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Supercomputer sind in aller Munde und NVIDIA gibt den Ton an

Unternehmen  ◇  Hyperkonvergiert

Auf der ISC 2025 verkündete NVIDIA mehrere Meilensteine ​​im Bereich Supercomputer. Star der Show war Jupiter, basierend auf der Grace Hopper-Plattform und als schnellster Supercomputer Europas eingestuft. Jupiter erreichte im Vergleich zum nächstschnellsten System eine mehr als doppelt so hohe Geschwindigkeit bei Hochleistungsrechnern und KI-Workloads.

JUPITER soll Europas erster Exascale-Supercomputer werden und in Kürze etwa eine Trillion Gleitkommaoperationen pro Sekunde (FP64) ausführen können. Dieses System ermöglicht schnellere Simulation, Training und Inferenz der größten KI-Modelle, darunter Modelle für Klimamodellierung, Quantenforschung, Strukturbiologie, Computertechnik und Astrophysik. Dadurch können europäische Unternehmen und Nationen wissenschaftliche Entdeckungen und Innovationen vorantreiben.

Unter den fünf besten Systemen auf der TOP500-Liste der schnellsten Supercomputer der Welt gilt JUPITER als das energieeffizienteste und erreicht 60 Gigaflops pro Watt.

Bestehend aus fast 24,000 NVIDIA Grace Hopper Superchips und verbunden mit der NVIDIA Quantum-2 InfiniBand JUPITER, eine Netzwerkplattform, soll eine KI-Leistung von über 90 Exaflops erreichen. Es basiert auf der flüssigkeitsgekühlten Architektur BullSequana XH3000 von Evidens.

Laut Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA, wird KI wissenschaftliche Entdeckungen und industrielle Innovationen vorantreiben. Er fügte hinzu, dass die Partnerschaft mit Jülich und Eviden den fortschrittlichsten KI-Supercomputer Europas schaffen werde. Dieser werde es führenden Forschern, Unternehmen und Institutionen ermöglichen, das menschliche Wissen zu erweitern, bahnbrechende Entwicklungen zu beschleunigen und den nationalen Fortschritt voranzutreiben.

Gebaut für wissenschaftliche Durchbrüche

JUPITER ist Eigentum des EuroHPC Joint Undertaking und wird vom Jülich Supercomputing Centre am Forschungszentrum Jülich in Deutschland betrieben.

Anders Jensen, Exekutivdirektor des gemeinsamen Unternehmens EuroHPC, erklärte, dass die außergewöhnlichen Rechenkapazitäten von JUPITER einen bedeutenden Fortschritt für Europa in Wissenschaft und Technologie darstellten und wichtige Forschungsarbeiten in Bereichen wie Klimamodellierung, Energiesysteme und biomedizinische Innovation ermöglichten.

Thomas Lippert, Co-Direktor des Jülich Supercomputing Centre, erklärt, dass JUPITER einen bedeutenden Fortschritt für die europäische Wissenschaft und Technologie darstellt. Es nutzt NVIDIAs Rechen- und KI-Plattformen, um das grundlegende Modelltraining und die Hochleistungssimulation zu verbessern und so Forschern in Europa bei der Bewältigung komplexer Herausforderungen zu helfen.

Nvidia Jupiter-Supercomputer

Frühe Tests von JUPITER wurden mit dem Linpack-Benchmark durchgeführt, der auch zur Ermittlung des TOP500-Rankings verwendet wurde.

Der JUPITER-Supercomputer vereint den End-to-End-Software-Stack von NVIDIA, um Herausforderungen in folgenden Bereichen zu lösen:

