(openPR) Das Berliner Technologie-Start-up ILNumerics GmbH war bislang für seine innovativen Software-Lösungen in der technisch-mathematischen Anwendungsentwicklung im eher kleinen .NET Umfeld bekannt. Doch nun sorgt es in der Softwarewelt für Aufsehen. Dem kleinen Unternehmen scheint gelungen, wonach ganze Entwicklungsabteilungen und Universitäten seit mehr als ein Jahrzehnt gesucht haben:
Eine Methode, mit der sich sequenzielle Programme effizient und automatisch auf moderner, paralleler Computer-Hardware ausführen lassen.
Dabei adressiert ILNumerics ein zentrales Problem moderner Softwareentwicklung: Trotz enormer Entwicklungsaufwände gelingt es bis heute kaum, die parallelen Ressourcen moderner Hardware effizient auszunutzen. Dieses sogenannte „parallel programming gap“ hat zur Folge, dass viele technische Programme ohne aufwendige manuelle Optimierung nur kleine Anteile (3%…30%) der Hardwareressourcen wirklich nutzen. Die globale Folge sind massive Energie- und Zeitverluste sowie hohe Kosten durch suboptimale Ressourcennutzung.
Im Zentrum der neuen Technologie steht ein neuartiges Ausführung-Paradigma, welches Programme mit einer Form künstlicher Intelligenz ausstattet: ILNumerics verleiht den elementaren Bausteinen technischer Programme – den sogenannten Array-Operationen – genau so viel Intelligenz, um autonom zu entscheiden, auf welcher Hardware, wann und wie sie sich selbstständig ausführen. Diese Autonomie löst die ursprünglich sequenzielle Struktur eines Programms zunächst auf, um sie zur Laufzeit unter Beachtung des Gesamtsystems parallel wieder zusammenzuführen. Dabei kommt ILNumerics ohne starre Graphen-Optimierung aus, und nutzt selbstständig das parallele Potential großer Programmteile - über Funktionsgrenzen hinweg.
Aus einem ursprünglich linearen Programm entsteht so eine selbst organisierende Struktur aus Hunderten bis Tausenden paralleler Ausführungseinheiten. Jeder dieser Pfade trifft in Echtzeit lokale Entscheidungen, die kein menschlicher Entwickler in dieser Granularität oder Geschwindigkeit je vorwegnehmen könnte: welche Ressource (CPU, GPU etc.) mit welcher Implementierung (low-level code) aktuell die schnellste Fertigstellung parallel zu welchen Operationen verspricht.
Das Ergebnis: Programme, die sich automatisch optimal ausführen – hardwareagnostisch und autonom. Ganz ohne aufwendige, manuelle Laufzeitplanung werden komplexe Programme deutlich schneller erstellt und liefern deutlich schnellere Ergebnisse. Die Technik könnte einen Umbruch in der Softwareentwicklung einleiten, da sie ganze Prozessketten zur Geschwindigkeitsoptimierung automatisiert. Ähnlich wie durch Neuronen im Gehirn entsteht das Gesamtverhalten des Programms nicht durch zentrale Steuerung (Programmierer / Scheduler), sondern emergiert gemeinschaftlich - durch Kooperation vieler, lokal sinnvoller, paralleler, autonomer Entscheidungen.
Die Software bietet eine mit Matlab und numpy kompatible Array Sprache und ist unter kommerziellen und nicht-kommerziellen Lizenzen verfügbar. Sie richtet sich an Anwendungsentwickler in technischen Domänen, die mit Array Daten beliebiger Größe und komplexen numerischen Algorithmen arbeiten. In Benchmarks präsentiert das Unternehmen Geschwindigkeitszuwächse des 3…60-fachen im Vergleich zu herkömmlichen Technologien, wie numpy oder FORTRAN, sowie zu manuell optimierten, nativen Codes. (https://ilnumerics.net/speed-comparison.html).
Aktuell bereitet das Unternehmen strategische Kooperationen mit führenden Software-, Cloud- und IT-Unternehmen vor, um die autonome Optimierungstechnologie in Cloud- und weiteren Rechenumgebungen zu integrieren. Damit öffnet sich der Weg zu einer neuen Generation selbstoptimierender Software – vom Laptop bis zum Supercomputer.
