Universität Leipzig erhält gehirninspirierten Supercomputer von Spinncloud

Neuromorphe Hochleistungsrechner für KI und Biowissenschaften Universität Leipzig erhält gehirninspirierten Supercomputer von Spinncloud

31.07.2025 Quelle: Pressemitteilung Spinncloud 1 min Lesedauer

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Mit mehr als 650.000 Kernen und hoher Energie-Effizienz soll das System von Spinncloud die personalisierte Medikamentenentwicklung deutlich beschleunigen und zur technologischen Unabhängigkeit Europas beitragen.

Die Universität Leipzig erhält von Spinncloud einen Supercomputer an, der sich an der Struktur des menschlichen Gehirns orientiert.(Bild: © Gorodenkoff - stock.adobe.com) — Die Universität Leipzig erhält von Spinncloud einen Supercomputer an, der sich an der Struktur des menschlichen Gehirns orientiert.
(Bild: © Gorodenkoff - stock.adobe.com)

Das Deep-Tech-Unternehmen Spinncloud liefert einen Supercomputer an die Universität Leipzig, der sich an der Struktur des menschlichen Gehirns orientiert. Das System basiert auf der aktuellen Generation der „Spinnaker2“-Chips, die aus jeweils 152 ARM-Rechenkernen und zusätzlichen Beschleunigern bestehen.

Insgesamt verfügt der Aufbau über 656.640 Kerne. Laut Hersteller lassen sich damit über 10,5 Milliarden künstliche Neuronen gleichzeitig simulieren. Die Architektur zielt auf besonders Energie-effiziente Parallelverarbeitung heterogener Workloads ab. Dabei nutzt sie laut Spinncloud ein ereignisgesteuertes Rechenmodell, das im Vergleich zu klassischen GPU-basierten Systemen deutlich weniger Energie verbrauchen soll.

Eine einzelne Servereinheit enthält 48 der genannten Chips. Der gesamte Verbund ist für das so genannte In-silico-Screening von Molekülen ausgelegt. Hierbei handelt es sich um ein Verfahren, das in der Wissenschaft, insbesondere in der Pharmakologie angewandt wird. Für die Entwicklung personalisierter Medikamente ist In-silico-Screening zentral.

Anwendungen in KI und Biotechnologie

Durch die massive Parallelität können laut Anbieter Millionen kleiner Modellvarianten gleichzeitig berechnet werden, etwa zur Vorhersage von Protein-Faltungsprozessen. Die Universität Leipzig will das System einsetzen, um kleine Moleküle als potenzielle Wirkstoffkandidaten schneller zu identifizieren. Laut ersten Modellrechnungen verkürzt sich der Rechenaufwand im Vergleich zu GPU-Clustern um den Faktor 50.

Neben dem medizinischen Nutzen betont Spinncloud die strategische Bedeutung des Projekts: Als europäischer Anbieter gehirninspirierter Supercomputer positioniert sich das Unternehmen als Alternative zu bestehenden US-amerikanischen und asiatischen GPU-Infrastrukturen. Das Vorhaben wird vom EIC Accelerator der Europäischen Kommission gefördert.

Artikelfiles und Artikellinks

Link: Deep Learning mit Licht und Schall; Das Können photonischer Chips und des opto-akustischen Neuromorphismus

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Stand: 08.12.2025

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