  • Klima- und Wettermodellierung: Ermöglicht hochauflösende, Echtzeit-Umweltsimulationen und Visualisierungen mithilfe der NVIDIA Earth-2 offene Plattform. Dies trägt zu globalen Gemeinschaftsinitiativen bei, wie beispielsweise dem Projekt Earth Virtualization Engines, dessen Ziel die Erstellung eines digitalen Zwillings der Erde ist, um den Klimawandel besser zu verstehen und zu bekämpfen.
  • Quantencomputerforschung: Führt die Entwicklung von Quantenalgorithmen und -hardware mit leistungsstarken Werkzeugen wie dem NVIDIA CUDA-Q™-Plattform und die NVIDIA cuQuantum Software-Entwicklungskit.
  • Computergestütztes Engineering: Erfindet Produktdesign und -herstellung durch KI-gesteuerte Simulation und digitale Zwillingstechnologien neu, unterstützt durch die NVIDIA PhysicsNeMo™ Rahmen, NVIDIA CUDA-X™-Bibliotheken und die NVIDIA Omniversum™-Plattform.
  • Arzneimittelforschung: Optimiert die Erstellung und Bereitstellung von KI-Modellen, die für die Arzneimittelforschung von entscheidender Bedeutung sind, durch NVIDIA BioNeMo™ Plattform, die die Zeit bis zum Erkenntnisgewinn in der Biomolekularwissenschaft und Arzneimittelforschung verkürzt.

Die Supercomputer Blue Lion und Doudna werden auf NVIDIA Vera Rubin laufen

Zwei neue Supercomputer, eine neue Architektur. Vera Rubin soll die Wissenschaft revolutionieren – in Echtzeit und im großen Maßstab.

Das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) erhält einen neuen Supercomputer, der rund 30-mal so viel Rechenleistung bietet wie der bestehende Hochleistungsrechner SuperMUC-NG. Er trägt den Namen Blue Lion und basiert auf der NVIDIA Vera Rubin-Architektur.

Über die Einzelheiten des neuen Supercomputers wurde bisher Stillschweigen bewahrt. Das LRZ, Teil des Gauss Centre for Supercomputing, Deutschlands führender HPC-Einrichtung, hatte lediglich angedeutet, dass sein nächstes System NVIDIA-Beschleuniger und -Prozessoren der nächsten Generation verwenden würde. Diese nächste Generation ist Vera Rubin, NVIDIAs kommende KI- und beschleunigte Wissenschaftsplattform.

Die Vera Rubin-Plattform war kürzlich in den Nachrichten, als das Lawrence Berkeley National Lab Doudna vorstellte, sein nächstes Flaggschiffsystem, das ebenfalls von Vera Rubin angetrieben wird.

Vera Rubin ist ein Superchip, der die Rubin-GPU, den Nachfolger von NVIDIA Blackwell, und die Vera-CPU, NVIDIAs erste kundenspezifische CPU, die für den Gleichschritt mit der GPU entwickelt wurde, kombiniert.

Gemeinsam schaffen sie eine Plattform, die Simulation, Daten und KI in einer einzigen, bandbreitenstarken und latenzarmen Engine für die Wissenschaft zusammenführt. Sie integriert gemeinsamen Speicher, kohärentes Rechnen und Netzwerkbeschleunigung und soll in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 starten.

Blue Lion: Entwickelt von HPE

HPE entwickelt ein System, das die HPE Cray-Technologie der nächsten Generation nutzt und NVIDIA-Grafikprozessoren in ein System mit robuster Speicherkapazität und Interkonnektivität integriert. Diese Architektur nutzt HPEs vollständig lüfterlose Direkt-Flüssigkeitskühlung, die warmes, durch Rohre zugeführtes Wasser zur effizienten Kühlung des Supercomputers nutzt.

Es richtet sich an Forscher aus den Bereichen Klima, Turbulenz, Physik und maschinelles Lernen und umfasst Workflows, die traditionelle Simulationen mit moderner KI verbinden. Die Skalierung von Jobs ist systemweit möglich. Die von den Racks erzeugte Wärme wird zur Beheizung benachbarter Gebäude genutzt.

Und das gilt nicht nur für die Region. Blue Lion wird gemeinsame Forschungsprojekte in ganz Europa unterstützen.

Vergiss Doudna nicht

Kürzlich haben wir Neuigkeiten über den Supercomputer von NVIDIA und Dell Technologies veröffentlicht. Dudna, das große HPC-Workloads in den Bereichen Molekulardynamik, Hochenergiephysik sowie KI-Training und -Inferenz unterstützt. Doudna ist ein Dell-System mit NVIDIAs Vera Rubin-Plattform der nächsten Generationund bietet eine Umgebung für die Entwicklung hochmoderner wissenschaftlicher Forschungsabläufe.

