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Hier zählen Performance und Strombedarf und Nachhaltigkeit Atos will mit Supercomputern und KI klimaneutral werden

| Autor / Redakteur: Michael Matzer / Ulrike Ostler

Auf seinen „Atos Technology Days 2020“ hat der französische IT-Hersteller Atos zahlreiche Produkte, Konzepte und Services vorgestellt. Dazu gehören die Bereiche HPC, Quantencomputing, verteilte Architekturen und additive Fertigung. Einen thematischen Schwerpunkt bildete das ehrgeizige Ziel, bis 2023 komplett CO2-neutral zu werden.

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Aus dem HPC-System „Bull Sequana XH2000“ baut Atos Supercomputer. Alle kritischen Komponenten des Systems sind mit unseren einer direkten Flüssigkeitskühlung versehen. Das soll den Rechenzentrumsbetrieb so nah wie möglich an einen PUE-Wert von 1.0 heranbringen.
Aus dem HPC-System „Bull Sequana XH2000“ baut Atos Supercomputer. Alle kritischen Komponenten des Systems sind mit unseren einer direkten Flüssigkeitskühlung versehen. Das soll den Rechenzentrumsbetrieb so nah wie möglich an einen PUE-Wert von 1.0 heranbringen.
(Bild: Atos)

Um bis 2023 die CO2-Neutralität zu erreichen, beschreitet Atos den Weg der 'Dekarbonisierung' zusammen mit dem Energiekonzern Total und mit dem Energieversorger HDF, der vor allem auf Wasserkraft setzt. Eine Schlüsselrolle im Bereich der Forschung spielen Quantentechnologien.

Atos und Total kooperieren, um herauszufinden, wie sich CO2 abscheiden und auffangen lässt.
Atos und Total kooperieren, um herauszufinden, wie sich CO2 abscheiden und auffangen lässt.
(Bild: Atos/Matzer)

Partner wie Total nutzen das Center for Excellence in Performance Programming (CEPP) und das Quantum R&D Program von Atos. Ihr Ziel besteht darin, mithilfe von Quantenberechnung neue Materialien und Moleküle zu identifizieren, die Kohlenstoffneutralität für die Gesellschaft und für Atos schneller herbeizuführen. So Total bereits seit 2019 den weltweit leistungsstärksten kommerziell erhältlichen Quantensimulator „Atos Quantum Learning Machine“ (Atos QLM) ein.

Die Arbeit der Partner konzentriert sich unter anderem darauf, größere komplexe Moleküle zu simulieren, als dies derzeit mit HPC-Technologien möglich ist. Auf diese Weise lassen sich effizientere und erschwinglichere Adsorptionsmittel entdecken. Nach Angaben von Philippe Duluc, SVP, Chief Technology Officer für Big Data und Security bei Atos, ist es beispielsweise bereits gelungen, eine Zellstruktur aus Metall und Kristall zu finden, mit deren Hilfe CO2-Gasmoleküle abgeschieden werden können. Das restliche Gas, wie etwa H2, lässt sich für verschiedene Zwecke verwenden, etwa für die Energiespeicherung in Brennstoffzellen.

Die Appliance für die „Atos Quantum Learning Machine“ gibt es in sechs Modellen.
Die Appliance für die „Atos Quantum Learning Machine“ gibt es in sechs Modellen.
(Bild: Atos/Matzer)

Duluc kündigte in diesem Kontext erneut den Quantum Annealing Simulator an (siehe: „Bis zu 12-mal schneller rechnen: Atos stattet seine Quantum Learning Machine mit GPUs aus“), der helfen soll, bestimmte Berechnungen wie etwa Molekülgrößen schneller zu bewältigen, aber dennoch in einem kommerziellen Umfeld einsetzbar ist. Voraussetzung ist der Standard NISQ: Noisy Intermediate-Scale Quantum. Er erlaubt eine Quantensimulation bis 30 Qubits.

