DeepL setzt für Machine Learning auf Rechenzentrum von Verne Global

20.09.2017 |  Von  |  News, Technologie
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DeepL setzt für Machine Learning auf Rechenzentrum von Verne Global
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Eine Million Wörter in weniger als einer Sekunde: Das deutsche Technologieunternehmen DeepL hat sein neues gleichnamiges Übersetzungs-Tool vorgestellt.

Der neue DeepL Translator ist ein von künstlicher Intelligenz (KI) getriebener Übersetzungsdienst. Das Unternehmen lässt dafür im Rechenzentrum von Verne Global rechnen.

Verne Global bietet DeepL mit seinem Rechenzentrum in Island eine auf High Performance Computing (HPC) abgestimmte Umgebung – mit günstigen Strompreisen sowie höchstmöglicher Ausfallsicherheit, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit.

Der neue Translator arbeitet wie ein Gehirn. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz kann er Texte verstehen und übersetzen. Dafür muss er aber beträchtliche Datenmengen verarbeiten. Die neuronale Architektur von DeepL beherrscht 5.1 petaFLOPS – das sind 5.100.000.000 000.000.000.000 Operationen pro Sekunde. Diese Rechenleistung stellt Rechenzentren vor neue Herausforderungen.

Verne Global bietet eine besonders auf Hochleistungsanwendungen spezialisierte Umgebung an. So kombiniert das Unternehmen die technische Expertise und die für HPC benötigte Infrastruktur mit einem optimierten Rechenzentrumsdesign.

Der Standort auf Island ermöglicht darüber hinaus die höchst mögliche Zuverlässigkeit, Flexibilität und Sicherheit. Das Rechenzentrum wird zu 100 Prozent mit erneuerbaren Energien wie Wasserkraft und Geothermie betrieben. Diese regenerativen Quellen stehen jederzeit und schnell zur Verfügung, weshalb sich die Rechenleistung beliebig skalieren lässt.

DeepL trainiert auf einem Supercomputer die neuronalen Übersetzungsnetzwerke auf Basis von gesammelten Datensätzen. Während des Trainings schauen sich die Netzwerke eine Vielzahl von Übersetzungen an und lernen selbständig, wie man mit der richtigen Grammatik und Struktur übersetzen kann. Der Supercomputer wird von vielen als der präziseste und natürlichste maschinelle Übersetzungsdienst der Welt angesehen.

„Für DeepL suchten wir ein Rechenzentrum, das maximale Leistung mit maximaler Ausfallsicherheit und Flexibilität kombiniert. Daneben spielen natürlich auch der Strompreis sowie die Kühlung eine essentielle Rolle. Der Überfluss an erneuerbaren Energien in Island ermöglicht es uns, die neuronalen Netze von DeepL kostengünstig zu trainieren, und gleichzeitig von den Vorteilen freier Kühlung und schneller Skalierbarkeit zu profitieren“, sagt Jaroslaw Kutylowski, CTO von DeepL.

„Das Team von Verne Global besitzt eine hohe technische Kompetenz, was dabei hilft, auch Ad-hoc-Anfragen schnell und unproblematisch umzusetzen. So eine ausgezeichnete Zusammenarbeit habe ich bis dato nicht erlebt.“

„Wir freuen uns, DeepL auf unserem Campus in Island zu begrüssen. Wir bieten unseren Kunden nicht nur eine speziell auf HPC abgestimmte technische Kompetenz. Unser Standort in Island verschafft ihnen dabei einen Vorteil vor der Konkurrenz: einen günstigen und stabilen Energiepreis bei höchst möglicher Verfügbarkeit und Skalierbarkeit – Kriterien, die bei rechen- und stromintensiven Anwendungen unabdingbar sind“, sagt Tate Cantrell, CTO bei Verne Global.

„Wir bemerken steigendes Interesse von Unternehmen aus dem Bereich Künstliche Intelligenz. Vor allem Deep-Neural-Network (DNN)-Anwendungen revolutionieren die Art und Weise, wie wir arbeiten, leben und kommunizieren. Allerdings benötigen sie robuste, leistungsstarke Umgebungen und Standorte, die so eine enorme Menge an Rechenleistung bereitstellen können.“

Der Markt für Machine Learning, Cognitive Computing sowie Artificial Intelligence nimmt immer mehr zu. Waren solche Anwendungen vor Jahren noch Forschungseinrichtungen und grösseren Technologieunternehmen vorbehalten, finden selbstlernende Programme heute immer mehr in Lösungen des Alltags Verwendung, wie beispielsweise bei Sprach- oder Gesichtserkennung.

Prognosen des Digitalverbands Bitkom zufolge wächst der globale Umsatz mit Hardware, Software und Services rund um Cognitive Computing und Machine Learning im Jahr 2017 um 92 Prozent auf 4,3 Milliarden Euro. Bis zum Jahr 2020 wird sich das Weltmarktvolumen dann voraussichtlich mehr als verfünffachen – auf 21,2 Milliarden Euro.

Diese Entwicklung leistet Rechenzentren in kühlen Klimazonen Vorschub, die auf die besonderen Bedürfnisse rechenintensiver Anwendungen spezialisiert sind. Dies betrifft vor allem Branchen wie Industrie, Automotive und Forschung.

 

Quelle: Verne Global
Artikelbild: obs/Verne Global

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