Rechenleistung allein ist nicht mehr der ausschlaggebende Faktor, der die Forschung vorantreibt. Dies wird besonders bei der Sequenzierung und Verarbeitung von genetischem Material deutlich, mit der sich das medizinische Feld der Genomik beschäftigt.

Im Umfeld von Hochschulforschung und Bildung („Higher Education and Research“, HER) sind High Performance Computing (HPC) und Künstliche Intelligenz (KI) im Einsatz, um aktuelle und künftige Probleme zu bewältigen. Mit „POD for HER“ bietet Quanta Cloud Technology (QCT) entsprechend leistungsfähige Systeme an.

Das Unternehmen Tigergraph spendiert 1 Million Dollar für einen weltweiten Innovationswettbewerb zum Einsatz von Graph-Technologie. Es geht darum, wie sich reale Probleme durch Einsatz leistungsstarker Graph- und Machine-Learning-Technologien lösen lassen.

Atos hat zum Anfang dieser Woche in Angers, Frankreich, den offiziellen Startschuss für das Projekt „Fabrik der Zukunft“ gegeben. Mit einer neuen Supercomputer-Fabrik will das IT-Unternehmen Standards setzen, sowohl bei der Zufriedenheit der Mitarbeiter:innen am Arbeitsplatz als auch bei den technologischen Rahmenbedingungen: gesteigerte Produktivität, Flächenoptimierung und ein reduzierter CO2-Fußabdruck.

Wie vor kurzem bekannt wurde, arbeitet Meta mit Hochdruck an einem KI-Supercomputer: der „AI Research Super Cluster“, Kurz: RSC soll der schnellste der Welt werden. Der Rechner soll mit Nvidia AI- und Management-Systemen ausgestattet sein, um die Optimierung über Tausende von Grafikprozessoren zu ermöglichen.

Noch wird diskutiert, ob Quantum Supremacy, die Überlegenheit der Quantencomputer über herkömmliche Rechnerei bereits erreicht ist. Wenn ja, dann in einzelnen Anwendungsfällen. Dann aber kann ein Quantencomputer das spezifische Problem in 200 Sekunden lösen, für das der weltweit schnellste Supercomputer 600 Millionen Jahre bräuchte. Jetzt haben HPE-Forscher und Wissenschaftler der Universität Bristol und des Imperial College London gezeigt, dass HPC-Rechner und optimierte Algorithmen das auch in 73 Tagen schaffen können.

Die jüngste Nvidia-Version 1.1 von „AI Enterprise Software Suite“ bietet Unterstützung für „VMware vSphere“ mit „Tanzu“ für die KI-Entwicklung mit Kubernetes-Containern und virtuellen Maschinen. Sie wird zeitgleich mit dem Debüt der vom Hersteller zertifizierten Systeme von Cisco und Hitachi Vantara eingeführt.

Nvidia kann seinem Software-Stack für das „Accelerated Computing“, also der IT, die mit Beschleunigern wie GPUs funktioniert, einen weiteren Baustein hinzufügen; denn der HPC-Spezialist Bright Computing gehört nun zum Konzern. Zur renommierten Kundschaft des Neuerwerbs gehören Boeing, NASA, Tesla, Johns Hopkins University und Siemens.

Künstliche Intelligenz (KI) ist aus der Wissenschaft nicht mehr wegzudenken. Liu Jun von Inspur zeigt den Wert von KI-Computing für die Archäologie auf.

Die Auguren von Hyperion Research bescheinigen dem HPC-Markt in 2021 nach einem Wachstum auf 28 Milliarden Dollar in 2020 ( plus 1,1 Prozent) ein erhebliches Wachstum. Es basiert auf Hochleistungsinformatik in der Cloud, dem raschen Einsatz von GPUs, Großrechnerverkäufen wie Japans „Fugaku“ (1 Milliarde Dollar) sowie auf allem, was mit KI zu tun hat. Die Risiken sind weiterhin der Verlauf der Pandemie und die Probleme in den IT-Lieferketten.

Japans „Fugaku“ ist immer noch die Nummer 1 in der Top500-Liste der schnellsten Superrechner, die auf der 33. Supercomputing Conference in St. Louis, USA, vorgestellt wurde. Die Überraschung ist nicht groß, dass es immer noch kein Exascale-System gibt – jedenfalls kein offizielles. Dafür debütiert „Polaris“, der Supercomputer des Argonne National Laboratory in USA, bereits auf Platz 13.

Auf Nvidias Technologiekonferenz „GTC 2021“ und der Supercomputing Conference „SC21“ hat der GPU-Spezialist nicht nur „Omniverse“, „Earth-2“ (siehe: Kasten), „Quantum-2“ und „Modulus“ vorgestellt. Der Hersteller glänzt mit interessanten Kundenprojekten sowie Leistungserfolgen.