Der Atos Quantum Annealing Simulator ist für die Lösung von Problemen der realen Welt wie etwa die Verkehrsoptimierung gedacht.
Der Atos Quantum Annealing Simulator ist für die Lösung von Problemen der realen Welt wie etwa die Verkehrsoptimierung gedacht.
(Bild: Atos/Matzer)

Der Simulator soll bis Ende des Jahr zum Kauf bereitstehen. Eine weitere Beschleunigung um den Faktor 12 will Atos laut Duluc mit den Einsatz von GPUs erzielt haben. Diese Leistungssteigerung habe Atos mit der Nutzung der Atos-Appliance „QLM E“ erreicht.

Bis 2023 bringt Atos eine End-to-End-Quantenrechenlösung auf den Markt, die eine Exascale-Architektur ermöglichen soll.
Bis 2023 bringt Atos eine End-to-End-Quantenrechenlösung auf den Markt, die eine Exascale-Architektur ermöglichen soll.
(Bild: Atos/Matzer)

Additive Fertigung

Technologien und Anwendungen wie etwa Additive Fertigung (3D-Druck), Robotic Process Automation (RPA) oder Digital Twins werden unter anderem mit europäischen Partnern wie etwa Siemens („Atos Digital Twin Platform“) vorangetrieben, so dass Atos hofft, auch weiterhin eine wichtige Rolle im Umfeld der digitalen Transformation zu spielen. Während der Corona-Krise sehe man die globalen Lieferketten zusammenbrechen, daher werde nationale additive Fertigung an Bedeutung gewinnen.

Mit M4AM stehe eine entsprechende Methodologie zur Verfügung, mit Solution for Industry of Additive Manufacturing (SOFIA) ein Atos-System. Einsatzbereiche seien unter anderem Predictive Monitoring Systeme (PMS), mit deren Hilfe besonders regulierte Branchen wie Pharma, Chemie, Luftfahrt und das Gesundheitswesen die strengen gesetzlichen Vorgaben kontrollieren und überwachen könnten.

Supercomputing

Daneben spielte auch die Verwendung von High Performance Computing (HPC) eine wichtige Rolle. Denn Atos verfügt mit „Bull Sequana“ über eine Supercomputer-Architektur, die in Europa entwickelt wurde. Daher soll sie den europäischen Staaten helfen, sich von den US-amerikanischen und asiatischen Systemarchitekturen unabhängig zu machen.

Abbildung 1: Atos sieht sich als Garant der HPC-Souveränität Europas zwischen zwei HPC-Supermächten.
Abbildung 1: Atos sieht sich als Garant der HPC-Souveränität Europas zwischen zwei HPC-Supermächten.
(Bild: Atos/Matzer)

Die stärkste Maschine ist neben „Bull Sequana X1000“ mittlerweile das Modell „XH2000“, das seit November 2019 laut Atos mehrere Rekorde aufgestellt hat (siehe: Bildergalerie Abbildung 1 und Video).Es wird für rechenintensive Anwendungen wie etwa der Suche nach neuen Medikamenten und Impfstoffen benötigt, spiele aber auch für die Klimaforschung eine Rolle. Atos strebt die Erstellung einer Quantum-beschleunigten Exascale-Systems bis 2023 an (siehe: Bildergalerie Abbildung 2).

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Das Hybrid-Cloud-Modell „Bull Sequana S“ sei für Data Lakes und Anwendungen, die In-Memory-Verarbeitung benötigen ausgelegt, während „Bull Sequana Edge“ ein für das Edge Computing optimierter Edge Server bilde (siehe: Bildergalerie Abbildung 2). Mit der „Codex AI Suite“ von Atos ausgestattet (siehe: Bildergalerie Abbildung 3:), sollen diese Boliden in der Lage sein, entsprechende Machine Learning- und Deep-Learning-Modelle auszuführen.

Zu den Anwendungsgebieten gehören neben Dekarbonisierung, Klima- und Pharma-Forschung auch Datensicherheit, Smart Manufacturing / Additive Fertigung, Smart Cities, VR/AR sowie Bilderkennung, die besonders beim Autonomen Fahren eine zentrale Rolle spielt (siehe: Bildergalerie Abbildungen 4 und 5).

* Michael Matzer ist freier Autor und wohnt in Stuttgart.

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