Der Doudna-Supercomputer wird mehr als die zehnfache Leistung liefern Perlmutter, Der aktuelle Flaggschiff-Supercomputer von NERSC. Doudna wird mit modernster Technologie gebaut, darunter Dells fortschrittlichste ORv3-Servertechnologie mit direkter Flüssigkeitskühlung und die NVIDIA Vera-Rubin CPU-GPU-Plattform.

Das nach der Biochemikerin und Nobelpreisträgerin Jennifer Doudna benannte System soll 2026 verfügbar sein. Der Name wurde ihr als Anerkennung für ihre Arbeit auf dem Gebiet der Gen-Editierungstechnologie, insbesondere CRISPR, gegeben.

Der neue Supercomputer wird die Entwicklung fortschrittlicher Materialien, die Modellierung biomolekularer Elemente und die Grundlagenphysik beschleunigen.

Quantensimulationstools, einschließlich NVIDIAs CUDA-Q Plattform, wird die Entwicklung, Modellierung und Verifizierung von Quantenalgorithmen auf Quantencomputern im großen Maßstab ermöglichen.

NVIDIA Earth-2 Generative AI Foundation-Modell

NVIDIA hat ein neuartiges KI-Modell vorgestellt, das die Klimamodellierung und -analyse transformieren und so die Vorhersage, das Verständnis und die Reaktion auf den Klimawandel verbessern soll. cBottle, kurz für Climate in a Bottle, ist die weltweit erste generative KI Gründungsmodell wurde entwickelt, um das globale Klima mit einer Auflösung von einem Kilometer zu simulieren.

Ein Teil des NVIDIA Earth-2 Mithilfe dieser Plattform kann das Modell realistische atmosphärische Zustände erzeugen, die von Faktoren wie Tageszeit, Jahreszeit und Meeresoberflächentemperatur abhängig sind. Dies ermöglicht einen neuen Ansatz zum Verständnis und zur Vorhersage der komplexesten natürlichen Systeme der Erde.

Die Earth-2-Plattform verfügt über einen Software-Stack und Tools, die die Leistungsfähigkeit von KI, GPU-Beschleunigung, physikalischen Simulationen und Computergrafik kombinieren, um erweiterte Funktionen bereitzustellen. Dies ermöglicht die Erstellung interaktiver digitale Zwillinge zur Simulation und Visualisierung von Wetterdaten sowie zur Bereitstellung von Klimavorhersagen auf globaler Ebene. Mit cBottle können diese Vorhersagen tausendmal schneller und energieeffizienter als mit herkömmlichen numerischen Modellen erstellt werden, ohne dass die Genauigkeit darunter leidet.

cBottle wurde beim Global KM-Scale Hackathon des Weltklimaforschungsprogramms (WFP) getestet. Die Veranstaltung fand in acht Ländern und zehn Klimasimulationszentren statt und zielte darauf ab, die Analyse und Entwicklung hochauflösender Erdsystemmodelle voranzutreiben und gleichzeitig den Zugang zu hochauflösenden, hochpräzisen Klimadaten zu erweitern.

Revolutionierung der Klimamodellierung mit KI

Die Klimainformatik ist traditionell zeit-, arbeits- und rechenintensiv und erfordert eine anspruchsvolle Analyse von Dutzenden Petabyte an Datenspeichern.

cBottle nutzt NVIDIA-GPU-Beschleunigung und einen hochoptimierten NVIDIA Earth-2-Stack. Es nutzt fortschrittliche KI, um riesige Mengen an Klimasimulationsdaten zu komprimieren und so die Petabyte-Datenmenge für eine einzelne Wetterprobe um das bis zu 3,000-Fache zu reduzieren. Das entspricht einer 3,000,000-fachen Datengrößenreduzierung für eine Sammlung von 1,000 Proben.

cBottle wurde anhand hochauflösender physikalischer Klimasimulationen und messtechnisch eingeschränkter Schätzungen beobachteter atmosphärischer Zustände der letzten 50 Jahre trainiert.

Das Modell kann fehlende oder fehlerhafte Klimadaten ergänzen, verzerrte Klimamodelle korrigieren, niedrig aufgelöste Klimadaten superauflösen und Informationen basierend auf Mustern und früheren Beobachtungen synthetisieren. Die extreme Dateneffizienz von cBottle ermöglicht das Training anhand von nur vierwöchigen Klimasimulationen im Kilometermaßstab.

