25. Mai 2022 / Aus aller Welt

Leibniz-Rechenzentrum in Garching bekommt KI-«Superchip»

In der medizinischen Forschung oder auch in der Luft- und Raumfahrttechnik: In vielen Bereichen steigt der Bedarf an Rechenkapazität immer weiter. Ein «Superchip» soll Abhilfe schaffen ...

Das Leibniz-Rechenzentrum im bayerischen Garching.

Der weltweit größte Chip mit der höchsten Rechenleistung für Künstliche Intelligenz (KI) steht künftig der bayerischen Spitzenforschung zur Verfügung.

Das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) der Bayerischen Akademie der Wissenschaften teilte mit, als erstes wissenschaftliches Rechenzentrum in Europa setze es auf die Wafer Scale Engine 2 - ein matt golden schimmernder Prozessor, der so groß ist wie ein Essteller. Darauf sind 2,6 Billionen Transistoren und 850.000 Rechenkerne, die speziell für KI-Verfahren entwickelt wurden.

Die Computerarchitektur ermögliche, größte Datenmengen mit Machine-Learning-Methoden zu verarbeiten. Mögliche Anwendungen seien die medizinische Bildverarbeitung oder die Strömungsmechanik in der Luft- und Raumfahrttechnik. «Aktuell beobachten wir, dass sich der KI-Rechenbedarf unserer Nutzerinnen und Nutzer alle drei bis vier Monate verdoppelt», sagte Professor Dieter Kranzlmüller, Leiter des LRZ. Die Integration von Prozessoren, Speichern und Netzwerken auf einem einzigen Chip ermögliche Hochleistung und Tempo. «Das verspricht deutlich mehr Effizienz bei der Datenverarbeitung und somit schneller bahnbrechende wissenschaftliche Erkenntnisse.»

Das Leibniz-Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften ist IT-Dienstleister der Münchner Universitäten und bayerischen Hochschulen sowie Kooperationspartner wissenschaftlicher Einrichtungen in Europa. Der bayerische Wissenschaftsminister Markus Blume (CSU) sagte: «Der neue Superchip des LRZ ist der bis dato größte weltweit und wird der bayerischen Spitzenforschung neue Wege öffnen. Mit ihm stärken wir nachhaltig den KI-Standort Bayern.»


Bildnachweis: © Lino Mirgeler/dpa
Copyright 2022, dpa (www.dpa.de). Alle Rechte vorbehalten

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