujillo Forschungsprofessor Technologisches Institut von Tijuana
Logo des Mexikanischen Technischen Instituts
Mexikanisches Technisches Institut/Technologisches Institut von Tijuana

Das Technologische Institut von Tijuana (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) ist eine Hochschuleinrichtung in Tijuana, Baja California, Mexiko. Das Institut wurde am 17. September 1971 gegründet und war eine der ersten Einrichtungen der höheren Bildung im Bundesstaat. An den beiden Standorten werden insgesamt 21 Bachelor-, 6 Master- und 3 Promotionsstudiengänge angeboten. Das Institut ist eine wichtige Einrichtung für berufliche und wissenschaftliche Talente in der Region. Seine Aufgabe ist es, Hochschulbildung auf Bachelor-, Master- und Doktoratsebene anzubieten, die auf den Qualifikationsbedarf in der Region abgestimmt ist.

Machen Sie den nächsten Schritt

Wenn Sie mehr über IBM Power Systems S822LC for High Performance Computing Server erfahren möchten, wenden Sie sich bitte an Ihren IBM Ansprechpartner oder IBM Business Partner.

Weitere Informationen über IBM Cloud Private on Power erhalten Sie von Ihrem IBM Ansprechpartner oder IBM Business Partner oder unter
https://www.ibm.com/de-de/products/power-private-cloud-edition

Weitere Informationen über IBM Watson Machine Learning Accelerator erhalten Sie von Ihrem IBM Ansprechpartner oder IBM Business Partner oder unter
https://www.ibm.com/de-de/products/deep-learning-platform

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Fußnoten

© Copyright IBM Corporation 2019. 1 New Orchard Road, Armonk, New York 10504-1722 United States. Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika, März 2019.

IBM, das IBM-Logo, ibm.com, IBM Power Systems, IBM Watson und IBM Cloud Private sind Marken der IBM Corporation in den USA und/oder anderen Ländern. Weitere Produkt‐ und Servicenamen können Marken von IBM oder anderen Unternehmen sein. Eine aktuelle Liste der Marken von IBM finden Sie auf der Webseite „Copyright- und Markeninformationen“ unter ibm.com/legal/copytrade.shtml.

Nicht alle Angebote sind in allen Ländern verfügbar, in denen IBM tätig ist.

Die genannten Performance-Daten und Kundenbeispiele dienen ausschließlich zur Veranschaulichung. Tatsächliche Leistungsergebnisse hängen von den jeweiligen Konfigurationen und Betriebsbedingungen ab.

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