Mithilfe von cBottle in NVIDIA Earth-2 können Entwickler digitale Klimazwillinge erstellen, um Klimadaten im Kilometermaßstab interaktiv zu untersuchen und zu visualisieren sowie potenzielle Szenarien mit geringer Latenz und hohem Durchsatz vorherzusagen.

NVIDIA ist nicht allein im Supercomputer-Geschäft

El Capitan: NNSAs erste Exascale-Maschine

Die Lawrence Livermore National Labs (LLNL) dominieren die Top 500 der Hochleistungsrechner. LLNL begann im Mai 2023 mit der Installation von Komponenten für den ersten Exascale-Supercomputer der NNSA. El CapitanEin Exascale-Supercomputer kann mindestens eine Trillion Operationen mit doppelter Genauigkeit (64 Bit) pro Sekunde (1 Exaflop) ausführen. El Capitan wird 2024 in Betrieb genommen und gilt als der leistungsstärkste Supercomputer der Welt, der mehr als 2.79 Exaflops pro Sekunde ausführen kann.

Der Zweck von El Capitan

El Capitan entstand in Zusammenarbeit der drei NNSA-Labore – Livermore, Los Alamos und Sandia. Seine Fähigkeiten helfen Forschern, die Sicherheit und Zuverlässigkeit des nationalen Nukleararsenals ohne unterirdische Tests zu gewährleisten. Die Maschine ist unverzichtbar für die Planung und Verwaltung eines modernisierten Arsenals und anderer wichtiger nationaler Sicherheitsaufgaben. Die Forschung an El Capitan unterstützt auch nicht geheime, für die nationale Sicherheit wichtige Missionsbereiche wie Materialforschung, Hochenergiedichtephysik, Nukleardaten, Materialgleichungen und konventionelle Waffenentwicklung.

Supercomputer El Capitan und Tuolumne

Um sein volles Rechenpotenzial sicherzustellen, investiert LLNL in kognitive Simulationsfunktionen, einschließlich Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), die sowohl nicht klassifizierten als auch klassifizierten Missionen zugute kommen.

Tuolumne und RZAdams

Die Forschung an El Capitans größtem Schwestersystem, Tuolumne, unterstützt verschiedene nicht geheime Projekte in den Bereichen Energiesicherheit, Erdbebensimulation, Krebsmedikamentenforschung und anderen Bereichen von öffentlichem Interesse. Ebenso unterstützt El Capitans kleineres, nicht geheimes Schwestersystem, RZAdams, sowohl Waffen- als auch Nichtwaffenmissionen. Beide Systeme wurden im Rahmen des El-Capitan-Vertrags erworben und kamen 2024 an.

Die Softwarestrategie für neuartige Systeme von El Capitan

El Capitan ist das erste ASC Advanced Technology System, das die größten Systeme von ASC umfasst und TOSS, die Tri-Lab-Betriebssystemsoftware, nutzt. Diese Umgebung und das Betriebssystem sind identisch mit denen der Standardtechnologie-Maschinen von ASC. Diese Weiterentwicklung vereinfacht die Systemadministration und verbessert das Benutzererlebnis.

El Capitan finden

Die Installation des HPE/AMD-Systems erforderte den Einsatz Hunderter Menschen sowie die Zusammenarbeit zwischen dem öffentlichen und privaten Sektor. Jahrelange sorgfältige Planung und Vorbereitung ebneten den Weg für die erfolgreiche Umsetzung, einschließlich einer umfassenden Modernisierung der Strom- und Wasserversorgung der HPC-Anlage des LLNL.

Obwohl El Capitan einer der energieeffizientesten Supercomputer der Welt ist, benötigt er für den Spitzenbetrieb immer noch etwa 30 Megawatt (MW) Energie – genug Energie, um eine mittelgroße Stadt zu versorgen.

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Harold Fritts

Ich bin in der Technologiebranche tätig, seit IBM Selectric gegründet hat. Mein Hintergrund ist jedoch das Schreiben. Also beschloss ich, aus dem Vorverkaufsgeschäft auszusteigen und zu meinen Wurzeln zurückzukehren, ein bisschen zu schreiben, mich aber immer noch mit Technologie zu beschäftigen.