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Höchstleistungsrechnen und Energieeffizienz Supercomputing für den Mittelstand am HLRS III

Ein Gastbeitrag von Dr. Andreas Wierse und Ralf Schneider* 5 min Lesedauer

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VON ZUR MÜHLEN'SCHE GmbH

Supercomputer gelten als Infrastruktur für Forschung und Großkonzerne. Das künftige Höchstleistungsrechenzentrum HLRS III in Stuttgart öffnet auch KMU eine Perspektive: Sie erhalten Zugang zu Zukunftstechnologien und punkten bei Nachhaltigkeit.

Das HLRS III in Stuttgart soll ab 2027 enorme Rechenleistung mit Photovoltaik, Abwärmenutzung und dynamischem Energiemanagement verbinden. Davon können auch kleine und mittlere Unternehmen profitieren, ohne eigene Supercomputer betreiben zu müssen.(Bild: HLRS)
Das HLRS III in Stuttgart soll ab 2027 enorme Rechenleistung mit Photovoltaik, Abwärmenutzung und dynamischem Energiemanagement verbinden. Davon können auch kleine und mittlere Unternehmen profitieren, ohne eigene Supercomputer betreiben zu müssen.
(Bild: HLRS)

Supercomputer sind wichtig, damit Deutschland international wettbewerbsfähiger wird und Europa an digitaler Souveränität gewinnt. Sie sind aber energieintensiv, vor allem beim Einsatz von KI. Laut aktuellen Bitkom-Erhebungen lag der Strombedarf aller Rechenzentren in Deutschland im Jahr 2025 bereits bei 21,3 Terawattstunden (TWh) und machte circa 4 Prozent des Bruttostromverbrauchs aus.

Laut dem im Januar 2025 veröffentlichten und vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz beauftragten Gutachten zu Stand und Entwicklung des Rechenzentrumsstandorts Deutschland werden im Jahr 2030 voraussichtlich 31 TWh Strom für die in Deutschland betriebenen Rechenzentren benötigt. Bis 2045 könnte der Wert auf knapp 80 TWh ansteigen.

Hohe Rechenleistung im Verbund mit Nachhaltigkeit

Deutsche (KI-)Rechenzentren wie das derzeit im Bau befindliche Höchstleistungsrechenzentrum HLRS III kombinieren hohe Rechenleistung mit Nachhaltigkeit. Der Neubau bietet mit der neuen Rechnergeneration „Herder“ enorme Rechenkapazitäten und setzt gleichzeitig auf Photovoltaik, Abwärmenutzung, natürliche Kühlmittel und dynamisches Energiemanagement. Herder soll in der zweiten Hälfte des Jahres 2027 ausgeliefert und anschließend für den Betrieb vorbereitet werden.

Architektonischer Kern des HLRS III ist der stützenfreie High Performance Computing-Raum. Das Gebäude entsteht in hybrider Bauweise aus Holz, Stahlbeton und ressourcenschonendem Recyclingbeton, ergänzt durch natürliche Belüftungskonzepte.

Photovoltaikanlagen an Dach und Fassade erzeugen Strom für den Eigenbedarf. Die Abwärme des im Gebäude untergebrachten Supercomputers wird in das Wärmenetz des Campus eingespeist und versorgt weitere Universitätsgebäude mit Heiz- und Prozesswärme.

Über die dynamische Energie-Management-Software „PowerSched“ wird die Energieverteilung automatisch an den aktuellen Bedarf angepasst. Das HLRS III verwendet in den Kältemaschinen nur natürliche Kühlmittel. Damit unterscheidet es sich von vielen anderen Rechenzentren, die noch synthetische Kühlmittel einsetzen.

Technisch soll Herder auf dem System „HPE Cray Supercomputing GX5000“ mit AMD-Prozessoren des Typs „MI430X“ und Direct-Liquid-Cooling basieren. Die Leistung soll mehr als siebenmal so hoch ausfallen wie die des aktuellen Systems „Hunter“ und in der Spitze mehrere hundert Petaflops leisten.

Im selben Neubau wird zudem die europäische AI Factory „HammerHAI“ als zusätzliche Plattform für KI-Anwendungen betrieben werden, die aktuell im bestehenden Rechenzentrum des HLRS in Betrieb genommen wird. Für seine Nachhaltigkeitsplanung wurde das HLRS III bereits mit dem Data Center Strategy Award in der Kategorie „Transformation" ausgezeichnet.

KMU profitieren in zweierlei Hinsicht

Von der Energieeffizienz profitieren nicht nur die Betreiber der Supercomputer, sondern auch die Unternehmen, die an diesen Rechenzentren rechnen wollen. Sie kaufen nutzungsbasiert Rechenkapazitäten bei einer Anlage ein, die per se auf Energieeffizienz ausgelegt ist. Da das HLRS sein Angebot auch auf den Mittelstand ausrichtet, sind KMU eine wichtige Zielgruppe.

