Jack Dongarra: Supercomputing-Zukunft mit KI und Quanten

Hochleistungs-Supercomputing (HPC), einst hauptsächlich Domäne der wissenschaftlichen Forschung, hat sich zu einer entscheidenden strategischen Ressource entwickelt, insbesondere für das Training zunehmend komplexer Künstlicher-Intelligenz (KI)-Modelle. Diese Konvergenz von KI und HPC gestaltet nicht nur diese Technologien neu, sondern verändert auch grundlegend, wie Wissen generiert wird und seine strategische globale Positionierung.

Jack Dongarra, ein angesehener US-amerikanischer Informatiker und Empfänger des Turing Awards 2021 für seine grundlegenden Beiträge zur HPC-Software über vier Jahrzehnte, teilte kürzlich seine Einblicke in die zukünftige Entwicklung des Supercomputing. Auf der 74. Nobelpreisträgertagung in Lindau, Deutschland, sprach Dongarra über die transformativen Rollen von KI und Quantencomputing sowie die breiteren geopolitischen und technologischen Landschaften.

KIs allgegenwärtiger Einfluss

Dongarra betonte die bereits signifikante Rolle von KI in der wissenschaftlichen Entdeckung. Er bemerkte, dass KI weit verbreitet ist, um die wissenschaftliche Exploration zu unterstützen, insbesondere um das Verhalten von Phänomenen zu approximieren. "Ich sehe KI als einen Weg, eine Approximation zu erhalten, und dann vielleicht die Approximation mit den traditionellen Techniken zu verfeinern", erklärte er. Für anspruchsvolle Probleme, bei denen Supercomputer traditionell Lösungen durch Modellierung und Simulation liefern, verspricht KI, diese Prozesse "schneller, besser, effizienter" zu machen.

Über die Wissenschaft hinaus glaubt Dongarra, dass der Einfluss von KI noch tiefgreifender sein wird als der des Internets. Er stellt sich vor, dass KI unglaublich allgegenwärtig wird, Zwecken dient, die noch nicht vollständig entdeckt wurden, und letztendlich eine wesentlichere Rolle im täglichen Leben spielen wird, als es das Internet in den letzten zwei Jahrzehnten getan hat.

Quantencomputing: Ein vielversprechendes, aber noch junges Feld

Während Dongarra Quantencomputing als faszinierendes Forschungsgebiet anerkannte, warnte er, dass es "einen langen Weg vor sich hat". Er beschrieb die aktuelle Quantenhardware als "sehr primitiv" im Vergleich zu herkömmlichen Digitalcomputern. Im Gegensatz zu digitalen Systemen, die eine definitive Antwort liefern, bieten Quantencomputer eine Wahrscheinlichkeitsverteilung potenzieller Lösungen, die mehrere "Läufe" erfordern, um ein Ergebnis abzuleiten.

Dongarra glaubt, dass das Feld "überverkauft" wurde, was zu übertriebenem Hype führte. Er prognostiziert einen "Quanten-Winter", eine Phase der Desillusionierung, ähnlich der, die KI vor ihrem aktuellen Wiederaufleben erlebte. Damit Quantencomputing wirklich wettbewerbsfähig wird, müssen erhebliche Herausforderungen überwunden werden. Quantencomputer sind sehr anfällig für Störungen, was aufgrund der Zerbrechlichkeit ihrer Berechnungen zu häufigen "Fehlern" führt. Solange diese Systeme nicht fehlertoleranter gemacht werden können, wird ihr praktischer Nutzen begrenzt bleiben. Dongarra äußerte Skepsis, ob Quanten-Laptops jemals Realität werden, zumindest zu seinen Lebzeiten. Darüber hinaus steckt die Entwicklung effektiver Quantenalgorithmen noch in den Kinderschuhen, ebenso wie die notwendige Software und Infrastruktur.

Die Zukunft der Computerarchitekturen

Blickt man in die Zukunft, so sieht Dongarra eine Zukunft, in der die heutigen leistungsstarken digitalen Supercomputer, oft ergänzt durch Beschleuniger wie GPUs, noch vielfältigere Technologien integrieren werden. Er schlug vor, dass Quantencomputing ein weiterer spezialisierter Beschleuniger werden könnte, neben aufkommenden Technologien wie neuromorphem Computing (das die Gehirnstruktur nachahmt) und optischem Computing. Optische Computer, die Berechnungen mit Lichtgeschwindigkeit durch Manipulation von Lichtstrahlen durchführen, bieten unglaubliche Geschwindigkeit für spezifische Aufgaben wie die Multiplikation. Dongarra stellt sich eine hybridisierte Computerlandschaft vor, in der CPUs, GPUs, Quantengeräte, neuromorphe Prozessoren und optische Komponenten zusammenwirken könnten, um komplexe Probleme zu lösen.

Geopolitik und Technologieentwicklung

Der anhaltende geopolitische Wettbewerb, insbesondere zwischen den Vereinigten Staaten und China, beeinflusst die Technologieentwicklung und den Austausch erheblich. Dongarra bemerkte, dass, während die USA Beschränkungen für den Verkauf bestimmter Computertechnologien, wie Nvidia-Teile, an China auferlegt haben, inoffizielle Wege existieren, die chinesischen Kollegen den Zugang zu eingeschränkter Hardware ermöglichen.

Paradoxerweise könnten diese Beschränkungen Chinas indigene technologische Entwicklung unbeabsichtigt vorangetrieben haben. China hat seinen Fokus vom Erwerb westlicher Technologie auf starke Investitionen in eigene Forschungs- und Fertigungskapazitäten verlagert. Dongarra stellte fest, dass China jetzt eigene wettbewerbsfähige Chips entwirft und leistungsstarke Supercomputer gebaut hat, die wahrscheinlich mit den größten Maschinen in den USA mithalten können, obwohl Informationen über deren Leistung nicht öffentlich benchmarked werden. Er räumte ein, dass Chinas Chipfertigungstechnologie derzeit ein oder zwei Generationen hinter führenden Herstellern wie TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) liegt, erwartet aber, dass China aufholen wird. Er hob auch die komplexe Realität der Chipfertigung hervor und bemerkte, dass einige chinesische Chips möglicherweise immer noch in Taiwan hergestellt werden, das China als Teil seines Territoriums betrachtet.

KIs Auswirkungen auf Programmierer

Was die Zukunft des Programmierens betrifft, so sieht Dongarra, dass KI eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung zeitaufwändiger Entwicklungsaufgaben spielen wird. Er war beeindruckt von der Fähigkeit der KI, Software aus natürlicher Sprachbeschreibung zu generieren und zu optimieren. Er glaubt, dass Entwickler zunehmend ihre gewünschten Programmfunktionen in Alltagssprache beschreiben werden, wodurch KI den Code schreiben kann. Während er potenzielle Probleme wie "Halluzinationen" oder falsche Ausgaben anerkannte, betonte Dongarra die Bedeutung des Einbaus von Überprüfungen, um die Genauigkeit von KI-generierten Lösungen sicherzustellen. Trotz dieser Herausforderungen befürwortet er die Nutzung des Potenzials von KI zur Transformation der Softwareentwicklung.