Die Unternehmen haben dabei in zweierlei Hinsicht etwas davon: Sie sparen Rechenenergie rund um High-Performance-Computing (HPC), Data Analytics und das Training von KI ein (prognostizierte 15 bis 20 Prozent am HLRS III) und punkten beim Thema Nachhaltigkeit. Anstatt auf wenig umweltfreundliche Hyperscaler-Kapazitäten aus den USA zu setzen, nutzen sie eine öffentlich geförderte, klimabewusst konzipierte Infrastruktur.

Das ist nicht nur gut für den eigenen Nachhaltigkeitsbericht, sondern auch für das Unternehmensimage. Denn der Druck in Zeiten des beschleunigten Klimawandels wächst.

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Mitwirkung am Bau als weitere Option

Es gibt noch eine weitere Möglichkeit, wie KMU sich Superrechner zunutze machen können. Sie können am Bau energieeffizienter (KI-) Rechenzentren mitwirken. Die T.P.I. Trippe und Partner Ingenieurgesellschaft beispielsweise, Spezialist für Energie- und Gebäudetechnik, plant beim HLRS III die technische Infrastruktur.

Die Bundesregierung hat am 18. März 2026 ihre nationale Rechenzentrumsstrategie veröffentlicht. Dieser zufolge sollen die Rechenzentrumskapazitäten in Deutschland bis 2030 mindestens verdoppelt und die Rechenkapazitäten für High-Performance-Computing (HPC) und Künstliche Intelligenz (KI) mindestens vervierfacht werden.

Es gibt also in den nächsten Jahren genug Spielraum für KMU, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern: indem sie Zukunftstechnologien wie HPC und KI nutzen, am Bau von Rechenzentren mitwirken oder aber beides tun.

Es gibt Förderung und Einstiegshilfen für KMU

Für KMU gibt es mittlerweile zahlreiche Programme und Fördermöglichkeiten, die den Einstieg in das Höchstleistungsrechnen erleichtern. Die Stuttgarter Sicos BW GmbH unterstützt KMU kostenfrei und neutral bei der Einschätzung, ob und wie sich HPC und KI für die Unternehmen lohnen und hilft bei der Verbindung zu Forschungspartnern und Rechenzentren. Kleine und mittlere Unternehmen verfügen meist nicht über eigene KI-Abteilungen, interne Data-Science-Teams oder große Innovationsbudgets.

Sie müssen neue Technologien aus dem laufenden Geschäft heraus bewerten. Deshalb braucht es neutrale Orientierung, eine nüchterne Einschätzung des Potenzials und eine objektive Antwort auf die Frage, ob KI, Data Analytics oder Simulation überhaupt der richtige Ansatz für das konkrete Problem sind.

Über das Autorenduo:
Ralf Schneider (links) ist Head of Department for Numerical Methods & Libraries am Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) und beschäftigt sich mit der effizienten Nutzung von Hochleistungsrechnern für wissenschaftliche und industrielle Anwendungen.

Dr. Andreas Wierse (rechts) ist Geschäftsführer der Sicos BW GmbH und unterstützt insbesondere KMU beim Einstieg in High Performance Computing, KI und datenintensive Anwendungen.

Bildquelle: HLRS & Sicos BW GmbH

Zwei Fragen an Ralf Schneider und Dr. Andreas Wierse

Herr Schneider, wann braucht mein Unternehmen einen Supercomputer?

Ein eigener Supercomputer ist für die meisten Unternehmen nicht notwendig. Entscheidend ist vielmehr, ob die vorhandene IT bei einem konkreten Vorhaben an ihre Grenzen stößt.

Dauern beispielsweise Simulationen zu lange? Müssen sehr große Datenmengen ausgewertet werden? Soll ein KI-Modell trainiert oder angepasst werden? Oder scheitert ein Projekt bislang an fehlender eigener Recheninfrastruktur?

Dann kann der Zugang zu Höchstleistungsrechnern interessant sein. Wichtig ist, vom konkreten Anwendungsfall auszugehen und zunächst zu prüfen, ob HPC, KI oder Data Analytics tatsächlich einen Mehrwert bieten.

Herr Dr. Wierse, wie kann Sicos BW Unternehmen dabei unterstützen?

Gerade kleine und mittlere Unternehmen können häufig nicht selbst beurteilen, welche Technologie und welche Rechenressourcen sie für einen konkreten Anwendungsfall benötigen.

Sicos BW setzt deshalb zunächst beim Problem des Unternehmens an: Was soll verbessert, beschleunigt oder überhaupt erst möglich gemacht werden? Darauf aufbauend prüfen wir kostenfrei und neutral, ob HPC, KI oder Data Analytics der passende Ansatz sind.

Ist das Potenzial vorhanden, unterstützt Sicos BW bei den nächsten Schritten und vermittelt bei Bedarf Kontakte zu geeigneten Partnern und Rechenzentren. So können Unternehmen die Technologien zunächst für einen konkreten Anwendungsfall erschließen, ohne eigene HPC- oder KI-Infrastrukturen aufbauen zu müssen.

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